卸売業向けClaude Codeセミナー｜受注処理・在庫管理・与信/売掛金回収はどこまで自動化できるか

弊社GENAIでは、卸売業の方向けに 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、受注処理・在庫管理・与信管理・売掛金回収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。

卸売業では、FAX・電話・EDIが混在する受注の転記や、多品種化した在庫の発注点管理、取引先ごとの売掛金エイジングなど、日々の書類仕事が営業担当や経理担当の負担になりやすい業種です。

本記事では、Claude Code・Codexが何者かという基本から、卸売業特有の業務がどう変わるか、仕組みの理由、導入時につまずきやすいポイントまでを順に解説します。

01 AI_DIFF 「答えるだけのAI」と「手を動かすAI」——卸売業に必要なのはどちらか Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニアの営業担当で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。

「発注点の決め方を教えて」「売掛金エイジングとは何か」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の集計や書類作成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。受注データを読み込んで在庫照合する、書類のドラフトを作る、といった一連の作業を任せられます。

たとえば「今月の受注データを集計して」と頼んだ場合、ChatGPTは一般的な集計方法を説明してくれますが、実際に受注ファイルを開いて計算まではしてくれません。

Claude Codeは、その受注データのファイルを実際に開いて中身を読み込み、在庫照合の結果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。受注データやEDIの取引履歴などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら集計やドラフト作成を進められます。

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。ファイルを読み込ませて作業を任せる使い方が中心で、卸売業での活用事例はClaude Codeのほうが蓄積が進んでいます。

	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
卸売業での活用事例	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「この書類を集計して」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。

1-3. 卸売業では、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。卸売業の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。

• 受注データの構造化・出荷指示書ドラフトの作成
• 在庫回転率・発注点の分析
• 与信管理・売掛金エイジングの自動更新
• 配送ルート・物流コストの比較
• 月次経営レポート・取引先別収益性の下書き

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、取引先との関係づくりや、与信の最終判断のように、状況ごとの機微な判断が求められる業務は、これからも人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。特に卸売業は取引先との信頼関係が売上を左右する業種なので、この線引きの感覚が重要になります。

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	取引先との信頼関係づくり
過去の様式を踏まえた書式変換	与信に関する最終判断
繰り返しの多い定型業務	そのつど状況が変わる価格交渉
複数資料の突合・横断作業	取引先担当者との人間関係の構築
データに基づく傾向の把握	現場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
EDI	取引先と受発注データを電子的にやり取りする仕組み

02 ORDER_INVENTORY 受注処理・在庫管理が、Claude Codeでこう変わる 卸売業でもっとも時間とお金が動く、受注から在庫までの工程を入力と出力で見ます

卸売業界では、メーカー直販(D2C)拡大による中抜きリスク、物流コスト高騰、与信リスクの増大、人手不足、商品の多品種少量化が同時に進んでいます。専門商社化や付加価値サービスに舵を切る会社が増えているのも、この変化への対応です。

こうした環境で、AIを「在庫管理の自動化」だけに使うのはもったいないと感じています。仕入・在庫・受注・配送・与信・棚卸し・取引先対応・経営レポートという一連の業務にAIを組み込み、営業担当が取引先との関係深化や新商品提案に集中できる体制を作ることが、本来のねらいです。

卸売業でもっとも時間とお金が動くのが、受注処理と在庫管理の工程です。取引先小売店30〜100社からの受注をFAX・電話・EDIの混在で受けている会社では、転記だけで一日の大半が消えることも珍しくありません。

在庫側も、多品種少量化でSKUが5,000〜15,000品目に達する会社が増えており、発注点の判断と滞留在庫の把握が手作業では追いつかなくなっています。

2-1. 受注データの構造化と出荷指示書ドラフト

FAX-OCRで読み取ったデータ、EDIの取引データ、電話メモをClaude Codeに読み込ませると、取引先別に整理した受注データと、在庫を照合した出荷指示書のドラフトが出てきます。転記と照合の部分を、AIが下書きとして先に用意しておくイメージです。

もちろん、出荷指示の最終確認と発送判断は、これまで通り営業担当や出荷担当が行います。

受注チャネル	抱えやすい課題
FAX	誤読・二重入力・手書きの判読ミス
電話	聞き取りミス・メモの散逸
EDI	取引先ごとのフォーマット差異

取引先のタイプによっても、受注の癖は変わります。小売店は少量多品種の頻繁な発注が多く、メーカーからの受注は大ロットでまとまった納期指定が多い、といった傾向です。この傾向をあらかじめ読み込ませておくと、出荷指示書ドラフトの精度が上がります。

取引先タイプ	受注の特徴	出荷指示で意識する点
小売店(取引先30〜100社規模)	少量多品種・頻度が高い	取引先別の在庫引当の優先順位
メーカー(仕入元)	大ロット・納期指定が多い	入荷予定と出荷予定の突合

2-2. 在庫回転率・発注点分析

SKU別の売上トレンド、仕入先のリードタイム、季節性のデータを渡すと、発注点の更新案と滞留在庫リストが出てきます。発注担当は最終的な発注数量の判断に集中できます。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
受注データの構造化	FAX-OCR/EDI/電話メモ	在庫照合済みの出荷指示書ドラフト
発注点・在庫回転率分析	SKU別売上データ・リードタイム	発注点更新案・滞留在庫リスト
欠品リスクの早期検知	在庫データ・受注予測	欠品しそうなSKUの一覧
取引先別出荷指示	受注データ・在庫データ	取引先ごとの出荷指示書ドラフト

たとえば「この受注データと在庫表から、取引先別の出荷指示書を作って」と渡すと、在庫を照合した出荷指示書のドラフトが数分で出てきます。

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、次回の受注処理でもほぼそのまま使い回せます。

2-3. 仕入先比較・発注書ドラフト

過去の販売実績と複数仕入先の見積を渡すと、仕入先ごとの価格・納期を比較した表と、発注書のドラフトが出てきます。最終的にどの仕入先に発注するかの判断は、仕入担当や経営者が行います。

メーカーとの価格交渉メモを蓄積しておくと、次回交渉時に過去の合意内容をすぐ振り返れます。交渉の経緯を思い出す時間そのものが減ります。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
仕入先比較	複数仕入先の見積・過去の仕入単価	価格・納期を比較した一覧表
発注書ドラフト	比較結果・過去の発注実績	仕入先別の発注書ドラフト
価格交渉メモの整理	過去のやり取りの記録	交渉経緯をまとめた要点メモ

2-4. 在庫引当と欠品対応

受注が重なると、限られた在庫をどの取引先にどの順番で引き当てるかという判断が必要になります。欠品しそうなSKUと、影響を受ける取引先の一覧を先に出させておけば、営業担当は優先順位の判断に集中できます。

欠品が避けられない場合の代替品提案も、過去の代替実績データを渡しておけば、候補のたたき台を作らせられます。最終的にどの代替品を提案するかは、取引先との関係を知る営業担当が判断します。

場面	Claude Codeの下準備	人が行う最終判断
在庫引当の優先順位	欠品リスクと影響取引先の一覧化	どの取引先を優先するかの決定
代替品の提案	過去の代替実績からの候補リスト作成	取引先に提案する代替品の選定

受注データの整理やドラフト作成は、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。

03 CREDIT_LOGISTICS 与信管理・売掛金回収・物流・月次レポートも、同じように変わる 貸倒れリスク・配送コスト・経営レポートまで、具体的な変化を見ていきます

受注・在庫以外にも、卸売業には日々・月次で負担の大きい業務があります。与信管理・売掛金回収、配送・物流管理、月次の経営レポートなどです。

いずれも「毎日・毎月」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. 与信管理・売掛金エイジングの自動更新

取引先別の売掛金台帳と取引履歴を読み込ませ、支払いサイトごとの経過日数を集計させ、エイジング表と督促リストのドラフトを作らせる、という使い方がAIと相性の良い領域です。

与信限度額の見直しも、売掛データ・取引履歴・業界信用情報を横断して集計させれば、担当者が一件ずつ資料をめくる手間を省けます。最終的な与信判断は、これまで通り与信担当や営業部長が行います。

3-2. 配送ルート・物流コストの最適化

配送実績データと運送会社別の見積を渡すと、コスト比較表と、配送遅延が起きやすいルートの傾向をまとめたレポートが出てきます。ルートの最終決定は運行管理者が行います。

3-3. 棚卸し・月次経営レポート

棚卸しの実地データと帳簿在庫を突き合わせ、差異が大きいSKUを自動で抽出させる使い方もできます。差異の原因調査そのものは、これまで通り現場の担当者が行います。

月次では、売上・仕入・在庫のデータから、取引先別収益性や商品カテゴリ別粗利をまとめた経営会議資料のドラフトを作らせられます。数字を集める時間が減る分、分析や次月の打ち手を考える時間に充てられます。

業務	従来の目安時間	AI活用後の目安
受注処理(転記+在庫照合+出荷指示)	1日6〜8時間	1日1〜2時間程度に圧縮できた例あり
発注点・滞留在庫の判定	月次で数日がかり	SKU別トレンドから自動更新
与信管理・売掛金エイジング更新	取引先ごとに手作業で集計	台帳連携で自動更新・督促リスト作成
棚卸し差異分析	全SKU目視で確認	差異の大きいSKUを自動抽出
月次経営レポート作成	案件あたり数日がかり	取引先別・カテゴリ別の下書きを自動作成

3-4. 役割ごとの負担とClaude Codeの使いどころ

卸売業の役割によって、日々の悩みは少しずつ違います。役割別に整理すると、Claude Codeの使いどころも見えやすくなります。

役割	日々の悩み	Claude Codeの使いどころ
営業担当	受注の転記・在庫照合・出荷指示が手作業で1日6〜8時間	受注データの構造化と出荷指示書ドラフトの作成
与信担当・経理責任者	貸倒れリスクの把握と月次決算作業が同時に重なる	売掛金エイジングの自動更新と督促リストの作成
経営者・代表	D2C拡大や物流コスト高騰への対応と、後継者不足が同時進行	業務全体の書類フローを俯瞰した導入判断
運行管理者	配送ルート・運送会社別コストの比較に時間がかかる	配送実績データを横断したコスト比較レポートの作成

参考として、卸売業でよく指標にされるKPIの水準も挙げておきます。あくまで一般的な目安であり、AI導入だけで到達する数値ではなく、業務フロー全体の見直しとあわせた参考値です。

指標	一般的な目安(Before)	業務改善後の目安(After)
欠品率	5〜10%	1〜3%程度
滞留在庫(180日超)比率	15〜25%	5〜10%程度
貸倒れ発生額(年間)	300〜500万円	50〜100万円程度
受注処理時間(1日あたり)	6〜8時間	1〜2時間程度

この数値はセミナー60分の中で達成するものではありません。業務フローの見直しとAI活用を組み合わせて、時間をかけて近づけていく参考水準として捉えてください。数字そのものより、どの指標を優先して改善すべきかの見極めが、導入の第一歩になります。

たとえば欠品率と滞留在庫比率は、どちらも在庫回転率に関わる指標ですが、改善の打ち手は少し異なります。欠品率を下げたいなら発注点を早めに、滞留在庫を減らしたいなら不動在庫の値引き販売や返品交渉を検討する、といった具合です。

与信管理や物流コストの比較も、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。

04 CUSTOMER_PRODUCT 取引先対応・新商品提案も、Claude Codeでこう変わる 取引先別の売上分析から、新商品提案資料、問合せ一次回答までを見ます

卸売業の営業担当には、受注処理や在庫確認とは別に、取引先との関係を深める仕事もあります。新商品の提案や、問合せへの一次回答もその一部です。

ここが疎かになると、専門商社化やD2C(メーカー直販)の拡大に押される形で、取引先との関係が薄くなりかねません。書類仕事を減らした分の時間を、この領域に回せるかどうかが分かれ目です。

4-1. 取引先別売上分析と新商品提案

取引先別・商品カテゴリ別の売上データを読み込ませると、伸びているカテゴリと落ちているカテゴリが一覧になって出てきます。ここに自社の新商品情報を組み合わせれば、その取引先向けの提案資料のドラフトが作れます。

提案の切り口そのものは営業担当が考えますが、根拠となる数字を集める作業をAIに任せられれば、提案準備にかけられる時間が増えます。

4-2. 問合せ一次回答とカタログ整理

取引先からの定型的な問合せ(在庫の有無、納期の目安など)には、過去のやり取りを踏まえた一次回答のドラフトを作らせられます。送信前の最終確認は、これまで通り営業担当が行います。

商品カタログの情報整理にも活用できます。仕様変更や価格改定があった商品を洗い出し、カタログの更新箇所をリストアップさせる使い方です。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
取引先別売上分析	取引先別・商品カテゴリ別の売上データ	伸びている/落ちているカテゴリの一覧
新商品提案資料	新商品情報・取引先の購買傾向	提案資料のドラフト
問合せ一次回答	取引先からの問合せメール・過去の回答履歴	一次回答のドラフト
カタログ更新箇所の洗い出し	旧カタログ・仕様変更/価格改定リスト	更新が必要な商品の一覧

本サービスで扱う題材は自社の実業務が前提です。取引先や商品構成が変われば、提案の切り口も毎回変わります。だからこそ、数字を集める部分をAIに任せ、営業担当は取引先ごとの文脈を読む時間に集中する、という役割分担が現実的です。

4-3. 取引先ごとのカスタマイズ対応

卸売業は、取引先ごとに納品条件や請求書の様式、値引き条件が異なることが珍しくありません。この「取引先別カスタマイズ」への対応力こそ、EC卸プラットフォームや大手商社が苦手とする、中小卸売業の強みでもあります。

取引先ごとの過去の条件変更履歴を読み込ませておけば、新しい担当者が引き継いだ際にも「この取引先はこういう条件だった」という確認作業を短縮できます。属人化しやすい情報を、資料として残しやすくなる効果もあります。

カスタマイズの種類	Claude Codeの使いどころ
納品条件・請求書様式の違い	取引先別の条件一覧を整理し、変更履歴を記録
値引き・リベート条件	過去の合意内容を整理し、交渉時の参照資料を作成
担当者引き継ぎ	取引先ごとの経緯をまとめた引き継ぎメモのドラフト作成

05 MECHANISM なぜ、卸売業の現場業務までこなせるのか Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します

「AIが受注処理や与信管理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卸売業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。

ここまで見てきた受注処理や与信管理の例も、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。

5-1. ファイルを直接読み書きできる

Claude Codeは、受注データのExcelファイルや、売掛金台帳のCSV、EDIの取引履歴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。

5-2. 手順を覚えて繰り返せる

一度「この形式でエイジング表を作って」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。

受注処理や月次レポートのように、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。

5-3. 複数の資料を横断できる

受注データ・在庫データ・売掛金台帳など、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。与信管理はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、売掛データ・取引履歴・業界信用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。

特徴	何ができるか	卸売業での具体例
ファイルの直接読み書き	受注データや売掛金台帳を開いて、集計やドラフト作成ができる	EDIデータから出荷指示書を作成
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	毎月の売掛金エイジング表を同じ手順で更新
複数資料の横断	受注・在庫・売掛金台帳などをまとめて参照できる	与信スコア算出を複数資料から横断集計
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	出荷指示書ドラフトの表現を対話で修正

5-4. 対話しながら進められる

一度で完璧な結果を求める必要はありません。「この表現はもう少し丁寧に」「この項目は取引先向けには不要」といったやり取りを重ねながら、少しずつ仕上げていけます。

見積書や提案資料のように、相手に応じて言い回しを調整したい書類ほど、この対話しながら進められる特徴が活きてきます。一度で終わらせようとせず、何度かやり取りする前提で使うと、結果的に早く仕上がります。

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。

06 PITFALLS 卸売業がAI導入でつまずきやすい点と現実的な対処 情報セキュリティ・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を卸売業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。

6-1. 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。

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。取引先の与信情報や仕入価格など、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。

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	経理担当・情報システム担当
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

6-2. 社内での定着

最初から全業務をAI化しようとせず、受注処理や与信管理の集計など、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。

6-3. 現場でよくあるつまずきの実例

ひとつは、受注処理と与信管理と月次レポートを、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。

もうひとつは、営業担当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。「この受注データを取引先別に整理して」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。

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	受注処理や与信管理など、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行
取引先ごとのEDIフォーマット差異で照合精度が落ちる	過去のフォーマット差異を事前に読み込ませ、変換の下書きから始める
営業担当がプロンプトの書き方に戸惑う	最初の数回は経理担当や情報システム担当が一緒に操作する
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	取引先フォルダにやり取りを保存する運用を決めておく

三つ目は、取引先ごとの与信限度額の見直し基準を決めずに督促リストを機械的に運用し、優良取引先にまで杓子定規な対応をしてしまうケースです。最終的な運用ルールは、営業担当と与信担当がすり合わせておく必要があります。

6-4. 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。

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取引先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

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・どの取引先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。取引先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。

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、受注処理と与信管理の集計を実際に動かしながらお見せしています。

07 SEMINAR_CONTENT 卸売業セミナー当日、実際に何を話すのか 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。

7-1. 60分の時間割

時間帯	内容
最初の10分	卸売業の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理
次の25分	受注処理から出荷指示書ドラフト、在庫分析、与信管理の実演デモ
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、参加企業の業種・規模に応じて多少調整することもあります。

7-2. 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。卸売業の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。

在庫分析では、SKU別の売上データを読み込ませるところから、発注点更新案が出るまでを実際に動かします。

与信管理では、売掛金台帳を読み込ませて経過日数を集計させ、エイジング表のドラフトができるまでの流れをお見せします。

7-3. 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
与信判断はどこまで任せられるか	スコア算出と資料整理までで、最終判断は与信担当と営業部長が行う前提です
取引先ごとのEDIフォーマットが違うときはどうするか	過去のフォーマット差異を読み込ませ、変換ドラフトを作ります
取引先の機微情報をAIに渡して大丈夫か	permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します
自社の受注データを持ち込んで質問できるか	1社1枠の貸切なので、自社の資料を例に出しながら質問できます

当日の質疑応答で解消しきれない点があれば、セミナー後に個別の相談時間を設けることも可能です。その場ですべて解決しようと焦る必要はありません。

7-4. 参加対象

参加対象は営業担当・経営者・会社役員としていますが、与信管理を担当する経理責任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、取引先対応をすべて経営者お一人で完結されている場合は、効果を実感しにくいかもしれません。複数人で業務を分担している会社ほど、持ち帰れる材料は多くなります。

08 SEMINAR_BOOKING 卸売業向けセミナーの参加方法と予約の流れ 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。複数名規模での貸切セミナーをご希望の場合も、人数や実施日程に応じて個別にご相談いただけます。

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
受注処理・在庫管理の変わり方	自社の受注データを例にした質疑応答
与信管理・売掛金回収の考え方	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。

よくある質問

Q. 取引先の与信情報や仕入価格を外部のAIに渡しても大丈夫でしょうか。

A. Claude Codeはマスキング済みデータを前提に、社内のパソコン上で動作させる設計にできます。取引先名や与信情報、仕入価格をそのまま渡すかどうかは、permission modeの設定で線引きできます。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。セミナーでは、この線引きの具体例もあわせて説明しています。

Q. EDIやFAX受注が混在していても対応できますか。

A. FAX-OCRで読み取ったデータ、EDIの取引データ、電話メモといった異なる形式の受注情報を、Claude Codeにまとめて読み込ませることができます。取引先ごとにフォーマットが違う場合は、過去の対応履歴を読み込ませておくと精度が上がります。最終的な出荷判断は、これまで通り営業担当や出荷担当が行います。取引先数が多い会社ほど、この構造化の効果を実感しやすい傾向があります。

Q. 与信判断は人の勘に頼る部分が大きいのですが、AIで信頼できますか。

A. AIが行うのは売掛データ・取引履歴・業界信用情報からのスコア算出と資料整理までです。最終的な与信判断の責任は、これまで通り与信担当と営業部長が持ちます。早期警戒の精度が上がる分、督促や与信見直しのタイミングを逃しにくくなります。判断の根拠となる資料が整理された形で残るため、後から振り返る際にも役立ちます。

Q. 在庫SKUが多く、発注点の見直しに手が回っていません。少しずつでも試せますか。

A. はい。全SKUを一度に見直す必要はありません。まずは滞留在庫や欠品が目立つ一部のカテゴリから、発注点更新案を出させる使い方が現実的です。効果を確認しながら、対象カテゴリを少しずつ広げていく会社が多いです。優先度の高いカテゴリの選び方も、セミナーの中でご相談いただけます。

Q. パソコン操作に不慣れな営業担当が多い会社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。最初の数回は経理担当や情報システム担当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、卸売業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、営業担当の仕事が奪われるのではないですか。

A. いいえ。AIが担うのは受注データの整理や集計、書類の下書き作成までで、取引先との関係づくりや与信の最終判断といった人にしかできない業務はそのまま残ります。転記や照合の時間を減らし、取引先深耕に充てる時間を増やすための道具です。むしろ取引先を訪問する時間が増えたという声もあります。

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、営業部長や経理責任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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※ 代表者・個人事業主ご本人は従業員数に含めず、雇用しているスタッフ数で選択してください。ご本人のみで運営している場合は「0名」となり、本セミナーの対象外です。

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セミナー当日、AIによる業務自動化「AI鬼管理」や、月30万円の定額で業務を丸ごと引き受ける「AI社員・ジドウカさん」のサービス説明も希望する（任意）

AI鬼管理・AI社員・ジドウカさんとは？

AI鬼管理は、Claude Code を中核に貴社の定型業務のAI自動化を GENAI が構築から運用定着まで伴走支援するサービスです。AI社員・ジドウカさんは、その仕組みで貴社の業務そのものを、月30万円の定額でGENAIが丸ごと引き受けるAIネイティブのBPOサービスです。チェックいただいた方には、セミナー当日に貴社の業務内容に合わせた導入プランのご案内時間を設けます（無理な営業はいたしません）。

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卸売業の書類仕事は、受注処理の転記から、在庫の発注点管理、与信管理・売掛金回収のように毎月積み重なる業務まで、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。自社の受注データや売掛金台帳を例に、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。

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・ジドウカさん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。

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