書店向けClaude Codeセミナー｜新刊発注・返品判定・客注対応はどこまで自動化できるか
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弊社GENAIでは、書店の方向けに 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、新刊発注・返品判定、客注対応、外商の見積書づくりといった業務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。
書店では新刊が1日に何百点も入荷し、発注・返品の判断や関連する書類作成に多くの時間がかかります。外商営業やPOP・SNS発信など、日々積み重なる書類仕事が多いことも、この業界の特徴です。
本記事では、ChatGPTとClaude Codeの違いから、発注・返品判定や店舗運営での変化、仕組みの理由、導入時につまずきやすいポイント、セミナー当日の内容までを順番にご紹介します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
AI鬼管理山崎
参加無料・60分・オンライン(Google Meet)・1社1枠
01 AI_DIFF 書店の現場で、ChatGPTとClaude Codeは何が違うのか 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。書店の方でも、使ったことがある方は多いと思います。
「返品率を下げるコツを教えて」「POP原稿の書き方は」といった質問には丁寧に答えてくれます。ただし、実際のPOSデータの分析やPOP原稿の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。POSの売上データを読み込んで発注数を試算する、POP原稿のドラフトを作る、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「今月の新刊、発注数を見直して」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、実際のPOSデータを開いて計算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、新刊ごとの発注数試算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、パソコンの画面から日本語で指示を出して動かすAIツールです。POSデータや在庫表などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら発注数の試算やPOP原稿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、発注判断やPOP原稿づくり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、書店での活用事例は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、どちらも書店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 |
| 書店での活用事例 | 蓄積が進んでいる | 蓄積は少なめ |
| パソコン操作が得意でない人の利用 | 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「この発注データを集計して」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。
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. 書店では、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。書店の現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。
- 新刊発注判定・返品候補抽出のドラフト作成
- 客注/取り寄せの取次連絡メール下書き
- POP原稿・SNS新刊紹介文のドラフト作成
- 外商営業(図書館/学校/法人)の選書リスト・見積書ドラフト
- 月次経営レポート(売上/粗利/返品率)の集計
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。
1-4. 書店業界がいま、AIを必要としている背景
出版市場の縮小やAmazon・電子書籍の圧力を受け、街の書店の閉店が続く一方、独立系書店やセレクト書店、複合店(雑貨/カフェ/イベント併設)は再評価されています。中小書店では、店長・書店主が発注/返品判定・陳列・レジ・シフト・外商・採用まで一人で抱えるケースが少なくありません。
AIを在庫管理だけに使うのではなく、発注/返品・陳列/POP・外商営業・SNS発信といった日次/月次の業務全体に組み込み、書店員が本のセレクトや読者との対話といった人にしかできない業務に集中できる状態を作ることが、AI活用の本来の狙いです。
扱う題材はすべて自店の実業務のデータです。POS売上・発注/返品データ・在庫表・顧客カルテといった、日々使っている資料をそのまま使うため、サンプル課題では得られない実感が持てます。
逆に、来店客との対話や、フェア企画のコンセプトづくりのように、感性やその場の空気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。
| 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 | 来店客との接客・対話 |
| 過去の様式を踏まえた見積書変換 | フェア・イベント企画のコンセプトづくり |
| 繰り返しの多い定型業務 | そのつど状況が変わる商談・交渉 |
| 複数資料の突合・横断作業 | 取次・出版社との人間関係の構築 |
| データに基づく傾向の把握 | 棚づくり・面陳の最終センス判断 |
| 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 |
| POS | レジでの販売実績を記録するシステム |
02 ORDER_RETURN 新刊発注・返品判定が、Claude Codeでこう変わる 書店でもっとも時間とお金が動く工程を、入力と出力で見ます
書店でもっとも時間とお金が動くのが、新刊の発注判定と返品判定です。新刊は1日に100〜300点というペースで入ってきて、どれをどれだけ仕入れるかの判断が、そのまま売上と返品コストに直結します。
精度が求められる一方、経験と勘に頼った発注が続くと、過剰仕入れによる返品率が35%を超えることも珍しくありません。返品にかかる送料や事務作業のコストも、月20〜50万円規模で経営を圧迫する要因になります。
新刊発注判定
POSの過去売上と地域客層、書評/SNSの話題性データを読み込ませると、新刊ごとの発注数推奨リストのドラフトが出てきます。
返品候補抽出
在庫データと売上推移を渡すと、返品候補のリストと返品理由の分類が出てきます。
客注/取り寄せ対応
客注リクエストを渡すと、取次への注文連絡メールの下書きが出てきます。
外商見積書・選書リスト
図書館・学校からの依頼内容を渡すと、選書リストと見積書のドラフトが出てきます。
2-1. 新刊発注判定のドラフト作成
POSの過去売上データ、地域の客層データ、書評やSNSでの話題性データをClaude Codeに読み込ませると、新刊ごとの発注数推奨リストのドラフトが出てきます。ジャンルごとに勘だけで決めていた発注数のたたき台を、先に用意しておくイメージです。
これまで店長や書店主が経験と記憶を頼りに決めていた発注数のうち、データに基づく試算部分だけを、AIが下書きとして先に用意しておく形です。
もちろん、最終的にその冊数で発注するかどうかの判断は、これまで通り店長・書店主が行います。
新刊発注の推奨リストは、その後の返品判定・客注対応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。
| データ区分 | 具体例 |
|---|---|
| POS実績 | 過去の売上冊数・売れ行きの速さ |
| 客層データ | 来店客の年代層・地域の傾向 |
| 話題性データ | 書評掲載・SNSでの言及数 |
| 取次情報 | 配本数・実売率の目安 |
2-2. 返品候補抽出と客注対応
在庫データと売上推移を渡すと、返品候補のリストと返品理由の分類を作らせられます。返品の最終判断と、実際の返品作業は、これまで通り担当者が行います。
📚 用語解説
取次：書店に本を卸し、出版社との間で委託販売を仲介する流通業者です。返品も基本的に取次を経由して行います。
取次との委託販売契約のもと、返品は一定期間内であれば可能ですが、返品のたびに伝票を起こす事務作業も積み重なると負担になります。返品理由をパターン別に分類しておくと、翌月以降の発注判断にも活かせます。
客注/取り寄せの依頼が入った際も、取次への注文連絡メールの下書きを作らせられます。読者の希望書籍名と冊数を伝えるだけで、定型のメール文面がすぐに用意できます。
📚 用語解説
POS：レジでの販売実績をリアルタイムに記録するシステムです。書店では発注判断の基礎データとして使われます。
| 業務 | 何を渡すか | 何が出てくるか |
|---|---|---|
| 新刊発注判定 | POS実績・客層データ・話題性データ | 新刊ごとの発注数推奨リスト(ドラフト) |
| 返品候補抽出 | 在庫データ・売上推移 | 返品候補リストと返品理由の分類 |
| 客注/取り寄せ対応 | 読者の希望書籍名・冊数 | 取次への注文連絡メールの下書き |
| 外商見積書 | 図書館/学校からの依頼内容 | 選書リストと見積書のドラフト |
| 月次経営レポート | 売上・粗利・返品率のデータ | 指標をまとめたレポートのドラフト |
たとえば「今月の新刊、ジャンル別に発注数を試算して」と渡すと、新刊ごとの発注数推奨リストのドラフトが数分で出てきます。
続けて「先月の在庫データから返品候補を出して」と渡せば、返品候補のリストが理由付きで出てきます。これを土台に、店長・書店主が最終判断を行います。
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、次の新刊入荷でもほぼそのまま使い回せます。ジャンルや刊行時期に応じて微調整するだけで済むようになります。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
2-3. 外商営業(図書館/学校/法人)の見積書・選書リスト
図書館や学校からの選書依頼に対しても、過去の選書実績とテーマを渡すと、選書リストのドラフトを作らせられます。最終的にどの本を提案するかの判断は、外商担当者が行います。
官公庁向けの入札を伴う案件では、見積書の書式も発注元によって異なります。過去の見積書を読み込ませておけば、新しい発注元向けのドラフトも作りやすくなります。図書館の選書リストと学校の教材発注リストでは求められる項目も異なるため、過去の様式を種類ごとに使い分けて読み込ませるのがコツです。
Claude Codeが担うのは発注数の試算と返品候補の抽出までです。最終的な仕入れ判断と返品判断は、店長・書店主や外商担当者が行います。
見積提出までのリードタイムが短い案件ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。結果として、これまでは書類作成の負担を理由に見送っていた依頼にも対応しやすくなります。
2-4. 独立系書店・複合店・セレクト書店での使いどころの違い
独立系セレクト書店であれば、顧客の購買データやSNS分析を読み込ませて、客層に合うフェアや雑貨企画の案を複数出させる使い方が中心になります。選書というお店の個性そのものは、これまで通りオーナーの目利きが担います。
複合店(カフェ併設)であれば、書籍・カフェ・雑貨・イベントの4本柱をまたいで、POP原稿・SNS新刊紹介・客注メール・外商見積書といった書類仕事をまとめて短時間で下書きさせ、スタッフは接客や選書に時間を割く、という使い方がしっくりきます。
| 業態 | AIの主な使いどころ |
|---|---|
| 街の中小書店 | POS実績と客層データから新刊発注数を試算し、返品率を抑える |
| 独立系セレクト書店 | 購買データとSNS分析からフェア/イベント企画案を複数出す |
| 複合店(カフェ併設) | POP・SNS・客注・外商の書類仕事をまとめて下書きし、接客時間を確保する |
03 STORE_OPS POP・SNS発信・シフト管理も、同じように変わる POP原稿、SNS発信、シフト管理、月次経営レポートを具体的に見ます
発注・返品判定以外にも、書店には日々の負担が積み重なる業務があります。POP原稿、SNS発信、シフト管理、月次経営レポートなどです。
いずれも「毎日・毎週・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. POP原稿・フェア企画のドラフト作成
新刊情報や書評の要約を渡すと、POP原稿のドラフトが出てきます。面陳・平台のレイアウト案や、週次の入替企画・季節/受賞作フェアの企画案の土台としても使えます。
📚 用語解説
POP：商品棚に添える手書きやカードの販促ポップです。書店では新刊や書店員のおすすめ紹介に使われます。
最終的な文面のトーンや、店頭でのレイアウトの微調整は、これまで通り書店員の感性が担う部分です。AIが作るのはあくまで手書きに起こす前のたたき台です。
| 企画の種類 | ドラフトに使えるデータ |
|---|---|
| 週次入替企画 | 直近の売上上位タイトル |
| 季節/受賞作フェア | 受賞情報・季節テーマ |
| 面陳/平台レイアウト | ジャンル別の売れ行き傾向 |
3-2. SNS発信・LINE公式配信
新刊情報や店頭の様子を渡すと、Twitter/Instagram向けの投稿文やLINE公式配信の文面のドラフトが出てきます。投稿の最終確認と配信のタイミングは、これまで通り担当者が判断します。
AI鬼管理山崎
代表菅澤
3-3. シフト管理・採用・新人教育マニュアル
スタッフの希望や繁忙期の見込みを渡すと、シフト案のドラフトが出てきます。採用書類や新人教育マニュアル、接客マナー研修の資料づくりにも同じ考え方が使えます。
サイン会やトークイベントの企画書、運営マニュアル、予約管理の一覧づくりも、過去の実施内容を読み込ませておけば、次回のドラフト作成が早くなります。
3-4. 書店員の日々の負担を軽くする
POP作成・SNS発信・客注対応・外商営業・シフト調整に追われ、本来やりたい接客や選書に時間が割けない、という声は書店員から特によく聞かれます。
POP原稿・SNS新刊紹介文・客注メール・外商見積書をAIが数分で下書きすることで、書店員が接客や選書といった人にしかできない業務に集中できる時間を確保しやすくなります。
| 役割 | 日々の負担 | Claude Codeの使いどころ |
|---|---|---|
| 書店員 | POP/SNS/客注/外商/シフトで多忙、接客・選書に時間が割けない | POP原稿・SNS文面・客注メールの下書きをまとめて短縮 |
| 店長/書店主 | 新刊の発注/返品判定が経験頼り、判断に時間がかかる | POS実績・客層データからの発注数試算 |
3-5. 月次経営レポート(売上/粗利/返品率)
POSの月次データを渡すと、売上・粗利・返品率をまとめたレポートのドラフトが出てきます。複合店であれば、書籍・カフェ・雑貨・イベントの部門別集計も同時に整理できます。
| 業務 | 従来の目安 | AI活用後の目安 |
|---|---|---|
| 新刊発注判定 | 1日1〜2時間 | 1日15分以内に圧縮できた例あり |
| 返品率 | 35〜40% | 15〜20%まで改善できた例あり |
| SNS発信本数 | 週2〜3本 | 週10〜15本まで増やせた例あり |
| 外商見積書作成 | 1件2〜4時間 | 1件30分以内に圧縮できた例あり |
この数値はあくまでAIを実際に導入した後の参考目安です。60分のセミナー自体でこの水準に到達するわけではなく、導入後の目安としてご覧ください。
3-6. サイン会・トークイベントの企画運営
著者サイン会やトークイベントも、企画書・運営マニュアル・予約管理の一覧を、過去の実施内容から下書きさせられます。当日の進行や著者対応といった現場判断は、これまで通り担当スタッフが行います。
イベント告知のSNS文面も、開催日時と著者情報を渡すだけでドラフトが出てくるため、告知から予約管理までの一連の事務作業をまとめて軽くできます。
POP原稿やSNS発信、月次経営レポートの作成は、セミナーでも実際の画面を動かしながらお見せしています。
04 MECHANISM なぜ書店の発注判定までAIが代行できるのか——仕組みの話 Claude Codeの仕組みを、専門用語を使わずに説明します
「AIが書類仕事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書店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判定やPOP原稿の例も、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データや在庫表、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「実際に発注数を試算してくれる」——この一歩の差が、書類仕事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「この形式で集計して」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。
新刊発注や月次経営レポートのように、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。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・在庫表・過去の外商見積書など、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。新刊発注の試算はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、POS実績・客層データ・話題性データを別々に見比べる手間を、まとめて引き受けられます。
返品判定でも同じことが言えます。在庫データ・売上推移・取次からの配本情報という、性質の異なる資料を横断して、返品候補の抽出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、発注・返品の判断は、これまで通り人が行います。
| 特徴 | 何ができるか | 書店での具体例 |
|---|---|---|
| ファイルの直接読み書き | POSデータや在庫表を開いて、集計やドラフト作成ができる | POS実績から発注数推奨リストを作成 |
| 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 | 毎月の経営レポート作成を同じ手順で処理 |
| 複数資料の横断 | POS・在庫表・外商見積書などをまとめて参照できる | 発注判定に必要な複数データを一括で試算 |
| 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 | POP原稿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。
書店の場合、POSデータ・在庫表・外商見積書といった資料はそれぞれ別のシステムやファイルに散らばっていることが多く、横断して見比べる作業自体に時間を取られがちです。Claude Codeはこの「見比べる」工程をまとめて引き受けられる点が、日々の負担軽減に直結します。
対話しながら進められる点も見逃せません。一度出てきたドラフトが期待と違っても、「もう少し親しみやすいトーンで」のように言葉で伝え直せば、その場で作り直してくれます。
05 PITFALLS 書店がAI導入で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を書店の現場に導入する際、多くのお店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、専任のIT担当がいない書店でも無理なく運用できます。
お客様(読者/会員)の氏名や連絡先など、個人情報を含むデータほど、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・書店主 |
| 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 | 業務担当のスタッフ |
| 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 | 各業務の担当者 |
5-2. 店内での定着
最初から全業務をAI化しようとせず、新刊発注の試算や月次経営レポートなど、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」と一斉に全業務へ導入するよりも、まず店長か一人のスタッフ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 |
| 店内定着 | 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案件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、新刊発注・返品判定・POP原稿・SNS発信を、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。スタッフ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、現場スタッフ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。「この新刊の発注数を試算して」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、発注元(図書館/学校/官公庁)ごとの見積書式の違いを考慮せずにドラフトをそのまま使い、様式不備で差し戻されるケースです。過去の様式との違いを事前に読み込ませておかないと、ドラフト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 | 新刊発注や経営レポートなど、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行 |
| 発注元ごとの見積書式の差異を考慮せず差し戻される | 過去の様式を事前に読み込ませ、書式変換の下書きから始める |
| 現場スタッフがプロンプトの書き方に戸惑う | 最初の数回は店長や事務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 | 案件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・どの案件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。案件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。外商案件のように後から発注元へ説明を求められることがある業務ほど、この記録が役立ちます。
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。POSシステムや発注管理ソフトを入れ替える必要もありません。
お客様(読者/会員)の氏名や連絡先を含むデータを渡す場合は、匿名化や範囲の限定など、事前のルール決めが特に重要です。permission modeの設定とあわせて検討しておくと安心です。
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、新刊発注の試算やPOP原稿の作成を実際に動かしながらお見せしています。
06 SEMINAR_CONTENT 書店向けセミナー当日、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。
6-1. 60分の時間割
| 時間帯 | 内容 |
|---|---|
| 最初の10分 | 書店の業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理 |
| 次の25分 | 新刊発注の試算、返品候補抽出、POP原稿作成の実演デモ |
| 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、参加店舗の業態・規模に応じて多少調整することもあります。独立系書店・複合店・外商中心の書店など、業態が異なっても基本の流れは共通です。
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。書店の具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。
POP原稿の作成では、新刊情報を読み込ませるところから、複数パターンの原稿ドラフトができるまでを実際に動かします。
外商見積書の作成では、図書館や学校からの依頼内容を読み込ませて、選書リストと見積書のドラフトができるまでの流れをお見せします。取次注文管理の一覧化もあわせて紹介します。
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 |
|---|---|
| 発注判定はどこまで任せられるか | 試算の下書きまでで、最終的な発注判断は人が行う前提です |
| 外商の見積書式が変わったときはどうするか | 過去の様式を読み込ませ、新様式への変換ドラフトを作ります |
| セキュリティ面でどこまでデータを渡していいか | permission modeでの操作許可範囲の考え方を説明します |
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6-4. 参加対象
参加対象は店長・書店主・経営者・会社役員としていますが、発注や外商業務を担当する現場リーダー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、書類仕事を人に任せる想定がなく、店長お一人で全ての業務を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書店ほど、持ち帰れる材料は多くなります。
録画の提供も行っているため、当日どうしても都合がつかないスタッフがいる場合は、後日共有して振り返っていただくことも可能です。
07 SEMINAR_BOOKING 書店向けセミナーの参加方法と、予約までの流れ 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 |
| 新刊発注・返品判定・外商の変わり方 | 自社のPOSデータを例にした質疑応答 |
| セキュリティ・店内定着の考え方 | 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. 再販制度や取次との委託販売契約がある中で、AIによる発注最適化は意味がありますか。
A. 再販価格は維持したまま、発注数の試算や返品候補の抽出はAIで大きく改善できます。取次との委託販売契約や返品ルールを変える必要はなく、既存の契約の枠組みの中でデータの見える化を進める形です。制度そのものに手を加えるものではありません。
Q. 客注/取り寄せの対応にAIを使っても、お客様への案内は正確に届きますか。
A. AIが作るのは取次への注文連絡メールの下書きまでです。読者への納期案内や連絡自体は、これまで通りスタッフが確認してから送ります。下書きの段階でミスを防ぐダブルチェックの一環として使うイメージです。
Q. 手書きのPOPを大切にしている書店でも、AIのPOP原稿は現場で使えますか。
A. AIが作るのはあくまで文章のたたき台です。手書きにする、レイアウトを工夫するといった最終的な表現は、これまで通り書店員の感性が担います。ネタ出しの時間を短縮する道具として使う書店が多いです。
Q. 図書館や学校向けの選書リストは専門性が高いですが、AIに任せて大丈夫でしょうか。
A. 過去の選書実績とテーマを土台にドラフトを作成する使い方が中心です。最終的にどの本を提案するかの判断は、これまで通り外商担当者が行うため、専門性が失われることはありません。むしろ候補出しの時間を減らせる分、選定そのものに時間を使えるようになります。
Q. パソコン操作に不慣れなスタッフが多い書店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事務担当が一緒に操作するところから始める書店が多いです。
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、書店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、基本的な使い方やパソコンが得意でなくて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. 返品判定の精度は、経験の浅いスタッフでも保てますか。
A. AIが作るのはあくまで返品候補のリストで、最終的な返品判断は経験のあるスタッフが行う前提です。ベテランが最終チェックに集中できるようになるため、経験の浅いスタッフの育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。
Q. セミナーは店長本人が参加しないといけませんか。
A. 店長・書店主・経営者向けを基本としていますが、発注や外商業務を担当する現場リーダー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。複合店(カフェ併設)のように部門が複数ある店舗でも、部門別の集計を交えて相談いただけます。
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書店の書類仕事は、新刊発注・返品判定の日々の判断から、外商営業のように制度や書式に左右される業務、POPやSNS発信のように毎日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POSデータや発注リストを例に、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、AIBPO by AI鬼管理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。総額はいまの業務コストの50%が目安、月額基本料は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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- 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
