結論： 栃木の卸売業の人手不足対策では、受注入力、帳票発行、集計の3工程を分け、同じ情報を書き直す作業から見直します。
理由： 益子町のイー・アンド・エスの公開事例では、FAX受注を残しながら帳票作成と集計を自動化しています。
実行： 実際の注文を1件選び、どの帳票に何回転記しているか、誰が確認しているかを記録します。
注意： 同社が語る月140時間程度の削減は取材時の見積もりであり、生成AIの成果でも他社への保証でもありません。
対象読者：受注後の伝票処理や問い合わせ対応に人手を取られている栃木県内の卸売事業者
今日やること：注文から納品書、請求書、売上集計までの情報の流れを紙に描く
注文は受けられているのに、納品書と請求書を書く人の手が空かず、発送が遅れる。
採用を考える場面ですが、同じ注文を書き写す仕事が重なっていないかも確かめたいところです。
取引先にFAXをやめてもらわなければ改善できない、とは限りません。
益子町に本社を置く有限会社イー・アンド・エスは、位牌の卸販売でWeb注文を導入した後もFAXを受け付けています。
公開事例で変わったのは、受け付けた後の帳票作成と集計でした。
ただし、この変化をそのまま「AIで人手不足が解消した」と読むと、導入する仕組みを取り違えます。
※公開情報の確認日：2026年9月27日。
事例はシステム提供会社が公開した取材内容に基づきます。
自社での試行方法と生成AIの使い方は、実施済みの成果ではなく編集部の提案です。
結論：FAX受注と、その後の手書き処理を分ける
卸売業の受注事務は、入口と出口を分けて見ると改善箇所を探しやすくなります。
電話やFAXで注文を受ける工程と、注文を使って納品書や請求書を発行する工程は別です。
入口が紙でも、確定した注文情報をシステムに登録すれば、その後の転記を減らせる場合があります。
スマレジの公開事例では、イー・アンド・エスは位牌専門の企業間取引サイトを構築しています。
企業間の電子商取引（BtoB-EC）は、取引先企業がWeb上で商品を選び、注文する仕組みです。
同社はWebとFAXのどちらでも発注できるようにし、受注情報から帳票を作成しています。
| 工程 | 公開事例で確認できる変更 | 自社で確かめる点 |
|---|---|---|
| 注文の受付 | Webを追加し、FAXも継続 | 取引先が使える方法と受付担当 |
| FAX注文の登録 | 最初はシステムへの手入力が必要 | 入力項目と確認の負担 |
| 納品書と請求書 | 受注状況に合わせてシステムが生成 | 締日、単価、訂正時の扱い |
| 売上の把握 | 取引先別などのデータを自動集計 | 集計条件と参照する記録 |
この事例のFAX受注は、最初から無人で処理されているわけではありません。
提供会社の現在のサイトにFAX注文書の読み取り機能が掲載されていても、取材先が使った機能と同一とは限りません。
事例本文は初回の手入力を明記しているため、AIによる自動読み取りの実績として紹介することはできません。
明日からできること：最近の注文について、受け付ける作業と、受け付けた情報を書き直す作業を別々に数えます。
益子町の事例で読む削減時間と導入の条件
同社の取材時の説明では、全国の約500社と取引し、月の受注は平均約1,000件でした。
注文が集中すると帳票作成に丸1日かかり、発送が追いつかないこともあったといいます。
この受注量と手書きの運用が、時間短縮の背景です。
導入後について、担当者は月に換算すると140時間程度を削減できたのではないかと述べています。
記事の見出しだけを見ると厳密な測定値にも見えますが、本文の語りは見積もりです。
自社の投資計画に使うなら、注文件数、もとの作業方法、確認時間の違いを踏まえて別に測る必要があります。
同じ取材では、集計を担当していた従業員に小売の受発注管理を任せたことも紹介されています。
「時間を減らした」と「人員を減らした」は同じではありません。
空いた時間を、今まで手が回らなかった受注管理へ振り向ける選択もあります。
商品固有の入力欄と操作の定着
システム選定では、帳票作成のしやすさに加えて、位牌の名入れに対応できることを重視していました。
同社は「のし機能」を調整することで必要な文字列を受け取れると確認し、採用を決めたと説明しています。
標準の商品名と数量だけでは受注が成立しない商材だったわけです。
卸売の商品によって、追加で必要な情報は変わります。
資材なら寸法や入数、食品なら納品条件など、自社で確認している項目を先に洗い出す必要があります。
これらは編集部が挙げる検討例であり、同社の事例に登場する商材ではありません。
操作が定着し始めるまでには、同社でも約1か月を要したとされています。
取材時には位牌を中心に試しながら運用しており、卸売と小売の受注データを連携した在庫の一元管理は今後の目標でした。
現在も同じ運用かどうかは確認していません。
計画として語られた内容を、すでに実現した成果に含めないようにします。
明日からできること：比較するシステムの担当者に、自社の注文で必須となる追加項目と訂正例を見せ、実際の画面で確認します。
AIの下書きと、販売管理の確定データ
注文書をAIで読み取れば、初回の入力も減らせるかもしれません。
ただし、商品を読み違えたまま帳票や出荷指示まで進むと、訂正と再手配が増えます。
読み取りの速さだけでは、受注業務全体が軽くなったかを判断できません。
以下は編集部が提案する役割分担です。
イー・アンド・エスが生成AIをこのように利用している、という説明ではありません。
- 注文の候補を作る処理：読み取り機能や生成AIで、商品名、数量、希望納期を仮の一覧に整理します。
- 既存の記録と照合する処理：商品台帳、取引先別の価格、注文原本を使い、担当者が一致を確認します。
- 確定した情報を使う処理：確認済みの受注データから、販売管理システムが帳票を生成します。
たとえば、注文の数量が「2」とだけ書かれている場合、2箱なのか2個なのかで出荷内容は変わります。
AIがもっともらしい単位を補っても、それは取引先への確認の代わりにはなりません。
元の注文に単位がなければ「未確認」として止め、確かめた結果を登録する運用にします。
同様に、「前回と同じ価格」という連絡を受けても、生成AIの記憶から価格を作ることはできません。
実際の取引記録に戻り、適用期間や取引条件を確かめます。
既存システムの設定だけで正しく処理できる項目には、生成AIを挟まない方法もあります。
AIを試す最初の材料は、架空の商品と取引条件で作った注文書で足ります。
実際の注文書には顧客情報や非公開の価格が含まれるため、入力先の利用条件、保存期間、学習利用、社内の許可を確認せずに外部へ送ることは避けます。
不明な条件があれば、架空データの検証にとどめます。
明日からできること：商品コード、数量の単位、単価の3項目について、誰が何を見て確定するかを書き出します。
二重受付と訂正を含めて小さく試す
WebとFAXを併用すると、同じ注文が両方から届く場合の扱いも必要です。
これは公開事例で発生した事故ではなく、自社で試す際に確認するための編集部提案です。
入口を増やした分だけ注文を増やして登録してしまわないよう、受付から訂正までを一続きで点検します。
通常注文だけで試験を終えない
試行用の注文には、通常の発注に加え、数量変更、取り消し、二重送信の例を用意します。
受注番号を付けて、どの注文が最新版か、修正前の帳票を無効にできるか、出荷担当へ訂正が伝わるかを確かめます。
見た目の整った納品書が出ることと、現場で誤出荷を防げることは別の確認です。
作業時間は、入力だけでなく、確認、問い合わせ、訂正、帳票発行までを含めて記録します。
通常注文と例外注文を分け、どちらで手間が残ったかも残します。
初期の商品登録や操作確認にかかった時間は、日々の処理時間とは別欄にすると、導入時の負担も見落としません。
県内で技術の選び方を相談する先には、とちぎビジネスAIセンターがあります。
栃木県が設置した拠点で、導入相談やベンダーとのマッチングを案内しています。
相談時には「AIを入れたい」だけでなく、入力欄、転記先、確認で止まる条件を伝えると、必要な機能を比較しやすくなります。
相談へ持参する資料も、取引先名や価格を伏せた業務の流れ図から始められます。
機密情報を含む原本の共有方法や、支援の費用と対象範囲は申込み先に確認します。
窓口の比較は栃木でAI導入を相談できる公的窓口まとめに掲載しています。
明日からできること：通常注文と数量変更の例を用意し、登録から訂正後の帳票までを担当者が一緒に確かめます。
よくある質問
Q. 取引先がFAXを使っていても改善できますか？
イー・アンド・エスの公開事例では、FAX受注を続けながら、登録後の帳票処理と集計を自動化しています。
最初の入力は残るため、自社でも入力と確認に要する時間を含めて比較する必要があります。
Q. 月140時間の削減はAIの導入効果ですか？
いいえ。
公開事例は企業間取引サイトと帳票作成、集計の改善を説明しており、生成AIの導入効果とは記載していません。
時間も担当者による見積もりとして読む必要があります。
Q. AIが作った納品書をそのまま送ってよいですか？
商品、数量、単価が正しいと確認できない状態では送れません。
生成AIが作った候補は原本や台帳と照合し、確定した受注情報を販売管理システムに登録してから帳票を発行する方法を検討します。
まとめ
- FAXの受付と、その後の手書きによる帳票処理は分けて見直せます。
- 益子町の公開事例の削減時間は、取材時の業務条件と担当者の見積もりを伴う数字です。
- AIで候補を作る処理と、原本に照合して注文を確定する仕事は分けます。
- 二重受付や数量変更を含めた試行で、確認と訂正までの手間を測ります。
イー・アンド・エスの事例では、手書きの帳票と集計を見直すことで、従業員が別の受発注管理を担えるようになったと報告されています。
自社でも、まず直近の注文書と、それをもとに作った納品書を並べてみてください。
同じ情報を何度も書いている箇所が見つかれば、AIを選ぶ前に改善する対象を具体化できます。
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