これまでの振り返り & 次の一歩のご提案

ルート営業の“下ごしらえ”を、
AIに任せる。

初回商談でいただいたご意見——「人を減らす話なら乗れない」「ルート営業でAIがどう効くのか描けない」「AIの回答をそのまま出す営業は続かない」。そのすべてに、当社なりの考えと、実際に触れるデモでお答えします。

宛先
オーリンク株式会社 御中
前回
2026年7月9日 初回商談
作成日
2026年7月30日
作成
株式会社ピースフラットシステム
SUMMARY

01前回のお打ち合わせ

7月9日、社長さまにお時間をいただきました。サービスの概要と「ワークフロー=線の自動化」の考え方をご説明し、御社の現状をお伺いしました。

ご説明したこと
人がコピペしてAIを使う「点の自動化」ではなく、きっかけを起点にAIが確認・作成し、下書きまで用意する「線の自動化」。人がやるのは最後の確認と送信ボタンだけ、という考え方をご紹介しました。
お伺いしたこと
管理部門(経理・売掛金)の楽勝への手入力とミス、営業はルート営業10名体制、若手中心でAIへの抵抗は少ないこと。そして、率直なご懸念の数々。
社長さまからいただいた言葉 ——「人にしかできないことに集中する。まさにこれだと思う」。
本資料は、その言葉を御社の現場に落とし込むと具体的に何になるのか、をお示しするためのものです。
CURRENT STATE

02伺った御社の状況

医療機器・介護用品の卸として山形・宮城を商圏とされ、同時に介護施設も運営されている——この両方をお持ちの会社さまは、全国でも本当に稀だと感じています。

やってる側の痛みも分かりながら営業できる。
売る側の勝手な理屈だけで物を言ってこない、それがうちの強み。

— 初回商談より(社長さま)

現行のシステム・体制

基幹:販売管理システム「楽勝」でほぼ一元管理(売上・売掛金・取引先/供給先)
登録点数:20万点
チャット:LINE WORKS
共有カレンダー:特になし
営業:約10名のルート営業(1人あたり20件前後・2〜3年で担当交代)

お伺いした課題

① 電子決裁は済んでいても、最終的に楽勝へ打つのは人。ミスも発生する
② 経理・総務は40〜50代中心で、世代交代が将来的な課題
③ 営業は若手中心。無料版のChatGPTを各自が独自に利用している状態
④ 商品点数が膨大で、新人がベテランと同じ回答をするのが難しい

特に印象に残ったのが「社員さんが会社の車の中でChatGPTを使っている」というお話です。現場はすでに動いています。あとはその使い方に、御社の商品情報と御社の伝え方を乗せられるかどうかだと考えています。
YOUR CONCERNS

03いただいたご懸念と、当社の考え

前回いただいたご意見は、どれもごもっともなものでした。ごまかさずに、一つずつお答えします。

「ぶっちゃけた話、社員数はこんなにいらなくなるということでしょうか」
初回商談より
当社の考え
人を減らすためのご提案はいたしません。実際、当社は社内でAIを使いながら人を増やしています。
管理部門についても、まず狙うのは「減らす」ことではなく「打ち間違えない」「探さなくて済む」ことです。ミスが減れば、その確認と手戻りに使っていた時間が空きます。そこで空いた時間をどう使うかは、御社が決められることだと考えています。
営業については、そもそも人を減らす話ではありません。ベテランの手数を増やし、若手が早く戦力になるための道具としてご提案します。
「ルート営業にAIを落とし込んだら、どのぐらいメリットが生まれるんだろう。最適ルートと言われても、営業は後から横からいろいろ入ってきて、組んだルートなんてバラバラになる」
初回商談より
当社の考え
おっしゃるとおりで、訪問ルートの最適化は現実に耐えません。ですので、そこはご提案しません。
代わりにご覧いただきたいのが「訪問前の下ごしらえ」です。前回の宿題、止まっている出荷、そろそろ切れる消耗品、終売品の後継——訪問先が決まった時点で、必要な情報だけが1枚にまとまっている状態をつくります。
これなら順番が変わっても、急な差し込みが入っても、その先の分だけ作り直せば済みます。→ デモで実際に差し込みを追加してみてください
「面白くもおかしくもない、正解だけ言ってくる営業は続かない。“もうチャッピーじゃん、こんなの”と言われたら終わる」
初回商談より
当社の考え
まったく同感です。汎用のAIが返す一般論をそのまま持っていくなら、その資料はお客様がご自分で出せてしまいます。
だからこそ、御社に置くAIが答えの根拠にするのは楽勝の商品マスター20万点・御社の納入履歴・過去の商談メモ、そして自社運営施設で実際に起きたことです。これらは他社には出せません。
さらに回答には「伝え方のヒント(オーリンク流)」を添え、そのまま読み上げないことを前提の設計にしています。AIは教育の代わりにはなりません。ベテランの武装であり、新人の教育を早める補助輪という位置づけです。→ デモで回答の中身をご確認ください
「経理や勤怠は、そもそも外注できないかと探ってはいる。どうせ使うなら自社は攻めに使いたい」
初回商談より
当社の考え
外注は合理的なご判断だと思います。そこを無理に当社が取りにいくつもりはありません。
ひとつだけ申し添えると、経理業務を外に出しても「楽勝に打ち込む」工程は御社側に残りやすいのが実情です。決裁が済んだ内容を楽勝へ転記する部分——ここはAIと相性が良く、外注と併用もできます。
そのうえで、ご関心の中心が「攻め」にあるのであれば、まず営業からで問題ありません。管理部門は、前回ご提示したデモをそのまま置いておきます。
HOW TO SPLIT

04「攻め」と「守り」を、分けて考える

前回、代表の片川より「バックオフィス利用と営業利用はまったく別もの」とお話ししました。その整理を、御社の状況に当てはめたものが以下です。

攻め:営業に使う

効果 = 手数が増える/若手が早く立ち上がる
  • 見積作成の工数を削る(依頼受信 → 楽勝マスター照合 → 見積ドラフト)
  • 20万点の商品知識を、誰でも引き出せる(新人がベテランの7割の回答を出せる状態)
  • 訪問前の下ごしらえ(宿題・止まっている出荷・提案候補が1枚に)
本日は、こちらを中心にご覧いただきます

守り:管理部門に使う

効果 = 打ち間違いが減る/探す時間が消える
  • 受発注の受信から楽勝への転記を自動化
  • 決裁済みデータの仕訳・売掛計上の下ごしらえ
  • 在庫の補充提案(欠品と過剰の両方を減らす)
外注(BPO)とも併用できます。急ぐ必要はありません
どちらから始めても構いませんが、最初の1テーマは「成果が見えやすいもの」を選ぶことを強くおすすめしています。社内でAIが一度「うまくいかなかったもの」になると、二度目のハードルが大きく上がるためです。
DEMO

05実際に触れるデモ

いずれも楽勝はそのまま、置き換えずに「間にAIを挟む」前提でつくっています。スマートフォンからでも動きますので、その場で触ってみてください。

攻め:営業向け(本日ご覧いただくもの)

見積作成アシストNEW

メール・FAX・LINE WORKS で届いた依頼をAIが読み取り、楽勝の商品マスターから品番・売価を引いて見積ドラフトを作成。価格改定・終売品も自動で反映し、楽勝へ下書き保存します。

複数の依頼をまとめて処理できます
デモを触る

商品知識アシストNEW

「今のマットから替えるなら?」「この型番の後継は?」に、20万点のマスター+納入履歴+自社施設での実感から回答。伝え方のヒントを添え、訪問メモの下書きまで作ります。

移動中に音声でも質問できます
デモを触る

訪問前ブリーフNEW

訪問先が決まった時点で、前回の宿題・止まっている出荷・売掛の注意・今日の提案候補が1枚に。急な差し込み訪問にもその場で対応できます。

ルートは組みません。下ごしらえだけを担います
デモを触る
守り:管理部門向け(前回ご提示したもの)

受発注オートメーション既出

FAX・メールの注文をAIが読み取り、楽勝への受注登録まで下ごしらえ。人は確認だけ。

デモを触る

仕訳オートメーション既出

決裁済みデータから仕訳・売掛計上の下書きを作成。打ち間違いと確認の手戻りを減らします。

デモを触る

在庫補充オートメーション既出

出荷実績と在庫から補充すべき品目を提案。欠品と過剰在庫の両方に効きます。

デモを触る

※ デモは動きをご確認いただくためのサンプルデータです。実際の構築では、楽勝との連携方法(データの出し入れの手段)を確認したうえで設計します。

NEXT STEP

06進め方のご提案

いきなり全体を変える必要はありません。1テーマを選び、そこだけ本番で使える形にしてお渡しする——これを繰り返すのが、結果的にいちばん早いと考えています。

1

テーマを1つ決める

本日のデモをご覧いただき、現場が「これは楽になる」と感じたものを1つ選んでいただきます。決めるのは現場のみなさまで構いません。

本日
2

現物を見せていただく

楽勝からどんな形でデータを出し入れできるか、実際の見積・依頼メールの現物を拝見しながら確認します。ここで正式なお見積りをお出しします。

8月上旬〜
3

そのテーマだけ本番で使う

お試しで終わらせず、最初から日々の業務で使えるものとしてお渡しします。使いながら足りない部分を足していきます。

構築後
費用の目安について
前回ご質問をいただきながら、その場でお答えできず失礼いたしました。1テーマ単位で数十万円規模からのスモールスタートが標準的です。ランニングは、AIの利用量に応じた従量分が中心となります。
※ 楽勝との連携方法や対象業務の範囲によって変動しますので、上記はあくまで目安です。テーマが固まった段階で、正式なお見積りをお出しします。
あわせて、商社・医療福祉業界でのAI活用事例の共有も継続して行います。当社でも毎週、社内向けに事例の勉強会を実施しています。御社の若手のみなさまが自走し始めることが、最終的にいちばん大きな成果になると考えています。