惣菜トレー・弁当パックなど売れ筋ほどアイテムの切替・柄変更が頻繁。新商品を得意先へ展開するたび、営業がメーカー案内資料を見ながら社内ワークフローシステムへ手入力してマスター申請…が積み重なっています。AIがメーカー資料（PDF/FAX）を読み取り、品番・規格・入数・JAN・流通ルート・掛率まで拾って申請ドラフトを作成。営業は出先でも"確認して申請"するだけになります。
| マスター項目 | AI抽出値 | 自信度 |
|---|---|---|
| 品名 | MFPトレー 白 20-14（桜柄） | 高 98% |
| メーカー品番 / JAN | FP-2014-SKR / 49xxxxxxxxxx3 | 高 96% |
| 規格・入数 | 200×140mm ／ 2,000枚入 | 高 95% |
| 切替区分 | 季節柄替え（旧「無地」からの後継） | 中 74% |
| 付帯項目 | AIサジェスト | 根拠 |
|---|---|---|
| 流通ルート | メーカー直送＋美濃加茂センター経由（併用） | 旧品番の実績 |
| 展開得意先候補 | バロー各務原店・可児店 ほか惣菜12店 | 前柄の納入先 |
| 掛率テーブル | Aランク（旧品番を踏襲） | 要確認 |
いま構築を進めるGoogle BigQueryのデータウェアハウス。販売管理（Oracle）の実績を集約し、AIに日本語で質問するだけで必要な数字・リストを即抽出できます。マスター申請の付帯情報（流通ルート・掛率・過去の展開先）や、営業所別売上・需要の傾向まで、"情報システムに依頼して待つ"ことなく、その場で引き出せます。
バロー各店・プロセスセンター・取引先からの資材補充依頼は、いまもFAX・共有メール・電話・Excelでバラバラ。品番は「白トレー20-14」のような略称・通称で書かれ、規格（サイズ×色×枚数入数）の枝分かれは膨大です。受け取った依頼をAIが読み取り→正式品番を自動特定→数量を拾い出し、担当者は確認するだけに。
| 依頼表記 | 特定した品番 | 数量 | 自信度 |
|---|---|---|---|
| 白MFP 20-14 | エフピコ MFPトレー 白 20-14（2,000枚入） | 30ケース | 高 98% |
| ラップ 30cm | 三菱ケミカル ダイアラップ 30cm×500m | 20本 | 高 95% |
| 弁当 中 | 中央化学 弁当容器（中）(色・フタ有無 要確認) | 15ケース | 中 71% |
| 手袋 M | 該当候補 3件 (前回=ニトリル手袋 粉なし M) | 5箱 | 低 43% |
複数に枝分かれしたシステムを横断して、いま受注1件を自社基幹（Oracle販売管理）・在庫システム・Excel台帳・kintoneアプリ・BigQueryへと何度も転記していませんか。同時転記AIなら、受注確定の1アクションで必要な全システムへ自動反映。二重・三重入力とその転記ミスをまるごと無くします。本商談で「つながっている部分が面白い」とご評価いただいた領域です。
| 得意先 | バロー各務原店（惣菜） |
|---|---|
| 区分 | グループ内取引／定期便 |
| 納品希望 | 明日 8/9 AM／店舗直送 |
| 明細 | MFPトレー白20-14×30C ／ ダイアラップ30cm×20 ／ 弁当容器中×15C ／ ニトリル手袋M×5箱 |
| 出荷元 | 美濃加茂センター |
美濃加茂・北陸第二・津幡・明和・旭ヶ丘。貴社は自社システムで在庫を一括管理し「欠品・誤出荷を防ぐ」ことを強みにしています。そこへAIが重なると、全センターの在庫を横串で照会し、即納可否・センター間転送・自動発注提案までを判断。属人的な在庫チェックを仕組みにし、強みをさらに強くします。
| 物流センター | 在庫 | 引当済 | 即納可 | 状況 |
|---|---|---|---|---|
| 美濃加茂センター | 420ケース | 60 | 360ケース | 潤沢 |
| 旭ヶ丘物流センター | 180ケース | 30 | 150ケース | 在庫あり |
| 明和物流センター | 22ケース | 18 | 4ケース | 要補充 |
| 北陸第二物流センター | 0ケース | 0 | 0ケース | 欠品 |
| 津幡センター | 65ケース | 0 | 65ケース | 在庫あり |
バロー各店・V・drug・外販先への多頻度・小口配送。積合せと順路は、いまベテランの頭の中。翌日便の荷姿・エリア・時間指定・積載率をAIが考慮して配車案を自動生成。属人化を解き、5センターをまたいだ最適化まで広げます。
貴社の事業開発＝食品パッケージ企画・PB開発・全国サプライチェーン構築。新規パッケージや資材は複数サプライヤーへ相見積（RFQ）を取り、最適解を選ぶ属人作業です。AIが過去実績・数量スケール・最新市況から見積依頼を一斉生成し、回収した見積を横並び比較。担当者は"どれを選ぶか"に集中できます。
| サプライヤー | 単価(税抜) | MOQ | 納期 | 評価 | AI判定 |
|---|---|---|---|---|---|
| エフピコ | ¥18.4 | 50,000 | 3週 | ★★★★☆ | 総合1位 推奨 |
| 中央化学 | ¥17.9 | 100,000 | 4週 | ★★★★☆ | 最安（MOQ大） |
| シーピー化成 | ¥19.1 | 30,000 | 2週 | ★★★★★ | 最短・小ロット可 |
| リスパック | ¥19.8 | 50,000 | 3週 | ★★★☆☆ | 条件標準 |
| デンカポリマー | ¥20.3 | 50,000 | 5週 | ★★★☆☆ | 納期長 |
食品容器・フィルム・消耗品…資材はメーカー価格改定が頻繁で、反映が遅れると改定前価格で受注→仕入は改定後という逆ざやが起きます。AIが改定通知を取り込み、「どの得意先・どの見積に、いつ・いくら効くか」を名指しでアラート。バロー各店への納入価格改定の起案までつなげます。
すでに全社員が生成AIチャット（ユーザーローカル）を利用中。次の課題は"回答の正確性"と"最新性"です。当社のアプローチは ①社内資料に根拠を置く出典付き回答（RAG）／②現場の 👍/👎・「これは違う」フィードバックを蓄積／③使うほど精度が上がる学習ループ。「あの人しか知らない正解」を全員の武器にしていきます。
バローHDの中期経営計画「コネクト2030」は①顧客とグループ ②従業員と本部 ③製造・流通と小売の3つのコネクトを掲げています。この③（製造・流通↔小売）こそ、貴社が握る調達・資材・物流の領域そのもの。各機能で整ったデータ（BigQuery）を、グループ全体の"調達・供給コネクト"として経営の景色に変えます。