MD担当1名に集中した残業月60時間を15時間へ。アパレル5店舗の脱・属人化AIモデル

本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。

会社プロフィール

C社は福岡市を中心にレディスアパレルのセレクトショップ5店舗を展開する小売業です。従業員60名（社員28名、パート32名）。商業施設への出店が増え、この5年で店舗数が倍になりました。社長の悩みは、本部のMD（商品計画）担当1名に発注・在庫移動・販促がすべて集中し、その担当が月60時間の残業を抱えていることです。「彼女が倒れたら会社が止まる」という状態でした。

抱えていた課題

1. 属人化。各店の売れ筋を見て追加発注・店間移動を決めるのはMD担当だけ。判断基準は本人の頭の中にあり、社長も店長も口を出せません。彼女の休暇中は発注が止まり、機会損失が発生していました。

2. 販促の残業。週2回のSNS投稿、施設ごとに書式が違う販促申請書、セール告知のメール文面。すべてMD担当と店長が閉店後に作っており、店舗の残業の3割が「書く仕事」でした。

業務棚卸しで見えた定型タスク

導入したAIエージェント

1. 週次発注・移動提案エージェント

POSデータと在庫Excelを毎朝読み込み、ChatGPTが「追加発注候補」「店間移動候補」「値下げ候補」を理由付きで一覧化します。MD担当は提案を見て承認・却下するだけ。却下理由を一言残すと、翌週の提案精度が上がる設計です。判断が言語化されるため、社長や店長も基準を共有できるようになりました。

2. 販促文面エージェント

商品画像と品番を入れると、ブランドのトーンに合わせたSNS投稿文、商業施設の申請書式、メルマガ文面を一度に生成します。5店舗が同じ素材から施設ごとに違う書式を作れるので、店長の閉店後作業がほぼなくなりました。

3. 本部FAQエージェント

Slackで店舗スタッフが「〇〇の在庫どこにある？」「返品期限は？」と聞くと、在庫DBと社内ルール集を参照して即答します。MD担当への電話・チャットが月25時間から5時間に減りました。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分）：社長とMD担当が参加。「私がいなくても回る仕組み」を本人が望んでいたことが分かり、方向性がすぐに定まりました。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：MD担当の2週間の作業ログと店舗からの問い合わせ内容を分析。属人化していた発注判断の「暗黙ルール」を12項目に言語化しました。
3. STEP3 実行：C社は構築委託コースを選択。POS・在庫・Slackをつなぐ部分に技術的な工数がかかること、MD担当にこれ以上の負荷をかけられないことが理由です。3か月で3エージェントを納品し、運用マニュアルと合わせて引き渡しました。

Return on AI 試算

以下はあくまで試算例です。

MD担当の残業は月60時間から15時間に、店長の閉店後作業は週3時間減る想定です。

経営者の声（モデルケース）

「一番怖かったのは、MD担当の頭の中に会社の判断基準があることでした。AIが『なぜこの発注を提案するか』を毎回書いてくれるので、初めて店長たちと発注の話ができるようになりました。彼女も休みが取れています」（架空のC社社長の声です）

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※本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）であり、効果を保証するものではありません。