Who（誰が）
従業員50〜300人規模の製造業・卸売業・小売本部で、在庫発注業務が1〜2名の担当者に依存している企業の経営者・在庫管理責任者
対象とする社会課題：在庫・発注管理が「あの人しかわからない」状態から脱却できない
社会の役に立ち、しっかり儲かる。その両立が、この計画には数字で示されています。
在庫・発注の判断は、長年の勘と経験を持つ一人の担当者に支えられていることが多い。その人が体調を崩したり辞めたりした瞬間に、欠品や過剰在庫という具体的な損失が現場を襲う。経営者は属人化の危うさに気づいていても、引き継ぎ書を作る余裕がないまま日々が過ぎていく。発注ロジックを言葉にして誰もが引き継げる形に変えることは、特定の誰かに負担を集中させない働き方への転換でもある。
※ この4つの数字は、見せるために作った数字ではありません。「事業計画」タブの10年計画とまったく同じ計算から出しています。EXIT（売却）時の手取りだけは「もし売れたら」の試算で、約束できる金額ではありません。
10年の事業計画も、創業融資730万円の申請資料も、システムの要件定義書も、最初の90日の段取りも——ぜんぶこのページにあります。足りないものはAIチャットが伴走しながらその場で作り、システム開発・専門家・投資家への橋渡しまで、このサイトの中で進められます。「やりたい」と思ったその日から、始められる状態です。
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※ ボタンを押すと確認のポップアップが出ます。「はい」を選ぶとAIチャットが新しいタブで開き、 この事業の内容を踏まえた作成指示が自動で送られます（あなたが文章を打ち込む必要はありません）。 どのボタンを出すかは事業の性質でAIが出し分けます。生成にはAIチケットを使用します。
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AI在庫番は、製造業・卸売業の発注業務を「担当者の勘と経験」から「AIの提案＋人の承認」に置き換えるクラウドサービスです。
既存の受発注データやPOSデータをCSVやAPIで取り込み、AIが過去2〜3年分の出荷実績から品目ごとの発注量・発注時期を算出します。現場担当者は毎朝ダッシュボードでAIの発注案を確認し、ボタン一つで承認するだけで発注が完了します。担当者が急に休んだり退職したりした場合は、AIが自動発注するか、LINE・Slackで代理承認者に通知し24時間以内に承認される仕組みが動くため、発注が止まって欠品する事態を防ぎます。ダッシュボードには在庫回転率や欠品率、AIの判断根拠となる需要予測グラフが常時表示され、新任担当者でも「なぜこの数量を発注するのか」を数日で理解できるようになります。
従業員50〜300人規模の製造業・卸売業では、在庫量と発注タイミングの判断が特定の担当者の経験と感覚に依存しているケースが大半で、中小企業庁調査でも約7割が発注業務を1〜2名の担当者に依存していると報告されている。
担当者が休職・退職・異動すると発注ミスによる欠品や過剰在庫が発生し、在庫評価損や取引先への納期遅延という具体的な損失につながる。属人化解消の必要性は経営層も認識しているが、発注ロジックの言語化・引き継ぎ書作成には数ヶ月かかり、多忙な現場では着手されないまま放置される。既存のERP・在庫管理システムは記録・可視化にとどまり、次の発注量や発注時期を「判断」する機能を持たないため、結局は人が最終判断を下す構造が残っている。この結果、担当者不在時（急な休み・退職直後）に発注が止まる、または過剰発注が起きるという事故が中小企業で頻発している。
需要予測には時系列予測モデル(LightGBM/Prophet等の組み合わせ)を用い、品目別・季節性・特売影響を考慮した発注推奨量を算出する。
自然言語対話AIが担当者への聞き取りを行い、暗黙知（発注ルール・優先取引先・安全在庫の考え方）をテキスト化・ルールベースに変換して予測モデルの補正パラメータとして組み込む。最適化アルゴリズムが在庫コスト・欠品コスト・発注コストを最小化する発注量とタイミングを計算し、異常検知AIが通常と異なる需要変動（大口注文・供給網トラブル）を検知して人への確認依頼を自動生成する。
顧客企業の受発注データ・POSデータ・仕入先リードタイムをAPI連携またはCSVで取り込み、AIが過去2〜3年分の出荷実績・季節性・欠品履歴を学習して品目ごとの需要予測モデルを構築する。
担当者が普段行っている「この時期は多めに」「この取引先は納期が遅いから早めに」といった経験則を、担当者へのヒアリングとAIの対話型インタビュー機能（チャットで質問しながら発注ルールを聞き出す）を通じてルール化し、AIの発注ロジックに反映させる。日常時は担当者がAIの提案する発注案（品目・数量・発注日）を承認するだけの運用とし、担当者不在時はAIが自動発注または発注案をLINE/Slackで代理承認者に通知し、24時間以内に自動承認されるフェイルセーフ機構を組み込む。導入企業はダッシュボードで在庫回転率・欠品率・過剰在庫額をリアルタイムに確認でき、AIの提案根拠（需要予測グラフ・過去の判断ロジック）を常に閲覧できるため「なぜこの発注量か」を新任担当者でも理解できる。
| 欠品による納期遅延・取引先信用損失(緊急対応の特急便コスト含む) | 年間120万円の目安(1件あたり10万円規模の緊急対応が月1件発生する想定) |
| 過剰在庫の評価損・廃棄損(食品・アパレル等の季節商材) | 年間240万円の目安(月20万円規模の在庫評価損が継続する想定) |
| 担当者退職・異動時の引き継ぎ工数(教育担当の人件費含む) | 1回あたり60万円の目安(教育担当者の3ヶ月分の稼働時間換算) |
| 発注ミスによる緊急発送・特急仕入れコスト | 年間50万円の目安(月1〜2回の緊急仕入れ発生時の割高分) |
| スタータープラン(品目数少・1拠点) | 月額8万円 |
| スタンダードプラン(複数拠点・異常検知オプション込み) | 月額18万円(基本15万円+異常検知3万円) |
| 初期導入・データ連携構築費(一括) | 80万円(一括請求) |
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従業員50〜300人規模の製造業・卸売業では、発注業務が1〜2名の担当者に依存しており、中小企業庁調査でも約7割がこの状態にあると報告されている。
担当者が突然休職・退職すると発注ロジックが引き継がれないまま欠品や過剰在庫が発生し、取引先への納期遅延や在庫評価損という具体的な損害につながっている。既存のERPや在庫管理システムは在庫の記録・可視化はできても、次の発注量や時期を判断する機能を持たないため、結局は人の経験に頼る構造が温存されている。発注ロジックの言語化・引き継ぎ書作成には数ヶ月かかることが多く、日々の業務に追われる現場では着手されないまま放置されがちである。
初期のPoC構築期（0〜6ヶ月）は需要予測モデルの精度検証や発注ルールのヒアリング内容が導入企業ごとに変動するため、要件を固めきれない準委任契約が適した想定である。
一方、MVP機能一式（発注案承認画面・データ連携基盤・代理承認フロー等）の開発は仕様を確定できるため請負契約に切り替えるのが望ましい。発注ミス発生時の責任範囲を巡るトラブルを避けるため、契約書に「AIはあくまで提案・代理承認補助であり最終判断は人が行う」旨を明記し、検収基準には需要予測誤差率20%以内などの数値目標を盛り込むことを推奨する。データ連携先ごとに仕様差異が大きいため、初期見積もりは代表的な2〜3社分の連携パターンで幅を持たせて提示してもらうよう発注側で調整する。
| 区分 | 想定利用者 |
|---|---|
| プライマリ | 製造業・卸売業の在庫発注担当者（1〜2名で発注業務を回している現場担当者） |
| セカンダリ | 担当者不在時に発注案を代理承認する上長・同僚、経営層（在庫指標をダッシュボードで確認する立場） |
| 管理 | 自社のカスタマーサクセス担当（顧客企業ごとの発注ルール設定・モデル調整・データ連携の保守を行う） |
| 機能 | 入力 / 処理 / 出力 |
|---|---|
| 受発注データ連携機能 | 顧客のERP/POSデータをAPIまたはCSVで取込→形式検証・正規化→統合DBに格納 |
| 需要予測モデル生成機能 | 過去2〜3年の出荷実績・季節性データ→LightGBM/Prophetで学習→品目別需要予測値を出力 |
| 発注ルール対話ヒアリング機能 | 担当者のチャット回答→自然言語対話AIが暗黙知を抽出→発注ルールをテキスト化しDB登録 |
| 発注推奨量最適化算出機能 | 需要予測値と発注ルール・在庫コストパラメータ→最適化計算→品目別発注量・発注日を出力 |
| 異常検知アラート機能 | 日次出荷・受注データ→異常検知AIが通常変動と比較→閾値超過時に確認依頼を自動生成 |
| 発注案承認ワークフロー機能 | AI生成の発注案→担当者が画面上で確認→承認/却下操作で発注確定情報を出力 |
| 代理承認フェイルセーフ機能 | 担当者未承認の発注案→LINE/Slackへ通知→24時間経過で自動承認し発注実行 |
| 在庫状況ダッシュボード機能 | 在庫・出荷・発注実績データ→集計処理→在庫回転率・欠品率・過剰在庫額をグラフ表示 |
| 発注根拠可視化機能 | 予測モデルの計算過程データ→根拠抽出処理→需要予測グラフと判断ロジックを画面表示 |
| 業種別ルールテンプレート管理機能 | 蓄積された発注ルール事例→業種別に分類・整形→新規導入企業向けテンプレートを出力 |
| データクレンジング支援機能 | 顧客の生データ（欠損・表記揺れ含む）→自動検出・補完処理→クレンジング済みデータを出力 |
| テーブル | 主要カラム |
|---|---|
companies | id, name, industry, plan_tier, contract_start_date, status |
items | id, company_id, sku_code, name, category, unit_cost, lead_time_days |
transactions | id, item_id, type, quantity, transaction_date, source |
inventory_snapshots | id, item_id, stock_qty, snapshot_date, warehouse_id |
forecast_results | id, item_id, forecast_date, predicted_qty, model_version, error_rate |
order_proposals | id, item_id, proposed_qty, proposed_date, status, approver_id, approved_at |
hearing_rules | id, company_id, rule_text, rule_category, extracted_by, created_at |
alert_logs | id, item_id, alert_type, detected_at, notified_to, resolved_flag |
| # | 画面 |
|---|---|
| 1 | ダッシュボード |
| 2 | 発注承認画面 |
| 3 | 需要予測グラフ画面 |
| 4 | ヒアリングチャット画面 |
| 5 | 在庫一覧画面 |
| 6 | 異常検知アラート一覧 |
| 7 | 契約・拠点設定画面 |
| # | 技術（採用理由） |
|---|---|
| 1 | LightGBM(品目別需要予測を高速に学習) |
| 2 | Prophet(季節性・トレンド分解に強い時系列モデル) |
| 3 | AWS(中小企業向けにスケーラブルな基盤を構築) |
| 4 | PostgreSQL(受発注履歴の整合性を確保) |
| 5 | FastAPI(予測・最適化APIをPythonで高速実装) |
| 6 | LINE Messaging API(代理承認通知を現場に届ける) |
| 7 | Slack API(社内承認フローに通知連携する) |
| 区分 | 要件 |
|---|---|
| 可用性 | 可用性：月間稼働率99.9%以上（自動発注機構を含むため計画メンテナンス時は事前通知） |
| 性能 | 性能：品目数1万件規模でも発注推奨計算バッチを1時間以内に完了させる |
| セキュリティ | セキュリティ：受発注データは保存時・通信時ともにAES-256相当で暗号化し、アクセスは役割別権限で制御 |
| 監査 | 監査：発注承認・自動承認・AI提案根拠の変更履歴を最低5年間ログ保存し追跡可能とする |
| 災害対策 | 災害対策：データはリージョン跨ぎで日次バックアップし、RPO24時間・RTO8時間以内で復旧 |
| 拡張性 | 拡張性：契約企業数500社・品目数増加に対し水平スケール可能な構成とする |
| 段階 | まず何を作るか | 概算費用 |
|---|---|---|
| ①手動検証 | 担当者ヒアリングと表計算・BIツールでの簡易分析により、人力で発注推奨案を作成して実際の発注業務に提示する。提案を業務に組み込めるか、料金を支払う意思があるかを確認する。 | 人件費と交通費、簡易な分析ツール利用料のみ |
| ②最小システム | 対話AIによるヒアリング機能と簡易な需要予測モデルを組み込んだ最小限のダッシュボードを構築し、実データで発注案を自動生成。数社と連携し運用に乗るかを検証する。 | クラウド利用料とAI API利用料、小規模な外注費の範囲 |
| ③本開発 | LINE/Slack通知による代理承認のフェイルセーフ機構、異常検知、業種別テンプレートなどを本格実装し、複数社へ同時提供できる体制に仕上げる。 | 外注で数か月分の開発費、複数エンジニアの人件費水準 |
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市場の前提（ボトムアップ試算）とTAM/SAM/SOMの規模感……
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対応が必要な許認可・法規制と、確認すべき相手先・想定調整期間……
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手を挙げたその日から動けるように、完了条件つきで並べています。
| 誰に会うか | なぜ会うか | 接触の仕方 |
|---|---|---|
| 従業員50〜300人規模の製造業の生産管理部長・購買部長 | 発注属人化の実態と担当者依存の課題感を一次情報として確認するため | 商工会議所の異業種交流会や工業会の月例会に参加し名刺交換から接点を作る |
| 卸売業（食品・部品卸等）の経営者または業務統括責任者 | 発注担当者の退職・休職による欠品事故の実例とコスト感を把握するため | 地域の卸商業組合・協同組合の紹介、または中小企業診断士経由で紹介依頼 |
| IT導入補助金の認定支援機関（中小企業診断士・地域金融機関の担当者） | 補助金活用による導入促進スキームと申請要件を確認するため | 中小企業庁の認定支援機関検索システムで地域の登録者を検索し訪問打診 |
| 会計・ERPベンダー（弥生・freee・大手ERP代理店）のパートナー営業責任者 | 代理店提携による送客チャネル構築と紹介料スキームの実現可能性を確認するため | 各社のパートナープログラム申込窓口から代理店提携の相談を申し込む |
| 全国中小企業団体中央会や業種別工業会（部品・食品・アパレル等）の事務局担当者 | 業種特化の発注ルール収集と会員企業への紹介ルートを確保するため | 各団体のウェブサイトから事業連携・セミナー登壇の問い合わせを行う |
| チャネル（目標件数） | 声のかけ方 |
|---|---|
| 卸売業・製造業の業界団体 | 「発注担当者が急に休んでも困らない仕組みを作っている」と伝え、会員企業向け勉強会での紹介や個別の橋渡しを依頼する |
| 中小企業診断士・IT導入補助金の認定支援機関 | 補助金申請支援をしている診断士に「発注属人化に悩む企業があれば紹介してほしい」と伝え、申請相談時に案件化してもらう |
| 会計事務所・社労士事務所 | 顧問先の製造業・卸売業に「発注担当者の退職リスクに備えるツールがある」と紹介してもらうよう依頼する |
| 在庫管理・ERPユーザー会やSNSでの情報発信 | 発注属人化の事例や解決の考え方を発信し、コメントやDMで相談してきた企業に個別ヒアリングを申し込む |
対応が必要な許認可・法規制の詳細は「関連法令」タブでご確認いただけます。着手前に必ずご確認ください。
制度名・金額・要件は年度ごとに変わるため、ここでは種別と公式の探し先だけを示します。必ず一次情報で最新の要件を確認してください。
| 種別 | 特徴 |
|---|---|
| 自己資金・身内からの出資 | 最初の検証（ヒアリング・試作）はここで賄えることが多い。 |
| 日本政策金融公庫の創業融資 | 実績のない創業期でも相談できる公的融資。事業計画書の提出が要る。 |
| 自治体の創業支援制度 | 市区町村・都道府県ごとに補助・利子補給・家賃補助などがある。要件と募集時期は年度で変わる。 |
| 国の中小企業向け補助金 | 設備・販路開拓・IT導入などの類型がある。公募期間が短いので、常設の情報源で追う。 |
| エンジェル投資家・ベンチャーキャピタル | 急成長を前提にする資金。社会課題型では投資家の性格を選ぶ必要がある。 |
| 確認先 | 何がわかるか |
|---|---|
| ミラサポplus（中小企業庁） | 補助金・支援制度の横断検索 |
| J-Net21（中小機構） | 支援策・創業手引きのデータベース |
| 地域の商工会議所・よろず支援拠点 | 無料の対面相談。申請書の書き方まで見てもらえる |
| 日本政策金融公庫の各支店 | 創業計画書の事前相談 |
| 制度 | 誰が使えるか | この事業でどう効くか |
|---|---|---|
| 日本政策金融公庫 新創業融資制度 | 創業前または創業後まもない法人代表者 | 設立初期の運転資金を無担保・無保証で借りられる制度で、本事業の創業融資合計は500万円を想定している |
| IT導入補助金 | ITツールを導入する中小企業・小規模事業者 | 導入企業（顧客側）がAI在庫番の初期導入・データ連携費に補助金を活用できるため、営業時の後押しになる |
| ものづくり・商業・サービス生産性向上促進補助金（ものづくり補助金） | 新製品・新サービスの開発に取り組む中小企業 | 需要予測モデルや異常検知機能などの開発投資の一部を対象にできる可能性がある |
| 小規模事業者持続化補助金 | 小規模事業者 | 展示会出展やWebサイト整備など販路開拓の費用を対象にできる可能性がある |
| 創業助成事業（東京都中小企業振興公社等、自治体の創業助成制度） | 都内等で創業予定または創業後一定期間内の中小企業者 | 創業初期の運営費・専門家活用費の一部を助成でカバーできる可能性がある |
会社設立の手続きや許認可の取得、契約書の整備など、弁護士・税理士・司法書士等の専門家への紹介をご希望の場合はこちらからエントリーできます。
専門家の紹介を希望する※ 紹介のお申し込み窓口はマイページの「業者・士業・投資家の紹介」に一本化しています。AIチャットが内容をヒアリングし、具体的な段階になったら運営が個別におつなぎします。
本文中の「※1」「※2」の番号は、ここに対応しています。番号を押すと、この欄に飛びます。
この事業が失敗するとしたら原因はどこから来るか、単価をその値段にした理由、最初の3か月で確かめること、必要な契約書と支払い条件、1人目の求人票、この事業の1週間……
実行の手引きの詳細は無料会員限定です。
同じ労働・雇用領域に取り組む仲間がコミュニティにいます。ひとりで抱え込まず、同じ課題を見ている人と話すところから始められます。
※ バッジは自動集計にもとづく相対表示です。