営業
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
営業担当の交代時に作る得意先の引継ぎ業務は、訪問報告・メール・見積履歴を文書検索できる形にすると、AIが得意先ごとの取引条件と経緯を下書きし、前任者は思い出して話す作業から、書かれた内容を直す作業に変わります。
商社・卸売業のAI活用
特集見積・受注
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。
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。
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。
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・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。
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。
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。
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。
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
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
営業
営業担当の交代時に作る得意先の引継ぎ業務は、訪問報告・メール・見積履歴を文書検索できる形にすると、AIが得意先ごとの取引条件と経緯を下書きし、前任者は思い出して話す作業から、書かれた内容を直す作業に変わります。
需要・販売予測
商品担当が月次で行う需要の見立ては、販売実績・在庫・内示の集計をAIに渡すと、商品別の予測値と幅、前年との乖離が大きい商品の一覧が先に出た状態から始まります。
AI活用の基礎・選び方
ツール選定では、候補の条件を同じ項目に揃え、業務ごとの適合度を一次評価する工程までAIに任せられます。標準にするツール、有料の範囲、入力してよい情報の線引きは経営者と情報システム担当が確定します。
商品・マスター
仕入先のカタログからの項目の抜き出しと、既存マスターとの重複照合はAIに渡せます。取扱いの可否、自社品番の付番、同一商品と認める判断は商品担当が持ちます。
在庫・倉庫
在庫データの集計、滞留候補の抽出、処分候補の下書きはAIに渡せます。滞留とみなす期間、例外品番の扱い、値引の幅と返品交渉は人が決めます。
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。
毎月ひとつずつAI化する
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。
部署をまたいで一気に動かす
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。
仕組みとして作り切る
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。
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。