生成AIで問い合わせの返信を任せ、店長の夜の返信作業を1日20分にする
成果閉店後の返信作業：1日平均1時間40分から20分に
酒屋が売上と在庫のデータを生成AIで読み、飲食店向けの発注を見直す
成果在庫の金額：約1,800万円から約1,300万円に
この事例のポイント
- 発注は専務が毎晩2時間かけて勘で決めていて、銀行から在庫の多さを指摘された。
- 3年分のデータをそろえ、生成AIが発注の案と理由を出す仕組みをビールと焼酎から始めた。
- 在庫が約500万円減り、人気の銘柄の欠品も減った。
事業者のプロフィール
| 事業内容 | 飲食店への配達と店頭販売をする酒屋 |
|---|---|
| 所在地 | 新潟県 |
| 業種 | 卸売業、小売業 |
| 従業員数 | 従業員12名 |
課題と取り組み
抱えていた課題
- 取引先の飲食店は約90店。発注は2代目の専務が、毎晩2時間かけて在庫表と勘で決めていた。
- 決算の面談で、銀行の担当者から「売上の割に在庫が多すぎる」と言われた。倉庫には動かない日本酒が200本以上あった。
- 一方で人気の銘柄は欠品し、飲食店から「また無いの」と言われることが月に何度もあった。
やったこと
- 銀行の担当者の指摘を受け、専務は「勘の発注をやめる」と決めた。最初に、3年分の売上と在庫のデータを飲食店ごと・銘柄ごとにそろえた。
- 天気と曜日、近くのイベント、飲食店ごとの注文のくせから、生成AIが翌週の発注の案と理由を出す仕組みを、販売管理のシステムとつないで作った。
- 発注の案は専務が朝に確かめて直し、直した理由を残す決まりにした。最初の2か月はビールと焼酎だけで試し、日本酒とワインは3か月目から入れた。
- 動かない在庫は、生成AIが「この銘柄はこういう料理の店に合う」という提案の文を作り、配達の担当が飲食店にすすめた。
事業の効果
- 専務が発注に使う時間：毎晩約2時間から朝の20分ほどに
- 在庫の金額：約1,800万円から約1,300万円に
- 人気の銘柄の欠品：月に十数回から2〜3回に
- 動かなかった日本酒200本のうち、半年で150本ほどが飲食店への提案で売れた
今後の展望
飲食店ごとの注文のくせから、新しい銘柄の提案を配達のついでにできるようにする。
同じ使い方に補助金は使える？
販売管理のシステムとつないだ発注の案の仕組みの構築は、省力化投資補助金（一般型）などが対象になりえます。データを使った新しい卸の事業として計画するなら新事業進出補助金も考えられ、御社の使い方が対象になるかは公募要領の条件で変わります。
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出典・補足
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