スーパーマーケット向けClaude Codeセミナー｜発注予測・値引き判断・シフト管理はどこまで自動化できるか

弊社GENAIでは、スーパーマーケットの方向けに 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、発注量の予測、値引き・特売のタイミング判断、シフト管理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。

スーパーマーケットの現場では、日々の発注判断が担当者の経験や勘に頼りがちで、値引きのタイミングやシフト調整にも多くの時間が割かれています。惣菜部門の売上分析やHACCP対応の書類作成、棚卸しの集計なども、日常業務の負担として積み重なりやすい部分です。

本記事では、Claude CodeとCodexがそれぞれ何者かという基礎知識から、発注予測やシフト管理、値引き判断での具体的な活用方法、導入時に気をつけるべきポイントまでを、順を追って丁寧に紹介していきます。ぜひ参考にしてください。

01 AI_DIFF スーパーマーケット業務で「聞けば答えるAI」と「仕事をやり切るAI」は何が違うのか Claude CodeとCodex、それぞれ何者で、非エンジニア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。

「発注量の目安を教えて」「値引きのタイミングのコツは」といった質問には、丁寧に答えてくれます。ただし、実際の発注データの分析や値引き判断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量を予測する、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。

たとえば「今月のPOSデータから発注量を予測して」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、実際に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、部門別の発注量予測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データや発注台帳などの実際のファイルを読み込ませ、対話しながら分析やドラフト作成を進められます。

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、発注予測やシフト表作成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、スーパーマーケットでの活用事例は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。

	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
スーパーマーケットでの活用事例	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。

1-3. スーパーマーケットでは、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。スーパーマーケットの現場で言えば、次のような業務が代表的な使いどころです。

• 発注量予測のドラフト作成
• 値引き・特売タイミングの判定補助
• シフト表のドラフト作成
• HACCP対応書類・温度管理ログの整形
• 惣菜部門の売れ筋分析とPOP文言案の作成
• ベテラン作業の多言語マニュアル化

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、鮮魚や精肉の鮮度判断、お客様との接客のように、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。

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	鮮魚・精肉の鮮度判断
過去データを踏まえた発注量の試算	お客様との接客・信頼関係づくり
繰り返しの多い定型業務	その場の空気を読んだ現場対応
複数資料の突合・横断作業	従業員同士の人間関係の調整
データに基づく傾向の把握	仕入れ先との交渉ごと

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	レジで記録される販売実績データのこと

02 ORDER 発注予測・在庫管理が、Claude Codeでこう変わる スーパーマーケットでもっとも時間とお金が動く発注業務を、入力と出力で見ます

スーパーマーケットでもっとも時間とお金が動くのが、発注・在庫管理の業務です。鮮魚・精肉・惣菜といった生鮮部門の発注精度が、廃棄ロスと欠品の両方に直結します。

発注量の判断は、天候や曜日、地域イベントなど複数の要因が絡み合うため、経験の長い部門責任者の勘に頼らざるを得ない場面が多くあります。専任のバイヤーを置けない中小のスーパーほど、この負担が店長にのしかかりやすくなります。

2-1. 発注量予測のドラフト作成

POSの売上データと気象データ、曜日情報をClaude Codeに読み込ませると、部門別・商品別の発注量予測リストのドラフトが出てきます。天候が悪い週末は葉物野菜の動きが鈍る、といった過去の傾向を踏まえた提案が返ってきます。

これまで部門責任者が経験と勘で決めていた発注数のうち、たたき台となる数字だけを、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、最終的な発注数の確定は、これまで通り部門責任者や店長が行います。

部門	発注判断で見る要素の例
鮮魚	水揚げ状況・天候・週末需要
精肉	特売履歴・部位別の消化スピード
青果	天候・産直の入荷予定・季節性
惣菜	曜日別の動き・イベント需要

2-2. 値引き・特売タイミングの判定補助

当日の在庫状況と過去の値引き実績を渡すと、値引きを始めるべき時間帯の目安と、特売チラシの文言案が出てきます。値引き幅と荒利率のバランスを取る判断は、担当者が最終的に行います。

特売企画の立案も同様です。過去のチラシ企画と売上実績を読み込ませておけば、今週の目玉商品候補と販促文言のドラフトが出てきます。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
発注量予測	POSデータ・気象データ・曜日情報	部門別・商品別の発注量予測リスト
値引きタイミング判定	在庫状況・過去の値引き実績	値引きを始める時間帯の目安
特売チラシ文言案	過去のチラシ企画・売上実績	目玉商品候補と販促文言のドラフト
荒利率管理レポート	発注データ・仕入れ単価・売価	部門別の荒利率推移レポート
季節商品入替提案	過去数年分の販売データ	動きが落ちる商品・伸びる商品の候補
産直仕入れ提案	過去の仕入れ実績・直近の連絡内容	仕入れ量の提案と棚割り調整案

たとえば「今週末の天気予報とここ4週間のPOSデータから、青果と惣菜の発注量を予測して」と渡すと、部門別の発注量提案が数分で出てきます。

続けて「この在庫状況から、精肉の値引きを始めるべき時間帯を提案して」と渡せば、値引きタイミングの目安が出てきます。これを土台に、現場の担当者が最終判断します。

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、翌週以降もほぼそのまま使い回せます。

2-3. 産直/地産地消と季節商品の入替計画

地元農家からの産直仕入れは、天候や収穫状況によって数量が読みにくい領域です。過去の仕入れ実績と直近の連絡内容を渡しておくと、仕入れ量の提案と棚割りの調整案が出てきます。

季節商品の入替時期も、過去数年分の販売データを渡せば、来週から動きが落ちる商品と、逆に伸び始める商品の候補を洗い出せます。

発注リードタイムが短い商品ほど、この下書き作成の時間短縮が効いてきます。特に生鮮は毎日の判断が必要なので、下書きがあるだけで確認作業に集中できます。

結果として、これまでは判断の負担を理由に手が回らなかった産直コーナーの拡充にも、取り組みやすくなります。発注業務の負担軽減は、品揃えの幅そのものを広げる効果も持っています。

複数店舗を展開している会社の場合、店舗ごとの発注傾向をまとめて比較させることもできます。同じ商圏内でも客層によって売れ筋が違うため、店舗横断で傾向を見比べる作業自体、これまでは片手間になりがちでした。

本部の仕入れ担当者が各店舗の発注データをまとめて確認できるようになると、全社共通の仕入れ交渉材料としても活用しやすくなります。

03 SHIFT_HACCP シフト管理・惣菜部門・HACCP対応も、同じように変わる シフト作成、惣菜の売れ筋分析、衛生管理書類の整形を具体的に見ます

発注・値引き以外にも、スーパーマーケットには日々負担の大きい業務があります。シフト管理、惣菜部門の商品企画、HACCP対応の衛生記録などです。

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. シフト表のドラフト作成

従業員のシフト希望と、必要人員数、直近の欠勤傾向を読み込ませると、シフト表のドラフトが出てきます。パート・アルバイトの希望を一件ずつ手作業で突き合わせる負担が減ります。

人件費比率が予算をどれくらい超えそうかも、シフト案と一緒に試算させられます。最終的なシフトの確定と欠員時の調整は、店長や運営マネージャーが行います。

業務	従来の目安時間	AI活用後の目安
シフト表の作成	週あたり3〜5時間	週あたり1時間程度に圧縮できた例あり
発注量の検討	1日3〜5時間	1日30〜60分程度に圧縮できた例あり
惣菜企画の立案	月あたり5〜8時間	月あたり2〜3時間程度に圧縮できた例あり
HACCP関連書類の整理	月あたり4〜6時間	月あたり1〜2時間程度に圧縮できた例あり

3-2. 惣菜部門の売れ筋分析とPOP文言案

惣菜部門のPOSデータを渡すと、人気商品ランキングと、来週の新商品アイデアの候補が出てきます。POPの文言案も一緒に作らせられます。

競合のディスカウント業態やドラッグストアの動向をメモとして渡しておけば、プライベートブランドや惣菜の差別化アイデアを考える材料にもなります。

新人パートへのベテラン作業の引き継ぎも同じ考え方で対応できます。ベテランの手仕事を動画で撮影し、多言語のテキスト化とQRコードでの現場参照用マニュアルに整形します。

3-3. HACCP対応と衛生記録のデジタル化

食品衛生法に基づくHACCP対応では、温度管理ログや衛生記録の作成が日常的に発生します。手書きの記録用紙を撮影して渡すと、デジタル化された点検記録のドラフトが出てきます。

保健所への報告書類や、万が一の食品リコール対応の書類も、過去の様式を読み込ませておけば、新しい報告内容に合わせたドラフトを作らせやすくなります。

酒類販売業免許、たばこ販売許可、食肉販売業や魚介類販売業の許可など、スーパーマーケット特有の許認可の管理・更新時期の一覧化にも活用できます。

役割	日々の悩み	Claude Codeの使いどころ
店長/運営マネージャー	発注・値引き・シフトの判断が同時に重なる	各業務のドラフト作成と時間割の整理
部門責任者	発注や値引きの判断が勘頼みで属人化	POSデータを踏まえた発注量・値引き案の提示
従業員	ベテランの手仕事を口頭でしか教えられない	動画・多言語テキスト化によるマニュアル整備
経理・総務	HACCP関連書類や許認可の更新管理が煩雑	書類の整形と更新時期の一覧化

ネットスーパー/EC連携も負担が増えている領域です。注文管理やピッキング指示、ふるさと納税の出品データ整備など、実店舗業務とは別の事務作業が発生します。

お客様からの一次問い合わせメールの下書き作成も、過去の回答履歴を読み込ませておけば対応できます。最終的な返信内容の確認と送信は、担当者が行います。

惣菜部門の商品企画やHACCP対応の書類作成は、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。

04 EC_NET ネットスーパー/EC連携も、Claude Codeで運用が変わる 注文管理・ピッキング指示・配送調整など、実店舗とは別に発生する事務作業を見ます

ネットスーパーやECとの連携は、実店舗の運営とは別に発生する事務作業です。注文件数が増えるほど、ピッキングや配送調整の負担も比例して増えていきます。

特に注文が急増した時期は、ピッキングミスや配送遅延のクレームにつながりやすく、店舗スタッフの負担も一気に膨らみます。

4-1. 注文管理・ピッキング指示のドラフト作成

ネットスーパーの注文データを読み込ませると、ピッキング担当者向けの指示リストのドラフトが出てきます。売り場の配置順に並べ替えることで、店内を移動する順番も整理できます。

配送ルートの候補も、当日の注文件数と配送エリアを渡せば、効率のよい順番の案として出てきます。最終的な配送順の確定は、配送担当者が行います。

業務	何を渡すか	何が出てくるか
ピッキング指示リスト	ネットスーパーの注文データ	売り場の動線順に並べたピッキング指示
配送ルート案	当日の注文件数・配送エリア	効率のよい配送順の候補
ふるさと納税出品データ	過去の出品データ・在庫状況	新商品の出品情報ドラフト

4-2. ふるさと納税・産直連携の出品データ整備

ふるさと納税の返礼品出品や、産直コーナーのオンライン展開でも、商品情報や在庫データの整備に手間がかかります。過去の出品データを土台に、新商品の出品情報ドラフトを作らせられます。

地域のイベント情報や季節性を加味した出品タイミングの提案も、過去の販売実績を渡しておけば材料として使えます。

実店舗とネットスーパーの在庫を分けて管理している場合、両者の在庫状況を横断して見比べることも、複数資料を扱えるClaude Codeの得意分野です。

業務	注意しておきたいポイント
ピッキング指示	売り場の動線と指示の並び順を合わせる
配送ルート案	最終確定は配送担当者が行う前提にする
出品データ整備	在庫切れの商品を出品したままにしない運用を決める
在庫の横断管理	実店舗とネットの在庫データの更新タイミングを揃える

ネットスーパー担当者がピッキングと配送調整を一人で抱え込んでいる会社ほど、この領域の負担軽減効果を実感しやすくなります。

大手スーパーやディスカウント業態がネットスーパーへの投資を強めるなかで、中小のスーパーが同じ規模のシステムを一から構築するのは現実的ではありません。既存のフォルダとClaude Codeの組み合わせで、できる範囲から事務作業を減らしていく発想が現実的です。

05 MECHANISM なぜAIが発注予測までやり切れるのか——スーパーの現場の仕組み 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店舗運営の業務に向けている、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シフト管理の例も、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、POSデータやシフト表のExcelファイル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、データを渡せば黙々と目を通し、指示通りに集計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「実際に発注量を計算してくれる」——この一歩の差が、日々の業務時間を大きく左右します。

5-2. 手順を覚えて繰り返せる

一度「この形式で発注量を予測して」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。

シフト作成や衛生記録の整形のように、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。

5-3. 複数の資料を横断できる

POSデータ・シフト表・過去のチラシ企画など、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。値引きタイミングの判断はこの「横断」がまさに効いてくる作業で、在庫状況・気象データ・過去の値引き実績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。

発注予測でも同じことが言えます。POSデータ・気象データ・地域イベント情報という、性質の異なる資料を横断して、部門別の発注量提案を一度に進められます。

特徴	何ができるか	スーパーマーケットでの具体例
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データから発注量予測リストを作成
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	毎週のシフト表作成を同じ手順で処理
複数資料の横断	POSデータ・気象データ・在庫状況などをまとめて参照できる	発注量予測を複数データの横断で一括作成
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	特売チラシの文言案を対話で修正

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。

06 PITFALLS スーパーマーケット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・現場定着・ツール選定でよくあるつまずきを整理します

Claude Codeをスーパーマーケット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。

会員情報やお客様の購買履歴など、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・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	部門責任者本人
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. 現場での定着

最初から全業務をAI化しようとせず、発注予測やシフト表作成など、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、まず一店舗か一部門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。

6-3. 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。

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
現場定着	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

6-4. 現場でよくあるつまずきの実例

ひとつは、発注予測とシフト表作成とHACCP対応の書類整形を、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、部門責任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。「この在庫データから値引きの目安を出して」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、店舗ごとに異なる棚割りや客層の違いを考慮せずに他店の発注予測をそのまま使い、欠品や過剰在庫が発生するケースです。自店の過去データを事前に読み込ませておかないと、予測の精度は上がりません。

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	発注やシフトなど、負担の大きい業務を1〜2個に絞って試行
他店の発注予測をそのまま流用して欠品や過剰在庫	自店の過去データを事前に読み込ませて予測させる
部門責任者がプロンプトの書き方に戸惑う	最初の数回は店長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	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。店舗ごとの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。

発注量の申請や値引きの記録は、後から本部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、発注予測やシフト表作成を実際に動かしながらお見せしています。

07 SEMINAR_CONTENT セミナー当日、スーパーマーケット向けに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	スーパーマーケットの業務棚卸しと、Claude Code・Codexの全体像整理
次の25分	発注量予測から値引き判定、シフト表作成の実演デモ
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、参加企業の店舗規模・業態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。スーパーマーケットの具体的な業務を、画面を動かしながらお見せします。

シフト表の作成では、従業員の希望シフトを読み込ませるところから、ドラフト作成・人件費比率の試算までを実際に動かします。

惣菜部門の売れ筋分析では、POSデータを読み込ませて人気商品ランキングを作らせ、POP文言案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
発注予測はどこまで任せられるか	予測の下書きまでで、最終確認と発注確定は人が行う前提です
HACCP対応書類はどこまで自動化できるか	書類の整形と一覧化までで、点検・提出は人が行います
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

7-4. 参加対象

参加対象は店長・経営者・会社役員としていますが、発注やシフト管理を担当する運営マネージャ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、発注や値引きの判断を人に任せる想定がなく、経営者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。複数店舗や複数部門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 スーパーマーケット向けセミナーの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・値引き・シフトの変わり方	自社のPOSデータを例にした質疑応答
セキュリティ・現場定着の考え方	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。

よくある質問

Q. 発注予測はベテラン部門責任者の勘に代わるものですか。

A. AIが作るのはあくまで発注量のドラフトで、天候の急変や地域イベントを踏まえた最終判断は部門責任者が行う前提です。ベテランが最終確認に集中できるようになるため、経験の浅い担当者の育成期間中でも、下書き作成の負担を軽くする使い方ができます。ベテランの判断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. HACCP対応の温度管理ログをAIに任せて大丈夫でしょうか。

A. 手書きの記録用紙を撮影してデジタル化する使い方が中心で、点検自体は担当者が行います。保健所への報告書類も、過去の様式を土台にドラフトを作成する形なので、最終的な確認と提出はこれまで通り担当者が行います。書類作成の時間を圧縮しながら、記録の信頼性は保てます。

Q. パート・アルバイトが多い職場でも導入できますか。

A. AIを直接操作するのは店長や部門責任者が中心で、パート・アルバイトはQRコードで動画マニュアルを参照するだけの使い方も可能です。導入負担は最小限に抑えられます。従業員側の操作をほぼ発生させない設計にできる点が、現場での定着のしやすさにつながります。

Q. シフト作成は複雑な希望が多いのですが対応できますか。

A. 希望シフトと必要人員数、欠勤傾向を読み込ませてドラフトを作らせる使い方が基本です。最終的な調整と確定は店長が行います。希望が複雑な職場ほど、突き合わせ作業の下書きがあることの時間短縮効果を実感しやすくなります。

Q. 値引き判断をAIに任せると、荒利率が下がりませんか。

A. AIが出すのは値引きタイミングの目安までで、値引き幅の決定と実施判断は担当者が行います。荒利率のデータも一緒に確認しながら判断できるようにすることで、勘だけに頼る値引きより精度を高めやすくなります。最終的な数字の責任は、これまで通り店舗側にあります。

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、スーパーマーケット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. 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、店長や運営マネージャー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。

Q. 複数店舗を展開している場合、店舗ごとに導入するのですか。

A. セミナーでは1社としての導入方針をまず整理し、どの店舗・どの業務から始めるかを一緒に考えます。店舗ごとに客層や品揃えが異なる場合、まず1店舗で型を作ってから他店舗へ展開する進め方が現実的です。全店舗に一斉導入するよりも、負担が少なく効果を検証しやすくなります。

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スーパーマーケットの日々の業務は、発注・値引きの判断から、シフト管理のように毎週積み重なる業務、HACCP対応のように制度で決まった書類仕事まで、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。

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。

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