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Spike Studio

Industries / TRADING & WHOLESALE

商社・卸

FAXも電話も受けたまま、社内に入った瞬間からデータとして扱える受発注の仕組みをつくります。

パレットに積まれた大小の木箱がいくつかの島に分かれ、その間を連絡路がつなぐモノクロの模型

仕入れ、値付け、条件交渉。会社の競争力そのものが、記録されないまま流れていく。

スパイクスタジオは、仕入れ・値付け・条件交渉の判断を仕組みの側に移します。ベテランの判断基準をBPRの手法で可視化し、AIに実装する。取引先にやり方を変えてもらう必要はありません。紙も電話も受けたまま、社内に入った瞬間からデータとして扱える状態をつくります。

業種データ

  • 48.5%

    電子受発注に対応している中小企業(受注側)。半数以下にとどまる

    出典: 中小企業庁(2021年度調査)

  • 61.5歳

    卸売業の社長平均年齢。全業種平均(60.8歳)を上回る

    出典: 帝国データバンク(2026年)

長年の商習慣を、誰でも回せる仕組みへ

  • 課題

    FAX・電話・メールで受注が届き、入口ごとに処理がばらばら

    打ち手

    分散した受注チャネルを、ひとつに統一

    受注方法をフォーム中心に統一し、入った瞬間からデータとして扱える状態にします。取引先には今までどおりの方法を残すため、相手にお願いする変更はありません。入口が揃うことで、後工程の確認や転記が一気に減ります。

  • 課題

    紙の伝票と手書きFAXの入力作業に、毎日人手を取られている

    打ち手

    紙・手書きも、OCRとAIでデータ化

    紙や手書きの伝票はOCRで読み取り、システムに直接取り込みます。記載に不足があればAIが確認質問を自動で投げ、差し戻しの往復をなくします。入力担当者は、転記ではなく確認だけをすればよくなります。

  • 課題

    金額が固まらないまま案件が進み、後追いの修正が頻発する

    打ち手

    案件の状態を、可視化して管理

    案件ごとの状態をステータスで管理し、金額未確定のまま進む案件をひと目で分かるようにします。誰がどこで止めているかが見えるため、部門間の確認の往復が減ります。請求確定までの時間短縮に直結します。

  • 課題

    同じ情報を受注簿と基幹システムに二度入力している

    打ち手

    基幹システムと連携し、二重入力を廃止

    受注データを既存の基幹システムへ自動で連携します。基幹システムの入れ替えは不要で、いま使っている仕組みはそのまま生かします。同じ情報を二度打つ作業と、それに伴う転記ミスがなくなります。

  • 課題

    新しい仕組みを入れても、現場が使いこなせるか不安

    打ち手

    現場の担当者も、育成で底上げする

    導入した仕組みの使い方を、実際の受発注業務を教材に現場へ研修します。日々の改善を自分たちで回せる担当者を育てます。ベンダー任せにしない運用体制を社内に残します。

  • 課題

    ベテランが休むと、処理が止まる業務がある

    打ち手

    誰でも回せる体制になるまで、伴走

    業務フローを仕組みとして再設計し、判断に迷う箇所をルール化します。経験の浅い担当者でも処理できる状態まで、現場に入って並走します。特定の個人に依存しない受発注体制が最終目標です。

3つ以上当てはまる場合は、受注チャネルの棚卸しから始めるのが有効です。

Cases

商社・卸における導入事例

老舗商社の受発注AI改革

受発注業務のほとんどを自動化・仕組み化し、業務効率を改善

FAX・電話中心の受発注をデータ化し、混乱した業務フローを再設計して自動化

書類の詰まった棚とファイルキャビネット、読取ゲートへ書類を運ぶコンベアが並ぶ事務室のモノクロの模型
  1. 背景

    創業70年の専門商社である同社の受発注業務は、30年前に確立された手順のまま運用が続いていました。長く回ってきた仕組みには、それだけの合理性があります。ただし、それを支えていたのは制度ではなく、慣行を体で覚えたベテラン社員でした。

  2. 問題の核心

    受注はFAX、電話、メールと複数のチャネルに分散し、情報の入口が揃っていません。金額が確定しないまま発注が進むため後追いの修正が頻発し、部門間の確認が積み重なって請求確定までに時間を要していました。結果として、経験の浅い担当者では処理そのものが成立しない状態になっていました。

  3. 打ち手と結果

    再設計は、情報の入口を揃えることから始めました。受注方法をフォーム中心に統一してデータとして扱える形にし、それでも残るFAXや手書きはOCRで読み取る。入力内容に不足があればAIが自動で確認質問を投げ、差し戻しの往復をなくす。金額未確定の案件はステータスとして可視化し、後追い修正が起きない状態をつくりました。さらに基幹システムと連携させ、同じ情報を二度入力する作業も廃止。受発注業務の大部分を自動化・仕組み化することで、慣行に依存しない体制へと転換しています。

受発注の商習慣を、どこから仕組みに変えるか。

取引先に変更をお願いしない進め方をご提案します。まずは受発注の現状をお聞かせください。

FAQ

よくある質問

  • 商社・卸では、生成AIをどんな業務に活用できますか?

    受発注業務の自動化が中心です。紙や手書きの伝票はOCRで読み取ってシステムに直接取り込み、記載に不足があればAIが確認質問を自動で投げます。案件の状態も可視化して管理します。

  • 既存の基幹システムはそのまま使えますか?

    使えます。受注データを既存の基幹システムへ自動で連携する設計で、システムの入れ替えは不要です。取引先には今までどおりの受注方法を残せます。

  • 担当者が変わっても運用できますか?

    できます。業務フローを仕組みとして再設計し、判断に迷う箇所をルール化します。経験の浅い担当者でも処理できる状態まで、現場に入って並走します。