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卸売AIジャーナル WHOLESALE AI JOURNAL

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卸売AIジャーナル

商社・卸売業のAI活用

特集見積・受注

FAX・メール注文の受注入力はAIでどう変わるか|現状との比較

卸売の営業事務が朝いちばんに行うFAX・メール注文の基幹システム入力は、注文書の読み取りと商品マスター照合をAIに渡すと「AIが受注データの下書きを作る」「営業事務は一致しなかった行だけを見る」流れに変わります。

2026.09.2212分で読めます

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いま商社・卸売でAI活用が進んでいる理由

商社・卸売会社の業務は、メーカーや海外から商品を仕入れ、得意先からの引き合いに見積を出し、受注して在庫から出荷し、納品・請求・回収に至る流れで進みます。商品点数が多く、品番・仕様・価格・代替品の情報が商品マスターと営業担当の記憶に分かれて存在します。

  • 商品点数の多さ

    品番・仕様・価格・代替品の情報が商品マスターに揃わず、営業担当の記憶とカタログに分かれているため、照会と見積のたびに確認が要ります。

  • 問い合わせ量

    商品の仕様・在庫・納期・価格の照会が電話とメールで営業と営業事務に集中し、回答のたびに基幹システムとカタログを引きます。

  • FAX・電話受注の手入力

    FAX・電話・メールで届く注文を営業事務が基幹システムへ転記し、品番の読み違いと入力遅れが出荷ミスにつながります。

  • 在庫過多・滞留

    得意先の内示や季節要因に頼った発注が在庫を積み上げ、動かない商品が倉庫と資金を占めます。

  • 欠品・納期遅れ

    仕入先の納期と得意先の希望納期が合わず、欠品の連絡と代替品の提案が営業の負担になります。

  • 粗利低下

    仕入価格・為替・物流費の上昇が販売価格に反映されず、得意先別・商品別の粗利が締め後に初めて見えます。

数字で見る商社・卸売

卸売業の事業所数

34万8889事業所

従業者数385万6785人・年間商品販売額389兆3883億円(令和3年経済センサス‐活動調査。

出典総務省・経済産業省「令和3年経済センサス‐活動調査 産業別集計(卸売業,小売業に関する集計)結果の概要」確認 2026.09.10

産業小分類の上位3区分が占める割合

30.1%

産業機械器具卸売業11.1%・建築材料卸売業9.8%・食料・飲料卸売業9.2%(事業所数ベース)

出典総務省・経済産業省「令和3年経済センサス‐活動調査 産業別集計(卸売業,小売業に関する集計)結果の概要」確認 2026.09.10

BtoB-EC化率

43.1%

2024年・企業間取引全体の値(前年比3.1ポイント増)。

出典経済産業省「令和6年度電子商取引に関する市場調査」確認 2026.09.08

生成AIを何らかの業務で利用する企業の割合

86.4%

令和8年版 情報通信白書。

出典総務省「令和8年版 情報通信白書」生成AIの業務利用状況確認 2026.09.22

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商品・マスター 商品・マスターとは、品番・仕様・仕入先・価格・代替品を商品マスターに登録し、改定と廃番を反映して周知する業務です。 記事 1 本 見積・受注 見積・受注とは、引き合いに在庫・原価・得意先別価格を確認して見積を出し、届いた注文を基幹システムに取り込む業務です。 記事 1 本 請求・照合 請求・照合とは、納品データから請求書を作って締日ごとに発行し、入金を消し込み、返品・値引による差異を照合する業務です。 問い合わせ・クレーム 問い合わせ・クレームとは、仕様・在庫・納期・価格の照会に回答し、クレームの原因を調べて再発防止につなげる業務です。 記事 1 本 仕入・調達 仕入・調達とは、在庫・受注残・需要予測から発注量を決め、仕入先へ発注し、納期回答と入荷を管理する業務です。 営業 営業とは、得意先を訪問・連絡して提案とクロスセルを行い、休眠先を掘り起こし、案件と訪問報告を管理する業務です。 記事 2 本 価格・粗利 価格・粗利とは、仕入価格・為替・物流費の変動を販売価格に反映し、得意先別・商品別の粗利と値引基準を管理する業務です。 在庫・倉庫 在庫・倉庫とは、入荷・保管・ピッキング・出荷を行い、滞留と欠品を管理し、ロットと棚卸を管理する業務です。 記事 1 本 需要・販売予測 需要・販売予測とは、販売実績・内示・案件情報から商品別の需要を見立て、発注と在庫の計画に渡す業務です。 記事 1 本 物流・貿易 物流・貿易とは、配送の手配と納期管理、貿易書類の作成、該非判定、通関業者との連絡、納品の確認を行う業務です。 与信・債権 与信・債権とは、取引開始時の与信判断と限度の設定、売掛金の回収状況の監視、支払遅延への対応を行う業務です。 AI活用の基礎・選び方 AI活用の基礎・選び方とは、商社・卸売の会社が生成AIを業務に入れる前に決めるツール・データ・ルール・順番を、業務と帳票に落として判断する業務です。 記事 1 本

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商社の属人化した取引条件はAIでどこまで引き継げるか

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2026.09.22 11分で読めます

この媒体を出している BoostX は、商社・卸売の業務のAI化を支援しています

記事に書いた業務の分け方も、工程ごとの線引きも、株式会社BoostXが企業の現場で実際に使っている手順です。読んで終わりにせず自社で動かしたい場合は、次の3つの進め方があります。商社・卸売を含め、業種を問わずお受けしています。

  1. 毎月ひとつずつAI化する

    AI顧問

    今の業務を工程に分けて、任せられるところから毎月ひとつずつAIに置き換えていく進め方です。設計と実装、運用の見直しまでを月額で続けます。

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  2. 部署をまたいで一気に動かす

    FDE型AI伴走支援

    BoostXも当事者として社内に入り、複数の部署にまたがる業務を一緒に組み替えます。月2日の訪問を含む伴走型です。

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  3. 仕組みとして作り切る

    AIエージェント開発

    試して効果が出た工程を、人が起動しなくても動き続ける仕組みにします。小さく試す段階から本番運用まで。

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商社・卸売の業務の課題を解決したい会社の方へ

オンライン30分・無料の相談です。ツールの紹介はしません。いまの工程を伺い、AIに任せる工程と人が決める工程を分けて、最初に着手する1工程まで決めて終わります。その場で契約をお願いすることはありません。

対象 自社の業務でAIを使いたい会社の方(経営者・部門責任者・情報システム/DX担当) / 営業・提携のご提案、個人の学習相談はお受けしていません。