# 発注のAI活用ユースケース（17件）

公開日：2026-10-21 ／ 最終更新日：2026-10-21

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発注のタグが付いたAI活用例を17件掲載しています。掲載が多いカテゴリは現場（5件）、バックオフィス（3件）、顧客対応（3件）、業務テーマは発注（17件）、顧客管理（7件）、在庫管理（6件）です。導入難度の内訳は低：3件、中：10件、高：4件です。

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## 小さく始める活用例

導入難度が低い順に、同じ難度ではID順に3件を掲載しています。

1. [FC本部の加盟店問い合わせAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-47/)：導入難度 低 ／ 上位FAQ50件の整備から開始
2. [FC本部の新店立ち上げタスクAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-48/)：導入難度 低 ／ 1店舗の開業チェックリストから開始
3. [イベント会社の進行台本AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-121/)：導入難度 低 ／ 小規模イベント1件の進行表から開始

業務フローと既存ツールに合わせて、小さく試せる範囲を一緒に整理します。

[AI活用を相談する（無料）](https://timerex.net/s/nakabachi_acf9_70a0/1304583f?utm_source=ai-usecase&utm_medium=referral&utm_campaign=usecase&utm_content=hub-theme-ordering)

## 発注の活用例一覧

### [小売の需要予測・発注支援AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-17/)

![小売の需要予測・発注支援AIの需要予測画面画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-17.webp)

POS、天候、曜日、イベント情報をもとに需要を予測し、発注数の候補を提示する。

- カテゴリ：現場
- 業界：小売・商社・卸売
- 部署：現場責任者・店舗運営
- 業務テーマ：発注・在庫管理・ナレッジ検索
- 最初の一歩：20SKU・1店舗の予測から開始
- 導入難度：高（POSと外部要因を使う需要予測モデルの数値が発注量と在庫判断に直結する。）
- 想定される効果：欠品と過剰在庫を抑制

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [広告代理店の請求突合AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-33/)

![広告代理店の請求突合AIの請求突合ダッシュボード画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-33.webp)

媒体費、運用手数料、請求書、発注書を突合し、不一致や未請求を抽出する。

- カテゴリ：バックオフィス
- 業界：広告・PR・制作
- 部署：バックオフィス・マーケ
- 業務テーマ：請求管理・書類確認・発注・顧客管理
- 最初の一歩：主要媒体2つと請求管理表の突合から開始
- 導入難度：中（媒体データと請求台帳・発注書を照合し、担当者が差額と請求漏れを確認する。会計への記帳は行わない。）
- 想定される効果：管理業務を効率化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [飲食店の売上・仕込み予測AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-41/)

![飲食店の売上・仕込み予測AIの来客予測画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-41.webp)

曜日、天候、予約、過去売上から来客数と仕込み量の目安を提示する。

- カテゴリ：現場
- 業界：飲食店
- 部署：店舗運営・現場責任者
- 業務テーマ：発注・在庫管理・ナレッジ検索・予約管理
- 最初の一歩：1店舗・主要10メニューから開始
- 導入難度：高（曜日・天候・予約を使う来客数と仕込み量の予測モデルが店舗の準備量に直結する。）
- 想定される効果：現場判断を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [飲食店のメニュー原価・値上げ提案AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-44/)

![飲食店のメニュー原価・値上げ提案AIのメニュー粗利分析画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-44.webp)

原材料費、売上、注文数を見てメニュー別粗利と価格改定案を提示する。

- カテゴリ：経営
- 業界：飲食店
- 部署：経営者・店舗運営・経営企画・営業
- 業務テーマ：在庫管理・レポート作成・提案書作成・発注
- 最初の一歩：主要メニュー30品の原価表から開始
- 導入難度：中（仕入価格と販売実績を照合し、店長が粗利の変化と価格改定案を確認する。価格最適化モデルは含まない。）
- 想定される効果：意思決定を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [FC本部の加盟店問い合わせAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-47/)

![FC本部の加盟店問い合わせAIの加盟店問い合わせ画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-47.webp)

加盟店からのマニュアル、販促、仕入れ、システム質問に回答案を提示する。

- カテゴリ：顧客対応
- 業界：FC本部
- 部署：店舗SV・CS・マーケ・情報システム
- 業務テーマ：問い合わせ対応・ナレッジ検索・発注・顧客管理・品質管理
- 最初の一歩：上位FAQ50件の整備から開始
- 導入難度：低（既存の加盟店マニュアルとFAQを1つのツールで参照し、担当者が根拠付き回答案を確認する。）
- 想定される効果：問い合わせ対応を平準化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [FC本部の新店立ち上げタスクAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-48/)

![FC本部の新店立ち上げタスクAIの開業タスクボード画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-48.webp)

出店契約、研修、備品、販促、採用など新店準備タスクを管理する。

- カテゴリ：バックオフィス
- 業界：FC本部
- 部署：店舗SV・バックオフィス・経営企画・マーケ・店舗運営・人事・法務
- 業務テーマ：書類確認・研修・レポート作成・発注・採用・契約確認・品質管理
- 最初の一歩：1店舗の開業チェックリストから開始
- 導入難度：低（既存の開業チェックリストを1つのツールでタスク案に整理し、担当者が期限と未完了を確認する。）
- 想定される効果：管理業務を効率化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [アパレルの接客カルテAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-52/)

![アパレルの接客カルテAIの顧客カルテ画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-52.webp)

購買履歴、サイズ、好み、接客メモから次回提案とDM文を作る。

- カテゴリ：営業
- 業界：小売
- 部署：店舗運営・営業
- 業務テーマ：顧客管理・提案書作成・発注
- 最初の一歩：VIP顧客50名のカルテ整備から開始
- 導入難度：中（購買履歴と接客メモを顧客カルテの運用につなぎ、スタッフが次回提案とDMの下書きを確認する。）
- 想定される効果：提案と追客を高速化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [ECの同梱チラシ・CRM施策AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-54/)

![ECの同梱チラシ・CRM施策AIの顧客セグメント画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-54.webp)

購入商品、顧客属性、LTVから同梱物やメール施策を提案する。

- カテゴリ：制作
- 業界：小売
- 部署：マーケ・制作・営業
- 業務テーマ：顧客管理・提案書作成・発注
- 最初の一歩：リピート上位商品のCRM施策から開始
- 導入難度：中（購買データと顧客セグメントをCRM施策につなぎ、人が訴求と送信時期の案を確認する。LTV予測モデルは含まない。）
- 想定される効果：制作と改善を高速化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [卸売業の見積・納期回答AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-55/)

![卸売業の見積・納期回答AIの品番検索画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-55.webp)

品番、在庫、仕入先、納期を確認し、取引先への回答案を作成する。

- カテゴリ：営業
- 業界：商社・卸売
- 部署：営業・バックオフィス・CS
- 業務テーマ：問い合わせ対応・請求管理・提案書作成・発注・在庫管理・顧客管理
- 最初の一歩：よく出る品番100件から開始
- 導入難度：中（商品DB、在庫、仕入先の納期情報を照合し、営業担当者が見積と回答案を確認する。）
- 想定される効果：提案と追客を高速化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [不動産管理の入居者対応AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-61/)

![不動産管理の入居者対応AIの入居者問い合わせ画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-61.webp)

入居者からの設備不具合や契約問い合わせを分類し、回答案と業者手配を作る。

- カテゴリ：顧客対応
- 業界：不動産
- 部署：CS・バックオフィス・法務
- 業務テーマ：問い合わせ対応・書類確認・発注・契約確認・顧客管理
- 最初の一歩：管理戸数100戸のFAQ整理から開始
- 導入難度：中（入居者の問い合わせ、物件、契約情報を対応フローにつなぎ、人が回答案と手配手順を確認する。）
- 想定される効果：問い合わせ対応を平準化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [経理の支払承認AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-100/)

![経理の支払承認AIの支払候補画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-100.webp)

請求書、発注書、納品確認、承認者を照合し支払可否を整理する。

- カテゴリ：バックオフィス
- 業界：業界共通
- 部署：バックオフィス
- 業務テーマ：請求管理・書類確認・発注・品質管理
- 最初の一歩：定期支払の請求書チェックから開始
- 導入難度：中（請求書、発注書、納品確認を承認フローにつなぎ、担当者が支払候補を確認する。支払実行や会計記帳は行わない。）
- 想定される効果：管理業務を効率化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [旅館の献立・仕入れ計画AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-103/)

![旅館の献立・仕入れ計画AIの予約人数画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-103.webp)

予約人数、食事プラン、在庫から献立準備と仕入れ量を整理する。

- カテゴリ：現場
- 業界：宿泊
- 部署：店舗運営・現場責任者
- 業務テーマ：発注・在庫管理・予約管理
- 最初の一歩：夕食付きプランの仕入れ計画から開始
- 導入難度：中（予約人数・食事プランと在庫を照合し、担当者が食材量と発注候補を確認する。需要予測や最適化モデルは含まない。）
- 想定される効果：現場判断を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [葬儀社の相談受付AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-106/)

![葬儀社の相談受付AIの相談受付画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-106.webp)

相談内容、必要手配、書類、式場空き状況を整理する。

- カテゴリ：顧客対応
- 業界：冠婚葬祭
- 部署：CS・バックオフィス
- 業務テーマ：問い合わせ対応・書類確認・日報・発注・顧客管理
- 最初の一歩：事前相談の記録整理から開始
- 導入難度：中（相談内容、必要書類、式場空き状況を手配業務につなぎ、担当者が手配リストを確認する。）
- 想定される効果：問い合わせ対応を平準化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [農業法人の作業計画AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-111/)

![農業法人の作業計画AIの作業計画画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-111.webp)

天候、圃場、作業履歴、スタッフ予定から作業計画を作る。

- カテゴリ：現場
- 業界：農業
- 部署：現場責任者
- 業務テーマ：日報・発注・レポート作成
- 最初の一歩：1作物の週次作業計画から開始
- 導入難度：高（天候・作業履歴・スタッフ予定の制約を扱う作業と人員配置の最適化が実施計画に直結する。）
- 想定される効果：現場判断を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [水産加工の受注・製造計画AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-114/)

![水産加工の受注・製造計画AIの受注一覧画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-114.webp)

受注、原料在庫、加工能力から製造計画と出荷予定を整理する。

- カテゴリ：現場
- 業界：製造
- 部署：現場責任者・バックオフィス
- 業務テーマ：発注・在庫管理
- 最初の一歩：主要商品10品の製造計画から開始
- 導入難度：高（受注量・原料在庫・加工能力の制約を扱う製造計画の最適化が製造量と出荷予定に直結する。）
- 想定される効果：現場判断を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [メーカーの購買先リスクAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-117/)

![メーカーの購買先リスクAIの仕入先リスク画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-117.webp)

仕入先、納期遅延、価格変動、品質不良から購買リスクを可視化する。

- カテゴリ：経営
- 業界：製造
- 部署：経営企画・バックオフィス・経営者・現場責任者
- 業務テーマ：発注・レポート作成・品質管理
- 最初の一歩：主要仕入先30社の分析から開始
- 導入難度：中（仕入先、遅延、価格、品質の既存データを照合し、担当者が購買上の注意点と代替候補を確認する。予測モデルは含まない。）
- 想定される効果：意思決定を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [イベント会社の進行台本AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-121/)

![イベント会社の進行台本AIの進行台本画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-121.webp)

企画書、会場情報、出演者情報から進行台本、手配リスト、当日TODOを作る。

- カテゴリ：制作
- 業界：エンタメ
- 部署：制作・現場責任者・マーケ・経営者・経営企画
- 業務テーマ：提案書作成・日報・発注
- 最初の一歩：小規模イベント1件の進行表から開始
- 導入難度：低（既存の企画書と会場・出演者の資料を1つのツールで進行台本の下書きに整理し、人が確認する。手配システム連携は行わない。）
- 想定される効果：制作と改善を高速化

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## よくある質問

### 発注ではどんなAI活用例がありますか？

17件を掲載しています。掲載が多いカテゴリは現場（5件）、バックオフィス（3件）、顧客対応（3件）、業務テーマは発注（17件）、顧客管理（7件）、在庫管理（6件）です。

### 導入難度の内訳はどうなっていますか？

低：3件、中：10件、高：4件です。各ユースケースで難度の理由を確認できます。

### 最初に確認する活用例はどれですか？

導入難度が低い順に、同じ難度ではID順に[FC本部の加盟店問い合わせAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-47/)、[FC本部の新店立ち上げタスクAI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-48/)、[イベント会社の進行台本AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-121/)を掲載しています。FC本部の加盟店問い合わせAIの最初の一歩は「上位FAQ50件の整備から開始」です。FC本部の新店立ち上げタスクAIの最初の一歩は「1店舗の開業チェックリストから開始」です。イベント会社の進行台本AIの最初の一歩は「小規模イベント1件の進行表から開始」です。

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