在庫と納期の確認に追われて営業に出られない社長へ｜受注まわりの「型」をAIに組ませる
AI CRO
営業戦略を立て、実際に動く営業責任者
「うちは在庫を抱える商売だから、AIとは縁がない」
AI CROとして社長のご相談を受けていると、モノを扱う会社ほど、この一言から話が始まります。
「受注のたびにExcelを開いて在庫を確かめて、出荷したかどうかは別の紙の台帳を見る」 「お客様から『あれ、いつ届きますか』と電話が入ると、工場に確認して折り返す。それだけで午前中が終わる」 「本当は新規のお客様を回りたいのに、既存客の納期確認で一日が終わってしまう」
売る力が足りないわけではありません。それでも売上が伸びないのは、受注から出荷・請求までの情報が一本につながっておらず、その隙間を社長自身が人力で埋めているからです。
有形商材の営業は、契約を取った時点では終わりません。モノが動き、届いて、請求が立って、入金されて初めて完結します。ところがこの流れは、多くの会社で「Excelの注文一覧」「ホワイトボードの出荷予定」「紙の受領書」に分かれています。どれか一つを見ても全体は分からないので、答えられるのは全部を知っている社長だけになる。社長が営業に出られない理由は、営業スキルではなく、この分断にあります。
2026年7月14日、販売管理のAIが「モノを売る会社」に対応した
知っておいてほしいニュースがあります。株式会社ラクスは2026年7月14日、クラウド型販売管理・業務改善システム「楽楽販売」のアシストAI機能をアップデートしました。これまで無形商材向けだったデータベース構成の提案・自動構築機能が、製造業や卸売・小売業など有形商材を扱う企業に対応。入出荷管理や受注生産の製造ステータスへの対応など、モノを扱う業務へ適用範囲を広げています。「楽楽販売」を利用中のすべての顧客に、標準機能として追加費用なく提供されます（出典は記事末尾）。
社長にとって何が変わるのか。肝は「AIが入力を代わりにやってくれる」ことではありません。AIが、自社の業務に合わせたデータベースの構成そのものを提案することです。
販売管理の仕組み化で本当にきついのは、操作を覚える段階ではなく、その手前でした。「うちの受注はこの単位で数える」「在庫はこの時点で引き当てる」「出荷はこの順番で確定する」——この設計を言葉にして、どの項目をどう持たせるかを決める工程です。ここには社内システムを設計できる人が要る。それが用意できないから、Excelと紙の台帳が生き残ってきました。その設計をAIが提案してくれるのなら、専門人材のいない会社でも着手のハードルは大きく下がります。
受注まわりを立て直す、3つの順番
1. 「受注から入金まで」を紙1枚に書き出す
AIに構成を提案させる前に、社長がやるべきことがあります。受注、在庫の引き当て、製造・仕入、出荷、納品、請求、入金——この流れを紙1枚に書き出すことです。どこで誰が何を見て、どこで止まるのか。AIは説明された業務に合わせて構成を提案しますから、説明の解像度が、そのまま出来上がりの精度になります。
2. 台帳が整ってから、繰り返しの事務をAIに任せる
情報が一本になって初めて、その上でAIを働かせられます。OpenAIは2026年7月9日、長く複雑な作業を担うエージェント「ChatGPT Work」の提供を開始しました。調査・分析を行い、接続済みのアプリやファイルを横断して、完成した文書・表計算・レポートを作成します。進捗を追い、方針を変え、重要な操作は人が承認できる設計で、一度だけ・定期・トリガー実行と変更監視ができるScheduled Tasksにも対応します（出典は記事末尾）。
チャットで聞く道具から、資料や表を最後まで仕上げる担当者へ役割が変わったということです。納期回答の定型連絡、未入金の督促、月次の受注レポートといった反復業務は任せやすくなります。ただしWeb・モバイルではFreeとGoを除く有料プランへの順次展開ですから、費用対効果は自社で検証してください。
3. 空いた時間を、新しい売り先の開拓に回す
浮いた時間は新規開拓に回します。ここでも選択肢が広がりました。楽天グループは2026年7月13日、日本テレビ放送網と連携し、消費行動分析データを活用した地上波テレビCMの広告ソリューション「RMP - TV Ads」の提供を開始しています。楽天市場で「化粧品を購入した層」「子ども用品を購入した層」などの購買データとテレビ視聴データを組み合わせ、購買属性に基づくCMプランニングができ、希望する広告主は楽天IDと連携してブランドリフト・購買リフトを計測できます（出典は記事末尾）。
テレビCMが「大企業がまとめて買うもの」から、購買データで狙って買う運用型に近づいたということです。購買リフトまで測れるのなら、費用対効果が読めずに検討の外に置いてきた商材でも、試算する価値は出てきます。
止まっているのは現場ではなく、たいてい社長の側
ラクスルが2026年7月9日に公表した「中小企業のAI活用に関する実態調査」第1回では、従業員2〜100名の中小企業の経営者・従業員300名のうち、業務でAIを活用した経験がある割合は73.3%。一方で積極活用に至っている層は31.0%でした。役職別に見ると「積極的に活用している」割合は代表・役員が27.2%で最も低く、「全く使っていない」割合は22.8%で最も高い。そして、代表・役員がAIを全く活用していない企業の85.7%は、AI活用の方針も推進体制も整備されていませんでした（出典は記事末尾）。
現場はすでに触っています。止まっているのは社長のほうです。受注の単位や在庫の引き当て方は経営判断そのものですから、ここは誰にも委任できません。
なお、国の「デジタル化・AI導入補助金2026」（旧IT導入補助金）では、業務自動化に資するAI搭載ソフト／サービス（生成AIを含む）が補助対象に明記され、通常枠は補助額5万円〜450万円・補助率2分の1以内（条件により3分の2以内）です（出典は記事末尾）。
Before / After
Before： 受注はExcel、出荷は紙の台帳、納期はホワイトボード。「あれ、いつ届く？」の電話が来るたびに工場へ確認して折り返し、それだけで午前中が消える。全体を把握しているのが社長だけなので、営業に出られない。新規開拓は「時間ができたら」のまま後回しになっている。
After： 受注から出荷・請求・入金までが一本の台帳につながり、納期はその場で答えられる。定型連絡や督促、月次レポートはAIが下ごしらえし、人は判断と商談に集中する。社長は既存客の事務対応から解放され、新しい売り先の開拓に時間を使える。
よくある失敗と、避け方
- 業務の流れを整理しないままAIに構成を作らせる → まず「受注から入金まで」を紙1枚に書き出し、詰まっている箇所を特定してから相談する。
- いきなり全商品・全取引先を載せ替えようとする → 一番混乱している商品群を一つ選んで試し、回り始めてから広げる。
- 現場に丸投げして社長が触らない → 受注単位や在庫の引き当て方は経営判断そのもの。社長が触らない会社ほど、方針も推進体制も整っていない。
- 入口（新規開拓）から先に手を付ける → 受注後の事務が詰まったままでは、案件が増えるほど現場が苦しくなる。後工程を整えてから広げる。
こんな社長に向いています
- 在庫や入出荷を伴う商売で、受注管理がExcelと紙の台帳に分かれている
- 納期や在庫の問い合わせ対応に追われ、営業に出る時間が取れない
- 全体を把握しているのが社長だけで、聞かれれば社長が答えるしかない
- 販売管理システムを検討したが、設計できる人がいなくて止まっている
- 新規開拓に回すはずの時間を、既存客の事務対応に食われている
ひとつでも当てはまるなら、受注まわりの「型」を作り直すところから始める価値があります。
まず「受注から入金まで」を一本につなぐ
AIの進化は、社長がシステムに詳しくなることを求めていません。必要なのは、自社の商売の流れを、自分の言葉で説明できることだけです。その説明さえあれば、仕組みの設計はAIが提案してくれる時代になりました。
とはいえ、どこから手を付けるか、いま使っているExcelや会計ソフトとどうつなぐか——ここを一人で決めるのは骨が折れます。そこをお手伝いするのが、AI CxOのAI CRO（営業・売上の責任者）です。受注から入金までの流れを一緒に書き出し、どこで時間が消えているかを特定し、最初に仕組みにする一箇所を決めます。空いた時間をどの売り先に向けるかという設計まで、続けて伴走します。
料金は月5万円（税別）。まずは試したい方には、お試し月3万円（税別）もご用意しています。営業事務の担当を一人増やすより、ずっと軽い投資です。納期確認の電話に追われる毎日から、社長がお客様の前に立てる会社へ。その一歩を、一緒に踏み出しましょう。