ドラッグストア向けClaude Codeセミナー｜発注予測・シフト管理・薬機法チェックはどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、ドラッグストアの方向けに Claude Code・Codex の無料オンラインセミナー（60分）を開催しています。本記事では、発注予測・シフト管理・薬機法表現チェックがどこまで自動化できるかを、セミナーの内容とあわせて解説します。
ドラッグストアの店舗運営では、POS売上をもとにした発注や値引き判断、薬剤師配置を踏まえたシフト管理、薬機法・景表法の表現チェックなど、書類仕事の負担が店長やエリアマネージャーに集中しがちです。
本記事では、Claude Code・Codexの基本的な仕組みから、これらの業務が具体的にどう変わるか、導入時につまずきやすいポイントまで順を追って解説します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
代表菅澤
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF ChatGPTと何が違う？ドラッグストアの店長業務に効くAIの正体 Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、パソコンが得意でなくても使えるのかを整理します
ChatGPTやGeminiのような生成AIは、質問すると答えてくれる「対話するAI」です。使ったことがある方も多いと思います。
「発注予測の考え方を教えて」「シフトの組み方のコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の発注案作成やシフト表そのものまではやってくれません。
一方、Claude CodeやCodexは、指示した作業を最後まで自分で実行してくれる「仕事をやり切るAI」です。POSデータを読み込んで発注案を作る、シフト表のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
たとえば「今月のPOSデータから発注案を作って」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な発注の考え方を説明してくれますが、実際にPOSデータを開いて集計まではしてくれません。
Claude Codeは、そのPOSデータのファイルを実際に開いて中身を読み込み、発注案をその場で作ってくれます。「説明する」のではなく「やってくれる」のが最大の違いです。
1-1. Claude Codeとは
Claude Codeは、Anthropic社が開発した、ターミナルやエディタの画面から指示を出して動かすAIツールです。POSデータやシフト表などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら発注案やシフト案の作成を進められます。
📚 用語解説
Claude Code：Anthropic社が開発した、ファイルを読み込んで作業を代行してくれるAIツールです。パソコンの画面から日本語で指示を出して使います。
もともとはソフトウェア開発者向けのツールとして作られましたが、「ファイルを読み込んで作業する」という性質そのものは、プログラミングに限らず、発注予測やシフト管理にもそのまま応用できます。
1-2. Codexとは
Codexは、OpenAI社が開発した、Claude Codeと似た位置づけのAIツールです。こちらもファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、ドラッグストアでの活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。
ChatGPTを開発しているOpenAI社の技術がベースになっているため、ChatGPTに慣れている方には、操作の雰囲気が近く感じられるかもしれません。基本的な考え方はClaude Codeと共通しています。
📚 用語解説
Codex：OpenAI社が開発した、Claude Codeと同じく作業を代行してくれるAIツールです。仕組みは似ていますが、開発元と細かな使い勝手が異なります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
「そもそもどこの会社が作っているのか」という疑問もよく聞きます。Claude CodeはAnthropic社、CodexはOpenAI社がそれぞれ開発しており、どちらもドラッグストア向けに特化したツールではなく、汎用のAIツールを業務に応用する形で使います。
| Claude Code | Codex | |
|---|---|---|
| 開発元 | Anthropic | OpenAI |
| できること | ファイル読み込み・集計・書類ドラフト作成 | ファイル読み込み・集計・書類ドラフト作成 |
| ドラッグストアでの活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| 非エンジニアの利用 | 日本語の指示文で操作可能 | 日本語の指示文で操作可能 |
| 土台となる技術 | Anthropic独自のAIモデル | ChatGPTと同じOpenAIのAIモデル |
| セミナーでの扱い | 実演の中心として詳しく紹介 | 冒頭で違いを簡単に紹介 |
どちらも専門的なプログラミング知識がなくても、日本語で「このデータから発注案を作って」のように話しかけるだけで使えます。難しい操作を覚える必要はありません。
画面自体は黒い背景に文字が並ぶ、いわゆる「エンジニアっぽい」見た目をしています。ただし操作は日本語のチャットとほぼ同じで、ボタン操作を覚える必要はなく、話しかける言葉の中身のほうが重要です。
Claude CodeもCodexも、専門知識よりも「何を渡して、何を作ってほしいか」を言葉にする力のほうが重要です。セミナーでは実際の画面を動かしながら、この感覚をお見せしています。
1-3. ドラッグストアでは、具体的に何に使えるのか
「仕事をやり切るAI」と言われても、まだ抽象的に感じるかもしれません。ドラッグストアの現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 発注予測・値引きタイミング判定
- シフト管理・欠員対応
- 薬機法・景表法の表現チェック
- 調剤録・電子処方箋対応の下準備
- OTC接客FAQ・健康相談の一次回答補助
この先の章では、これらの業務ひとつひとつについて「何を渡すと、何が出てくるか」を具体的に見ていきます。
逆に、お客様への接客や、服薬指導のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも薬剤師・登録販売者が担う部分として残ります。AIが代われるのは「作業」であって「判断」ではない、という線引きが基本です。
この線引きを最初に理解しておくと、「AIに何でも任せられる」という過度な期待も、「結局は使えない」という過小評価も、どちらも避けやすくなります。
| 向いている業務 | 向いていない業務 |
|---|---|
| 数字の集計・書類のドラフト作成 | お客様への直接の服薬指導・健康相談 |
| 過去のデータを踏まえた予測・書式変換 | 薬剤師でなければできない最終判断 |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる接客対応 |
| 複数資料の突合・横断作業 | 従業員・取引業者との人間関係の構築 |
| データに基づく傾向の把握 | 店頭での空気を読んだその場の判断 |
| 用語 | 一言でいうと |
|---|---|
| Claude Code | Anthropic製の「仕事をやり切るAI」 |
| Codex | OpenAI製の「仕事をやり切るAI」 |
| プロンプト | AIへの指示文(日本語の普通の文章でよい) |
| AIエージェント | 複数の作業を自律的に実行し続けるAIの総称 |
| permission mode | AIに許可する操作の範囲を決める設定 |
| 電子処方箋 | 紙の処方箋を使わずオンラインで処方情報をやり取りする仕組み |
02 ORDERING 発注・値引きが、Claude Codeでこう変わる ドラッグストアでもっとも金額とロスが動く工程を、入力と出力で見ます
ドラッグストアでもっとも金額と時間が動くのが、発注・在庫管理の工程です。POS売上や季節要因から需要を読み、発注数量を決める精度が、欠品と過剰在庫の両方を左右します。
精度が求められる一方、取扱カテゴリが広いほど発注担当者の負担は膨らみます。専任のバイヤーを置けない中小のドラッグストアほど、この負担が店長やエリアマネージャーにのしかかりやすくなります。
発注予測
POS売上と気象・地域イベントのデータを読み込ませると、カテゴリ別の発注数量案が出てきます。
値引き・特売タイミング判定
在庫日数と賞味期限データを渡すと、値引き対象商品のリストと特売チラシ案が出てきます。
シフト管理
従業員の希望と薬剤師配置要件を読み込ませると、配置要件を満たすシフト案が出てきます。
薬機法表現チェック
販促文言の下書きを渡すと、薬機法・景表法上の指摘と修正案が出てきます。
2-1. 発注予測のドラフト作成
POSの売上データと、気象予報・地域イベント情報をClaude Codeに読み込ませると、カテゴリ別・商品別の発注数量案のドラフトが出てきます。花粉シーズンのマスク需要や、インフルエンザ流行期の風邪薬需要のように、季節連動の変動をゼロから手作業で読む必要がなくなります。
これまで店長が経験と勘で判断していた発注量のうち、数量の下書きだけを、AIが先に用意しておくイメージです。
もちろん、発注数量が店舗の実情に合っているかどうかの最終確認は、これまで通り店長やエリアマネージャーが行います。
発注予測の精度は、その後の値引き判断・特売企画のすべての土台になります。ここを最初に整えることが、以降の工程全体の時間短縮につながります。
| カテゴリ区分 | 発注予測で見る要因の例 |
|---|---|
| OTC医薬品 | 季節性の疾患動向・花粉飛散予測 |
| 化粧品 | 気温・季節イベント・新商品発売 |
| 食品・惣菜 | 曜日変動・近隣イベント・天候 |
| 介護用品 | 地域の高齢化率・過去の月次実績 |
| 日用品 | 定番品の欠品リスク・まとめ買い需要 |
2-2. 値引き・特売タイミング判定
在庫日数と賞味期限データ、過去の値引き実績を渡すと、値引き対象商品を洗い出したリストと、特売チラシの構成案のドラフトが出てきます。最終的な値引き幅と実施の判断は、担当者が行います。
📚 用語解説
PB(プライベートブランド)：小売店が独自に企画・販売する自社ブランド商品です。他店との差別化や利益率確保のために強化するドラッグストアが増えています。
特売の組み方には、来店動機を作る「呼び水商品」中心の企画と、粗利を確保する「PB商品」中心の企画があります。目的別にドラフトの時点で複数案を用意させることも可能です。
📚 用語解説
特売：期間を区切って特定商品の価格を下げ、来店や購買のきっかけを作る販促手法です。チラシやSNS配信と組み合わせて実施されます。
特売で使った商品の実績データを蓄積しておけば、次回以降の特売案にそのまま反映できます。過去の反応が良かった組み合わせと悪かった組み合わせを並べておくことで、企画の精度が徐々に上がっていきます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 発注予測 | POS売上データ・気象/地域イベント情報 | カテゴリ別・商品別の発注数量案(ドラフト) |
| 値引きタイミング判定 | 在庫日数・賞味期限データ | 値引き対象商品リストと実施タイミング案 |
| 特売チラシ作成 | 過去の特売実績・季節テーマ | 特売チラシの構成案とキャッチコピー案 |
| 発注実績と予算の突合 | 発注データ・月次予算 | 予算との差分が分かる比較表 |
| 競合価格の把握 | 近隣店舗のチラシ・価格情報 | カテゴリ別の価格差一覧 |
| 欠品リスクの再確認 | 直近の在庫データ | 欠品リスクの高い商品の再ドラフト |
たとえば「先月のPOSデータと来週の気象予報から、マスクと風邪薬の発注数量を出して」と渡すと、カテゴリ別の発注案が数分で出てきます。
続けて「このリストから在庫日数の長い商品を値引き候補にして」と渡せば、値引き対象商品のリストが出てきます。これを土台に、担当者が値引き幅を調整します。
毎回イチから条件を説明し直す必要はなく、一度使った指示文をメモしておけば、次の発注サイクルでもほぼそのまま使い回せます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 競合店舗との価格比較への活用
半径1km圏内にウエルシアやマツキヨなどの大手DGSチェーンが出店している場合でも、同じ発注データを土台に、近隣店舗のチラシ情報と価格を比較する表を作らせられます。最終的にどこまで価格で対抗するかの判断は、店長やエリアマネージャーが行います。
カテゴリ別に価格差を並べておくと、どこで競合に負けているのかが見えやすくなり、値付けの見直しや発注量の調整にかける時間を短縮できます。
Claude Codeが担うのは発注数量の予測と値引き案の下書きまでです。最終的な発注量・値引き幅の判断は、店長やエリアマネージャーが行います。
繁忙期のように発注判断のスピードが求められる時期ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。花粉シーズンやインフルエンザ流行期の急な需要変化にも、担当者は最終確認と現場対応に集中できます。
結果として、これまでは判断の負担を理由に見送っていた細やかな値引き施策にも、対応しやすくなります。発注・値引きの負担軽減は、粗利の改善そのものにもつながります。
とくに複数店舗を展開しているチェーンでは、店舗ごとに発注の癖や在庫の傾向が異なります。各店舗の実績データを個別に読み込ませておけば、本部が一律で決めた発注ルールよりも、店舗の実情に近い数量案を出しやすくなります。
03 OPERATIONS シフト管理・電子処方箋対応・薬機法チェックも、同じように変わる シフト管理、調剤/電子処方箋対応、薬機法表現チェックを具体的に見ます
発注・値引き以外にも、ドラッグストアには日々の負担が大きい業務があります。シフト管理、調剤併設店の電子処方箋対応、薬機法・景表法の表現チェックなどです。
いずれも「毎日・毎週・毎回」発生する定型業務という共通点があり、Claude Codeの「型」が効きやすい領域でもあります。ひとつずつ、何を渡すと何が出てくるかを見ていきます。
3-1. シフト管理と欠員対応
従業員の希望シフトと、薬剤師・登録販売者の配置要件を読み込ませ、法律上の配置を満たすシフト案を作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。
📚 用語解説
薬機法：医薬品・医療機器等の品質・有効性・安全性を確保するための法律です。OTC医薬品の販売には薬剤師または登録販売者の配置が義務づけられています。
シフトを組む際は、開店から閉店まで薬剤師または登録販売者が最低1名は店舗にいる状態を保つ必要があります。急な欠勤が出た場合の代替候補を洗い出す作業も、時間を圧迫する要因です。
| 配置区分 | 満たすべき条件 | 主に参照するデータ |
|---|---|---|
| OTC医薬品売場 | 薬剤師または登録販売者が常時1名以上 | 従業員の資格情報・勤務可能時間 |
| 調剤カウンター | 薬剤師の配置(調剤併設店の場合) | 薬剤師の勤務シフト・調剤件数実績 |
| レジ・売場全般 | 資格を問わない一般スタッフ | 希望シフト・繁忙時間帯の実績 |
| 深夜・早朝帯 | 24時間営業店は資格者配置の継続確認 | 深夜帯の勤務可能者リスト |
さらに、登録販売者の資格者数が不足している店舗では、シフトの組み方そのものが売場運営の制約になります。採用が追いつかない状況が、店長の休日出勤につながっている店舗も少なくありません。
最終的なシフトの確定と従業員への通知は、店長の仕事のまま残ります。「来月のシフト希望と資格情報から、配置要件を満たす案を作って」と渡せば、週ごとの配置案が返ってきます。
急な欠勤が出た場合も、代替候補となる従業員の一覧をその場で出させられるため、欠員対応にかかる時間が大きく短縮されます。
3-2. 調剤併設店の電子処方箋対応
音声入力した調剤メモをテキスト化し、構造化された調剤記録のドラフトに整形します。最終的な調剤内容の確認は、薬剤師が握ったままです。
📚 用語解説
電子処方箋：紙の処方箋を使わず、オンラインで処方情報をやり取りする仕組みです。複数の医療機関・薬局で薬の重複や飲み合わせを確認しやすくなります。
電子処方箋の本格運用が広がるなかで、調剤併設店では紙の処方箋対応と電子処方箋対応が並行する期間が続いています。両方の運用ルールを覚えておく必要があり、現場の負担が一時的に増えやすい時期です。
過去半年分の調剤記録を渡して「処方頻度の高い薬剤を集計して」と指示すれば、傾向をまとめた一覧が出てくるため、在庫医薬品の見直しの材料として使えます。
かかりつけ薬剤師のフォロー業務も、対象患者の服薬状況を一覧化しておくことで、連絡漏れを防ぎやすくなります。
📚 用語解説
かかりつけ薬剤師制度：患者が特定の薬剤師を継続して指定し、服薬状況や体調を継続的に把握してもらえる制度です。フォロー業務の記録管理が求められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. 薬機法・景表法の表現チェック
OTC医薬品や化粧品、ヘルスケア食品の販促文言も、過去に指摘を受けた表現の傾向を読み込ませておけば、新しいチラシ原稿向けのチェックをかけやすくなります。
同じ「肌がきれいになる」という表現でも、化粧品なら許容範囲でも医薬部外品では言い回しを変える必要がある、という細かな線引きが日常的に発生します。過去の指摘事例を土台にチェックリストを再構成させる使い方が現実的です。
📚 用語解説
景表法：商品やサービスの表示について、実際より著しく優良・お得だと誤認させる表示を禁止する法律です。特売チラシの文言作成でも注意が必要です。
登録販売者不足も、店舗運営の等級に影響する要因です。人手が足りない店舗では、そもそも接客品質を維持できる時間帯が限られてしまい、参加できる販促施策の幅が狭まります。
📚 用語解説
登録販売者：一般用医薬品(OTC医薬品)のうち、第二類・第三類医薬品を販売できる国家資格者です。薬剤師とともにドラッグストアの店頭を支えています。
OTC接客・健康相談支援にも同じ考え方が使えます。よくある質問と過去の回答実績を突き合わせて、接客用FAQのドラフトを作らせます。
FAQが整理されていれば、薬剤師不在の時間帯でも登録販売者が判断に迷いにくくなり、接客品質のばらつきを抑えられます。健康相談の内容が薬機法上答えられる範囲かどうかの一次判定にも活用できます。
📚 用語解説
OTC医薬品：処方箋なしで薬局・ドラッグストアの店頭で購入できる一般用医薬品です。第一類から第三類までリスク区分があります。
| 業務 | 従来の目安時間 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 発注・値引き判断 | 月次で40〜60時間 | 8〜15時間程度に圧縮できた例あり |
| 特売チラシ作成 | 案件あたり5〜10時間 | 1〜3時間程度に圧縮できた例あり |
| 薬機法表現チェック | 週次で5〜10時間 | 30分〜1時間程度に圧縮できた例あり |
| シフト作成・欠員対応 | 月次で8〜15時間 | 1〜2時間程度に圧縮できた例あり |
| 調剤記録の作成 | 1処方箋あたり3〜5分 | 30〜60秒程度に圧縮できた例あり |
| OTC接客FAQの整備 | 都度手作業で作成 | 過去の回答実績から自動ドラフト作成 |
| 競合価格の把握 | 週次で店舗巡回・手集計 | 近隣チラシ情報からの自動比較表作成 |
3-4. 店長とエリアマネージャー、それぞれの負担
店長には、発注・値引き・シフトに加えて、採用や販促企画という毎日の判断業務があります。これらの下書きが揃っているだけでも、判断のスピードは変わります。
背景には薬機法に基づく配置義務もあり、時間帯によって必要な有資格者数が変わります。見落とすと売場が開けられなくなりかねない、地味だが重要な確認項目です。
エリアマネージャー側は、複数店舗の発注実績とシフト状況を横断的に把握する必要があります。店舗ごとにバラつきが出やすい発注精度を、店舗横断で比較できる状態にしておくことも負担の軽減につながります。
とくに担当店舗数が多いエリアマネージャーほど、月次で店舗を巡回して状況を確認する時間そのものが取れなくなりがちです。数字の一覧化が先に済んでいれば、巡回時は現場の会話に時間を使えます。
| 役割 | 日々の悩み | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 店長 | 発注・値引き・シフトの判断が個人に集中 | 予測データの整理、判断材料の下準備 |
| エリアマネージャー | 複数店舗の発注実績を横断把握しづらい | 店舗横断の比較表・傾向の自動集計 |
| 登録販売者 | 薬機法表現チェックとOTC接客対応が同時発生 | 表現チェックとFAQドラフトの自動作成 |
| 調剤併設店の薬剤師 | 紙と電子処方箋の並行対応で負担増 | 調剤記録の音声入力・構造化の下準備 |
店長がClaude Codeを使う場面は、事務所のパソコンの前とは限りません。売場の合間にスマートフォンで在庫日数を確認したり、移動中に翌週の発注案を見直したりする使い方もできます。
事務所に戻ってからまとめて作業する必要がなくなること自体が、休日出勤の削減につながる場面も少なくありません。
薬機法表現チェックやシフト作成の実演は、セミナーで実際の画面を動かしながらお見せしています。
AIが担うのはドラフト作成と集計の下準備までです。接客・服薬指導・シフトの確定は、これまで通り薬剤師や登録販売者、店長が行います。
04 MECHANISM 薬剤師でなくても分かる、Claude Codeが働く仕組み Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが発注やシフトを代わりにやってくれる」と聞くと、仕組みが気になる方も多いと思います。専門用語を使わずに、3つのポイントで説明します。
難しい技術の話ではありません。パソコンが得意な人が、たまたまその得意分野を店舗運営の書類仕事に向けている、というくらいのイメージで読み進めていただければ十分です。
ここまで見てきた発注や薬機法チェックの例も、すべてこの3つの特徴の組み合わせで成り立っています。仕組みが分かると、自社のどの業務に応用できそうかもイメージしやすくなります。
📚 用語解説
AIエージェント：指示を受けて、複数の作業を自律的に実行し続けるタイプのAIの総称です。Claude CodeやCodexは、このAIエージェントの一種です。
4-1. ファイルを直接読み書きできる
Claude Codeは、POSデータやシフト表、Excelの発注台帳といった実際のファイルを、パソコンの中でそのまま開いて中身を読み込めます。読んだ内容をもとに、新しい書類を作ったり、既存の書類を書き換えたりできます。
たとえるなら、資料を渡せば黙々と目を通し、指示通りに整理したり文書を作ったりしてくれる事務員のような存在です。
従来の生成AIとの違いも、まさにここにあります。「発注の考え方を教えてくれる」のではなく「実際に発注案を作ってくれる」——この一歩の差が、店舗運営の時間を大きく左右します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
4-2. 手順を覚えて繰り返せる
一度「この形式で発注案を作って」と教えたやり方は、次回以降も同じ手順で再現できます。毎回イチから指示を考える必要はなく、「型」として使い回せます。
シフト管理や薬機法表現チェックのように、毎回やることがほぼ決まっている業務ほど、この「型」の効果が出やすくなります。二度目以降は指示の言葉数も減り、確認するだけで済むようになります。
逆に言えば、毎回内容が大きく変わる業務では「型」の恩恵が小さくなります。まずは繰り返しの多い業務から試すのが、効果を実感しやすい進め方です。
最初から完璧な型を作ろうとせず、使いながら少しずつ調整していくほうが、結果的に早く定着します。1つの業務で型ができたら、似た業務にも応用できます。
4-3. 複数の資料を横断できる
POSデータ・気象情報・過去の発注実績など、別々の場所に保存されている資料を、同時に開いて見比べることができます。発注予測はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、POSデータ・気象予報・地域イベント情報を別々に突き合わせる手間を、まとめて引き受けられます。
シフト管理でも同じことが言えます。希望シフト・資格情報・過去の欠勤実績という、性質の異なる複数の資料を横断して、配置案の作成を一度に進められます。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
Claude Codeが担うのは、資料を読み込んでドラフトを作る作業までです。数字の最終確認や、提出・発注の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | ドラッグストアでの具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | POSデータやシフト表を開いて、集計やドラフト作成ができる | POSデータから発注案を作成 |
| 手順を覚えて繰り返す | 一度教えたやり方を「型」として次回も使える | 毎週のシフト作成を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | POSデータ・気象情報・在庫データなどをまとめて参照できる | 発注予測を横断して一括作成 |
| 対話しながら進められる | 一度で完璧を求めず、やり取りしながら調整できる | 販促文言の表現を対話で修正 |
ただし、Claude Codeが自分で判断できないこともあります。どこまで任せて、どこから人が確認するか。次の章で、つまずきやすいポイントとあわせて具体的に説明します。
05 PITFALLS ドラッグストアがつまずきやすいポイントと、現実的な対処 セキュリティ・社内定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します
Claude Codeをドラッグストアの現場に導入する際、多くの会社が最初につまずくのはセキュリティ面の線引きです。
ここまで紹介してきた便利さの裏側で、実際に導入するとなると出てくる現実的な悩みを、順番に整理していきます。
5-1. セキュリティと情報の取り扱い範囲
permission mode(操作許可の範囲)を適切に設定し、どのデータをAIに渡すか、どこまでの操作を許可するかを事前に線引きしておく必要があります。
📚 用語解説
permission mode：AIにどこまでの操作(読み取り・下書き作成・送信など)を許可するかを制御する設定です。範囲を絞って始め、慣れてから広げる使い方が一般的です。
まず読み取り専用の範囲で運用を始め、慣れてきた段階で許可する操作を広げていく進め方であれば、情報システム担当が不在の会社でも無理なく運用できます。
調剤データやお客様の健康相談履歴など、機微な情報を扱う場合ほど、この設計を丁寧に行うことが導入の前提になります。何を渡して、何を渡さないかを、あらかじめ決めておくということです。
| 段階 | 許可する操作 | 目安の期間 | 関わる担当者 |
|---|---|---|---|
| 導入初期 | 読み取り・集計・下書き作成のみ | 最初の1〜2ヶ月 | 店長・エリアマネージャー |
| 慣れてきた段階 | 社内フォーマットへの自動保存を追加 | 3〜6ヶ月目以降 | 業務担当者本人 |
| 定着後 | 業務ごとに必要な操作範囲を個別に調整 | 運用が安定してから | 各業務の責任者 |
5-2. 社内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、発注予測やシフト作成など、負担の大きい一部の業務から試し、効果を実感してから範囲を広げていくほうが定着しやすくなります。
「便利そうだから」と全店舗に一斉導入するよりも、まず一店舗が使いこなせるようになってから、周りに広げていくほうが、結果的に定着のスピードは早くなります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
5-3. ツール選定で押さえておきたいこと
Claude CodeとCodex、どちらが自社に合うかは、実際に画面を見ながら判断するのが早いです。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、その業務での使いやすさを比較する順番がおすすめです。
月額料金や課金プランの違いも選定時のポイントですが、機能一覧を比較するよりも、自社の業務で実際に動かしてみたほうが、判断材料としては早く確実です。
「どちらのツールが優れているか」ではなく「自社のどの業務に使いたいか」を先に決めることが、ツール選定で遠回りしないコツです。
| 観点 | 確認しておきたいこと |
|---|---|
| セキュリティ | どのデータをどこまで渡すか、操作許可の範囲 |
| 社内定着 | 最初に試す業務を1〜2個に絞れているか |
| ツール選定 | 自社の業務で実際に動かして比較したか |
| 記録の残し方 | 元データとドラフトを店舗フォルダに保存しているか |
| 教育・サポート | 最初の数回、誰が一緒に操作をサポートするか |
5-4. 現場でよくあるつまずきの実例
ひとつは、発注予測とシフト作成と薬機法表現チェックを、初日からすべて一気に試そうとして途中で止まってしまうケースです。担当者ごとに温度差が生まれ、どの業務も中途半端になりがちです。
📚 用語解説
プロンプト：AIに対して、何をしてほしいかを伝える指示文のことです。難しいコマンドではなく、日本語の普通の文章で構いません。
もうひとつは、登録販売者がプロンプトの書き方に戸惑い、結局誰も使わなくなってしまうケースです。「このチラシ文言を薬機法に沿ってチェックして」といった業務の言葉をそのまま入力すれば十分ですが、この点が伝わっていないと、ツールを開かないまま放置されがちです。
三つ目は、店舗ごとの品揃えの違いを考慮せずに発注案をそのまま使い、実際の売場と合わずに欠品や過剰在庫が発生するケースです。店舗ごとの実績データを事前に読み込ませておかないと、発注案の精度は上がりません。
多くのつまずきに共通するのは、準備段階を飛ばして一気に始めてしまう点です。1つの業務に絞って慣れてから広げるほうが、結果的に早く定着します。
| つまずきポイント | 現実的な対処 |
|---|---|
| 全業務を一度にAI化しようとして頓挫 | 発注予測やシフト作成など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 店舗ごとの品揃え差を考慮せず発注案がずれる | 店舗別の実績データを事前に読み込ませ、店舗単位で調整 |
| 登録販売者がプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は店長やエリアマネージャーが一緒に操作する |
| 読み込ませるデータの範囲を決めずに始める | permission modeで読み取り専用の範囲から着手する |
| 元データとドラフトの保存ルールがない | 店舗フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく |
AIに読み込ませた元データと、生成されたドラフトを、いつ・どの店舗で使ったか分かる形で残しておくことも大切な運用ルールです。店舗フォルダにやり取りを保存しておくだけで、最低限の記録になります。
特別なシステムを新たに導入する必要はありません。今使っているフォルダ構成やファイル管理のルールに、AIとのやり取りの保存を一項目加えるだけで十分です。
薬機法表現チェックの結果は、後から本部や監督官庁への説明を求められることもあります。元データとドラフトの保存履歴が、そのまま簡易的な確認記録として役立ちます。
ここまで見てきたように、つまずきの多くは技術的な難しさではなく、始め方の設計に起因します。業務を絞る、型を作る、記録を残す——この3つを押さえておけば、大きな失敗にはつながりにくくなります。
文章だけでは伝わらない部分は、実際の画面をご覧いただくのが早いです。セミナーでは、発注予測やシフト作成を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT ドラッグストア向けセミナー当日の中身を公開します 60分の時間割・実演する業務・よくある質問・参加対象を具体的に紹介します
「結局セミナーで何をするのか」が分からないと、参加を決めにくいと思います。60分の中身を具体的に紹介します。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | ドラッグストアの業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 発注予測、値引き判定、シフト作成、薬機法表現チェックの実演デモ |
| 次の15分 | 参加者の悩みを募集し、その場で「うちならこう試すか」を設計 |
| 最後の10分 | 質疑応答と、来週何を試すかの言語化 |
この時間割が基本の流れです。実演デモで扱う具体的な資料例は、参加企業の店舗規模・調剤併設の有無に応じて多少調整することもあります。
6-2. 実演する業務
実演の中心は、25分間のノーカットデモです。ドラッグストアの具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
シフト作成では、希望シフトと薬剤師・登録販売者の配置要件を読み込ませるところから、配置案の作成までを実際に動かします。
薬機法表現チェックでは、販促文言の下書きを読み込ませて、指摘箇所と修正案が出てくるまでの流れをお見せします。
業務ごとに入力と出力がどう変わるかを比較しながら見ていただくことで、自社ではどの業務から試すのが現実的かを判断しやすくしています。
6-3. その場で答える、こんな質問
| よくある質問 | 当日の回答の方向性 |
|---|---|
| 発注予測はどこまで任せられるか | 数量予測の下書きまでで、最終発注の判断は店長が行う前提です |
| 調剤データをAIに読み込ませて問題ないか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
| 薬機法表現チェックはどこまで正確か | 過去の指摘事例を土台にした一次チェックであることを説明します |
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代表菅澤
6-4. 参加対象
参加対象は店長・エリアマネージャー・経営者・会社役員としていますが、薬機法表現チェックを担当する登録販売者の方にも参考にしていただける内容です。パソコン操作に不慣れな方でも、専門知識は前提としていません。
一方、発注や販促の判断をすべて本部が一括で担っており、店舗側に裁量がない場合は、効果を実感しにくいかもしれません。店舗単位で判断業務を担っている会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
07 SEMINAR_BOOKING ドラッグストア店長向け予約方法と当日までの流れ 無料・60分・オンラインの参加方法と、予約から当日までの流れを紹介します
ここまで紹介した内容を、実際の画面を動かしながら確認できる場として、60分の無料オンラインセミナーを開いています。
- 参加費は無料
- 60分・オンライン(Google Meet)開催
- 1社1枠の貸切で、実演を中心に進めます
- 空いている日程からそのまま予約できます
このページ下部の予約フォームで、空き日程を選ぶだけで予約が完了します(日程調整のメール往復はありません)。こちらの予約フォームからお進みください。
日程や内容の詳細はClaude Code セミナーの詳細ページでもご確認いただけます。
| この記事で分かったこと | セミナーで確認できること |
|---|---|
| Claude Code・Codexが何者か | 実際の画面での操作感 |
| 何を渡すと何が出てくるか(理屈) | 自社の業務に置き換えた場合の具体例 |
| 導入時のつまずきポイント | 自社ならどこから試すべきかの判断材料 |
| なぜそれが可能なのか(仕組み) | 実際に動いている様子を見て納得できるか |
| 発注・シフト・薬機法チェックの変わり方 | 自社のPOSデータを例にした質疑応答 |
| セキュリティ・社内定着の考え方 | 自社の運用ルールに落とし込む相談 |
この記事を読んで、Claude Code・Codexが何者かはお分かりいただけたと思います。あとは、自社の業務にどこまで使えそうか、実際の画面で確かめていただくだけです。
Claude CodeやCodexが自社に合うかどうかは、実際の画面を見るのが一番早い判断材料になります。押し売りはしませんので、まずは60分、実際の動きを確認してみてください。
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
よくある質問
Q. 調剤データや患者の健康相談履歴をAIに読み込ませても問題ないですか。
A. 社内のPOSデータや調剤記録をどこまでAIに渡すか、扱う範囲の線引きも含めてセミナー内で説明しています。permission modeの設定で、最初は読み取り専用の集計・下書き作成のみに限定する運用も可能です。慣れてきた段階で、許可する操作の範囲を少しずつ広げていく進め方が現実的です。導入するかどうかの判断材料としてお持ち帰りいただけます。
Q. 発注予測の精度は、経験の浅い店長でも保てますか。
A. AIが作るのはあくまで発注数量のドラフトで、店舗の実情に合わせた最終確認は店長が行う前提です。ベテランが最終チェックに集中できるようになるため、経験の浅い店長の育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。ベテランによる確認そのものは残るため、育成の機会が失われるわけではありません。
Q. 薬機法表現チェックはAIだけで完結できますか。
A. 過去の指摘事例や既存のチェックリストを土台にした一次チェックが中心で、最終的な文言確認は登録販売者や薬剤師が行います。国の解釈が変わりやすい領域でもあるため、最新のガイドラインの反映は人が確認する運用が前提です。あくまで見落としを減らすための下書き支援としてお使いください。
Q. パソコン操作に不慣れな従業員が多い店舗でも導入できますか。
A. セミナーではターミナルやエディタの画面を実際に動かしながら説明します。専門知識がなくても、まずは何ができるかを知ることを目的にした内容です。最初の数回は店長やエリアマネージャーが一緒に操作するところから始める会社が多いです。ボタン操作より、日本語で何を伝えるかのほうが重要になります。
Q. Claude CodeとCodex、どちらを選べばよいですか。
A. どちらも生成AIを使った業務自動化ツールですが、ドラッグストアの現場業務での活用事例の蓄積が進んでいるのはClaude Codeです。開発元(Anthropic/OpenAI)が異なるだけで、基本的な使い方や非エンジニアでも扱える点は共通しています。まず自社が最初に試したい業務を決めてから、使いやすさを比較するのがおすすめです。
Q. Claude Codeを使うと、登録販売者や薬剤師の仕事が奪われるのではないですか。
A. いいえ。AIが担うのは書類の下書き作成や集計までで、接客や服薬指導、健康相談といった人にしかできない業務はそのまま残ります。書類仕事の時間を減らし、接客に集中する時間を増やすための道具です。むしろ接客に割ける時間が増えたという声もあります。
Q. 調剤併設店とOTC専業店、どちらでも同じように使えますか。
A. はい。調剤併設店では調剤記録や電子処方箋対応の下準備、OTC専業店では発注予測や薬機法表現チェックといった形で、店舗の業態に応じて使いどころが変わります。セミナーでは自社の業態に近い事例を中心にお見せすることも可能です。
Q. セミナーは経営者本人が参加しないといけませんか。
A. 経営者・会社役員向けを基本としていますが、店長やエリアマネージャー、登録販売者の方が実務目線で参加されることも歓迎しています。参加人数や役職については、お申し込み時にご相談ください。複数名での参加もご相談に応じます。
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Claude Code セミナー(参加無料・60分・オンライン)の予約フォームです。
日程調整のメール往復はありません。実際の空き日程が下に表示されています。
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予約確定と同時に Google Meet の招待をお送りします。
【参加無料・1社1枠】ドラッグストア向け Claude Code セミナーを予約する
オンライン(Google Meet) / 60分
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ドラッグストアの店舗運営は、発注・値引きの日次判断から、シフト管理のような週次業務、電子処方箋や薬機法表現チェックのように制度が絡む業務まで、次々と積み重なっていきます。Claude CodeやCodexが何者かという基本から、実際に何ができて何ができないかまで、文章だけではどうしても掴みにくい部分があります。自社のPOSデータやシフト表を例に、実際の画面を見ながら自社に合う業務を見極められる場として、60分の無料セミナーを用意しています。店長お一人でもエリアマネージャーの方とご一緒でも、参加しやすい形でご案内していますので、まずは気軽に画面をのぞいてみてください。
ここから先の進め方は、大きく2つあります。
自社で回せるようになりたい方は、AI鬼管理でClaude Code／Codexの使い方から業務設計・社内定着まで伴走を受けながら、社内に仕組みを作る道があります。
覚えるより任せたい方は、AI社員AIKATAでこの記事のような定型業務を丸ごと預ける道があります。料金は月30万円の月額定額、追加費用は0円です。
どちらが合うかは、業務量と社内体制次第です。無料相談・無料適合診断で、貴社の場合はどちらが向くかからご相談いただけます。
NEXT STEP
この記事の内容を、あなたのビジネスで
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この記事を読んで気になった方へ。
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- AI業務自動化サービス「AI鬼管理」を運営 — Claude Code を活用し、経営者の業務を「AIエージェントに任せる仕組み」へ転換するパーソナルトレーニングを 伴走構築 で提供。日報・採用・問い合わせ対応・経費精算・議事録・データ集計・営業リスト等の定型業務を、AIに代行させる体制を経営者と一緒に作り込む
- Claude Code 実装ノウハウを 経営者・法人クライアント に直接指導。生成AIを「便利ツール」ではなく 「業務を任せる存在」 として運用する手法を体系化
- 「やらせ切る管理」メソッドの開発者。シンゲキ株式会社（2021年設立・鬼管理専門塾運営）にて累計3,000名以上の学習者を志望校合格に導いた管理メソッドを、AI × 経営者支援 に転用
- 著書『3カ月で志望大学に合格できる鬼管理』(幻冬舎)、『親の過干渉こそ、最強の大学受験対策である。』(講談社)
- メディア出演: REAL VALUE / カンニング竹山のイチバン研究所 / ええじゃないかBiz 他
- 明治大学政治経済学部卒
