アサヒ商会
業務オートメーション 取り組みマップ
AI活用プロジェクト 進行中
2026年度

業務を棚卸しし、AIで「人は確認だけ」へ PROTOTYPE

当社の受発注〜売上・請求の業務フローを整理し、AIで強化できるポイントを4つに絞りました。各ポイントの「デモを見る」から、実際の動きをご確認いただけます。(構想・実装に向けたプロトタイプです)

業務フロー全体図とAI強化ポイント
受注から請求までの流れの中で、紫=AI強化ポイント。ノードをクリックで補足、右下「フローを流す」で全体を可視化します。
AI ①
受注
FAX受信
FAX自動読取
AI ①
仕入・発注
発注先判定
kintone
入荷・検品
検収書
納品
配送
AI ④ 関連
AI ③
売上計上
クレド
レポート/通知
AI ②
請求・突合
原価チェック
ズレ検出
AI強化ポイント 現状業務
4つのデモ
DEMO ①
FAX受発注 自動化
大手からのFAX受注を人手で打ち直し。担当者の時間の半分が入力に消えている。
FAX受信 → Gemini が読取 → 発注先を自動判定 → 検収書で照合 → kintoneへ自動起票。「人が入力する」から「人は確認だけ」へ。
Gemini OCR発注先判定kintone自動起票検収書チェック
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DEMO ②
数字のズレ検出
仕入価格が上がっても原価マスタが未更新。粗利が「出すぎて見える」状態に気づくのが期末。
クレド原価 × 仕入請求書(AI読取) × 棚卸 を3点照合。原価ズレ・請求漏れを、期末でなく「請求書が届いた当日」に発見します。
仕入請求書OCR3点照合請求漏れ検知粗利の信頼性
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DEMO ③
売上レポート → Chatwork通知
入力タイミングがバラバラで、25日時点でも10日分しか反映されていないことがある。
kintone・クレドのデータをAIが集計し、前年比・カテゴリ分析を自動生成。毎週Chatworkへ配信し、経営・営業が常に最新の進捗を見られます。
MCP連携前年比分析Chatwork自動配信
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DEMO ④
配送ルート最適化
配送先が多く、最適な訪問ルートは担当者の経験頼み。物流コストが読みにくい。
複数の配送先・納品先をAIが最適順に並べ替え、走行距離・時間を削減。物流が重要な業態(食品商社さん等)の提案にもそのまま使えます。
ルート最適化走行距離削減ルート営業
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構想プロトタイプ(実装前)
DEMO MOCK