営業事務の求人に半年応募ゼロ。食品卸65名がAI受注アシスタントで増員不要にした試算

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
B社は鹿児島県で飲食店・ホテル・給食施設向けに業務用食材を卸す従業員65名の食品卸売会社です。得意先450件からの注文は電話・FAX・LINE・メールとばらばらに届き、営業事務4名が毎朝入力しています。1名が産休に入ったため求人を出しましたが、半年間応募がゼロ。社長の悩みは「事務が回らないと配送も止まる。採用できないなら、仕事そのものを減らすしかない」というものでした。
抱えていた課題
- 採用難:営業事務の求人に半年で応募ゼロ。パート求人に切り替えても、朝7時からの受注入力という勤務条件で敬遠される。
- 受注処理の負荷:手書きFAXと電話メモの入力が毎朝2時間半集中し、入力ミスによる誤配送が月数件発生。
- 営業担当の事務負担:営業6名が得意先からの「今日の欠品は」「代替品はあるか」といった問い合わせ対応に追われ、提案営業の時間が取れない。
業務棚卸しで見えた定型タスク
営業事務・営業・採用に関わる33タスクを棚卸しし、上位5つを抽出しました。
| タスク名 | 担当 | 月間時間 | AI化の可否 |
|---|---|---|---|
| FAX・LINE・電話メモからの受注入力 | 営業事務4名 | 110時間 | 可(読み取り+人の確認) |
| 欠品・代替品の問い合わせ対応 | 営業 | 40時間 | 可 |
| 納品書・請求書の発行と送付 | 営業事務 | 30時間 | 可 |
| 求人票の作成・媒体対応・応募者連絡 | 総務 | 10時間 | 可 |
| 新規得意先の登録・与信確認 | 営業事務 | 8時間 | 一部可 |
AI化により、産休で減った1名分に相当する業務量(月約100時間)を補い、あわせて採用関連の月20時間を削減できると診断されました。
導入したAIエージェント
1. AI受注アシスタント
FAXの手書き注文書と LINEのメッセージをGeminiが読み取り、得意先マスタと商品マスタに照合して受注データの候補を作成。営業事務は画面で原本と並べて確認し、承認ボタンを押すだけで販売管理システムに登録されます。判読が難しい文字や新規商品は「要確認」として分けて表示されるため、入力ミスによる誤配送が減りました。毎朝2時間半かかっていた入力作業が1時間以内に収まっています。
2. 欠品・代替品応答エージェント(営業向け)
在庫データと仕入先の入荷予定をもとに、得意先からの「○○が欠品なら代わりは」という問い合わせに、規格・価格帯が近い代替品の候補と納期をClaudeがLINE WORKS上で営業に提示。営業はそのまま得意先に転送できます。
3. 採用窓口エージェント(総務向け)
AI受注アシスタントによって朝7時出勤の条件を緩和できたため、求人票を「9時出勤・時短可」に書き換え。応募者からの問い合わせにはChatGPTベースの窓口が対応し、面接日程を自動調整します。増員は見送りましたが、将来の採用に備えた窓口として運用しています。
導入の流れ
- STEP1 無料相談(60分・オンライン):社長と営業事務リーダーが参加。「採用できないなら、採用しなくても回る仕事にする」という発想の転換を共有。
- STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定(30万円〜):3週間で33タスクを棚卸し。受注入力の実態を2日間観察し、FAXの筆跡パターンを収集。
- STEP3 実行:B社は構築委託コースを選択。「事務が1名減った状態で、内製化の学習に時間を割けない」ことが理由です。当社が3か月で構築し、販売管理システムとの連携も担当しました。
Return on AI 試算
以下はあくまで試算例です。
| 項目 | 金額・数値 | 内訳 |
|---|---|---|
| 初期投資 | 190万円 | AI業務診断30万円+構築委託160万円 |
| 年間効果(工数削減) | 72万円 | 採用・問い合わせ関連20時間/月×12か月×時給換算3,000円 |
| 年間効果(コスト削減) | 118万円 | 求人媒体費・紹介手数料の削減、誤配送による廃棄・再配送費の減少 |
| 年間効果(増員回避) | 150万円 | 営業事務1名分の業務をAIで補完し、増員を見送った人件費相当(パート換算) |
| 年間効果 合計 | 340万円 | |
| 投資回収期間 | 約7か月 | 190万円÷(340万円÷12) |
| 3年累計効果(初期投資控除後) | 830万円 | 340万円×3年−190万円 |
経営者の声(モデルケース)
「採用できないことを嘆いていましたが、発想を変えたら道が開けました。朝7時出勤の仕事がなくなったので、産休から戻る社員も時短で復帰できる。人が採れない会社ではなく、人が働きやすい会社に変わり始めたと感じています。」(B社社長・架空の人物)
御社で試すなら
受発注パッケージに業務を合わせる時代は終わりました。AIなら、御社の得意先の注文の仕方に完全フィットした受注システムをスクラッチで迅速・安価に作れます。求人に応募が来ないという人材難は、AIが活躍できる証拠です。
※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。
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