40年選手の商品知識をAIに。機械工具卸85名が代替品提案150時間/月を削減した試算

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

A社は長野県で精密機械メーカー・部品加工業者向けに切削工具・測定機器・産業資材を卸す従業員85名の会社です。取扱品目は数万点に及び、「この加工にはどの工具が合うか」「廃番になった型番の代替品は何か」という問い合わせに答えられるのが、勤続40年の営業部長と数名のベテランに限られていました。社長の悩みは「部長が退職したら、得意先が『あの人がいないなら』と離れていくかもしれない。若手営業はカタログを見ても選べない」というものでした。

抱えていた課題

• 技能継承：商品選定・代替品提案の知識が営業部長の記憶と手書きノートにあり、若手が同じ問い合わせをそのたびに部長に聞いている。
• 見積の遅れ：技術的な確認が必要な見積は部長の回答待ちとなり、回答まで3〜4日かかって失注することがある。
• 教育負荷：若手営業への同行指導と質問対応に部長が月30時間を割いており、大口得意先への対応時間が減っている。

業務棚卸しで見えた定型タスク

営業・営業事務・仕入の53タスクを棚卸しし、上位5つを抽出しました。

合計185時間／月のうち、約150時間がAIエージェントで短縮可能と診断されました。

導入したAIエージェント

1. 商品知識継承エージェント

営業部長の手書きノート30冊をデータ化し、過去5年分の見積・受注履歴、メーカーのカタログと仕様書を社内DBに統合。部長への構造化インタビュー（計25時間）で「得意先の加工内容から工具を選ぶ考え方」「代替品を提案するときに確認すべき寸法・材質・機械の条件」を追加しました。若手営業が「ステンレスの深穴加工で、○○社の廃番ドリルの代わり」と入力すると、Claudeが候補品と選定理由、過去に同じ得意先へ提案した履歴を提示します。最終的な提案は営業担当が行い、AIは根拠を示す役割です。

2. 見積ドラフトエージェント

得意先からの見積依頼メールを読み取り、過去見積の単価・数量・納期と商品DBを参照して見積書のドラフトをGeminiが作成。技術確認が必要な項目は商品知識エージェントの回答を添えて営業に渡します。回答までの日数は3〜4日から当日〜翌日に短縮されました。

3. 廃番・後継品ウォッチエージェント（仕入向け）

メーカーからの廃番・後継品の案内メールとPDFを自動で読み取り、影響する得意先と過去の購入実績を一覧化。得意先への案内文の下書きも作成し、営業がSlackで確認して送付します。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分・オンライン）：社長と営業部長が参加。部長が「ノートを会社に残したい」と語ったことが計画の核に。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：4週間で53タスクを棚卸し。ノートのデータ化とインタビューの計画、既存の販売管理システムとの連携方針を策定。
3. STEP3 実行：A社は内製化支援コースを選択。理由は「商品は毎月増える。廃番も毎月ある。社内で商品知識を育て続けられる体制が必要」というものでした。営業企画1名と情報システム1名、若手営業1名が当社の伴走で6か月かけて構築。部長の退職後も若手営業が判断根拠を追加しています。

Return on AI 試算

以下はあくまで試算例です。

経営者の声（モデルケース）

「部長の退職前に、得意先の担当者が『若い人でもちゃんと答えてくれるようになった』と言ってくれました。部長が『自分のノートが会社の財産になった』と喜んでいたのが忘れられません。人が辞めても知識が残る会社になれたと思います。」（A社社長・架空の人物）

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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。