業務 問い合わせ・クレーム
商品・在庫・納期の照会への回答の下書き
照会は件数が多く、答えの型がほぼ決まっています。照会の文から品番と数量を読み取り、在庫・入荷予定・カタログの仕様を引いて回答の下書きまで作らせれば、営業事務は数字を確かめて返すだけになり、電話で折り返す回数も減ります。
01商品マスター・需要予測
02仕入・調達
03営業・見積・受注
04与信
05在庫・出荷・物流
物流・貿易準備中
06請求・照合・回収
07問い合わせ・クレーム対応
共通全工程

与信・債権2026.10.26

仕入・調達2026.10.25

請求・照合2026.10.24

商品・マスター2026.10.23

営業2026.10.22

見積・受注2026.10.21
商社・卸売業のAI活用診断
結果の例
いまの段階Lv.3 チーム活用期
最初にAIに任せる1工程商品・在庫・納期の照会への回答の下書き
2週間で試すこと
人が確かめて決める所も、結果に出ます。
商社・卸売のAI活用診断BY BOOSTX
答えると、次のことが分かります。
回答はこの画面の中で判定します。名前や連絡先の入力は要りません。
前回の回答が途中まで残っています。
商社・卸売の診断結果
社内で生成AIを試した人はまだいません。在庫や納期の照会への返事のように、毎日何十件もあって答えの型が決まっている作業から始めると、営業事務の電話の時間が目に見えて減ります。
営業の何人かが、お礼状や提案のメールを自分で作らせています。得意先の価格や取引条件を入れてよいかを会社として決め、便利さが一部の営業の中で止まらないようにする段階です。
営業事務や商品担当など、部門ごとに使う作業が決まっています。商品マスターの項目をそろえておくと、照会の回答や代替品の案内にそのまま使えるようになります。
照会の回答や注文の取り込みの流れの中で、AIが下書きを作っています。基幹システムの在庫や入荷予定とつなぎ、回答の中身まで最新の数字で埋まる形にする段階です。
在庫・販売・仕入のデータがつながり、AIが営業の段取りを回しています。得意先ごとの粗利や需要の見立てなど、値決めと仕入の判断を早める使い方に広げられます。
業務 問い合わせ・クレーム
照会は件数が多く、答えの型がほぼ決まっています。照会の文から品番と数量を読み取り、在庫・入荷予定・カタログの仕様を引いて回答の下書きまで作らせれば、営業事務は数字を確かめて返すだけになり、電話で折り返す回数も減ります。
業務 見積・受注
得意先ごとに形の違う注文書を打ち込む作業は、品番の読み違いがそのまま誤出荷になります。注文書から得意先・品番・数量・納期を抜き出し、商品マスターと突き合わせた登録の案を作らせれば、営業事務は品番の食い違いだけを確かめればよくなります。
業務 商品・マスター
仕入先ごとに形の違うカタログや改定の案内を、マスターの項目に入れ直す作業は終わりがありません。カタログのPDFや表から品番・仕様・単位・価格を抜き出してマスターの形に並べさせれば、商品担当は照合と登録の確定に集中でき、照会の回答や注文の取り込みの精度も上がります。
業務 価格・粗利
値上げの通知から販売価格を直すまでが遅れるほど、その間の粗利が削られます。改定の通知から影響する商品と得意先を抜き出し、現行の価格・粗利・改定後の案を並べ、得意先への案内文まで用意させれば、営業責任者は値決めの判断に時間を使えます。
業務 営業
得意先ごとの価格の経緯や過去のトラブルは、営業の記憶にしか残っていないことが多く、担当が代わると取引が細ります。訪問のあとに話した音声やメモから訪問報告を作らせ、得意先ごとに積み上げれば、引継ぎの材料が日々の報告から自然に残ります。
業務 在庫・倉庫
動かない在庫は、気づいたときには値引きや廃棄しか手がなくなっています。最終出荷日と売れ行きの記録から滞留しかけている商品を早めに抜き出し、買ってくれそうな得意先の候補や代替品としての使い道を並べさせれば、打てる手があるうちに判断できます。
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企業間取引全体の電子商取引化率は43.1%(2024年。卸売業に限った値ではありません)(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」)
Q1で段階を決め、Q2〜Q6の答えごとに工程へ点を足して、いちばん点の高い工程を選んでいます。
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卸売・商社でAIに任せられる仕事 任せられない仕事 40選 2026

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