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食品卸・外食業の導入事例

卸・外食・製造の複合事業体 / 全10回のAI研修で土台を作り、経営企画室を中心とした少人数チームで実装。「AIを使う」から「AIと一緒に仕組みを作る」段階へと進んだ複合事業体。

手を離れた仕事
  • 売上データ
  • レシピ検索
  • 販促画像
  • 店舗レポート

背景と課題

食品の卸・外食・製造・商品開発を手がける複合事業体で、部署ごとに売上集計やレシピ検索、店舗レポートの作成、販促画像づくりが手作業で行われ、特定の担当者に業務が偏っていました。

取り組んだAI活用

全10回のAI研修で土台をつくり、経営企画室を中心とした少人数のチームが各部署の「翻訳役」となって実装を進めました。

  • 売上データの品目仕分け:売上一覧を読み込み、品目を自動で判定して明細へ転記・検算する仕組みにしました。これまで手作業だった品目の仕分けの属人化を解消しました。
  • 過去レシピのAI検索:これまで蓄積してきたレシピをAIに集約し、食材や店舗から検索できるようにしました。営業担当が現場でスマートフォンからレシピを引き、提案に使える体験をめざしています。
  • 販促画像づくりの内製化:チラシや販促画像を、テイストや構図を指定してAIで生成。ブランドごとの型を整え、一人に集中していた制作を複数メンバーで担えるようにしました。
  • 店舗レポートの要因分析:店舗の数値を集計し、前月比から要因の分析コメントの案を自動生成。店長は補足を加えるだけで済むようにしました。

成果と現在地

売上仕分けの属人作業が解消し、資料づくりや販促画像づくりが複数メンバーに広がりました。「AIを使う」段階から「AIと一緒に仕組みをつくる」段階へと進んでおり、社内の発表会に向けて、ビフォーアフターを見せられる形で実装を進めています。

Before → After

取り組んだAI活用と、その効果

4つの定型業務が、どう変わったか。各項目の「詳しくはこちら」を開くと、変化と効果が見られます。

01売上データの品目仕分け売上一覧を読み込み、品目を自動で判定して明細へ。詳しくはこちら
BEFORE

品目分けが、手作業

売上データの品目仕分けの導入前

売上一覧を目で見て品目ごとにラベル付け・転記。特定の担当に集中していた。

手作業属人化
AFTER

品目別に、自動で仕分け

売上データの品目仕分けの導入後

AIが品目を判定して明細へ転記・検算。誰でも回せる。

自動仕分け検算つき
効果手作業の属人ラベリングを解消し、誰でも回せる
02過去レシピのAI検索蓄積したレシピを、食材や店舗からすぐ引ける。詳しくはこちら
BEFORE

レシピが、探せない

過去レシピのAI検索の導入前

過去のレシピが紙やファイルに散在。現場ですぐ出せなかった。

探すのに時間現場で出せない
AFTER

スマホで、すぐ提案

過去レシピのAI検索の導入後

AIに集約したレシピを食材・店舗で検索。現場で提案に使える。

現場で検索提案に直結
効果営業が現場でレシピを引いて提案できる
03販促画像づくりの内製化テイストや構図を指定して、AIで販促画像を量産。詳しくはこちら
BEFORE

画像づくりが、一人に集中

販促画像づくりの内製化の導入前

チラシ・販促画像の制作が特定の人に偏っていた。

属人化制作待ち
AFTER

複数人で、量産できる

販促画像づくりの内製化の導入後

テイストを指定してAIで生成。ブランド別の型で複数人が担える。

内製で量産ブランド統一
効果画像づくりが複数メンバーに定着
04店舗レポートの要因分析数値を集計し、前月比の要因コメント案まで自動で。詳しくはこちら
BEFORE

集計も分析も、手作業

店舗レポートの要因分析の導入前

店舗の数値集計と前月比の分析を、毎回手作業でこなしていた。

集計に時間分析が負担
AFTER

要因コメントまで、下書き

店舗レポートの要因分析の導入後

AIが数値を集計し前月比の要因コメント案を生成。店長は補足だけ。

自動集計コメント案つき
効果店長は補足を足すだけで済む
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