L1卸売・商社10〜49名
卸・販売業A（従業員10〜49名規模）
コピー・コンテンツ生成／デジライズ（AI WORKS 365）
従来半年以上かかっていた商品開発から販売準備までのプロセスが大幅に短縮された。実演販売のノウハウやセールストークをAIに学習させて実演口上の台本を自動生成し、資料作成の手間も大幅に軽減。チャットボットによる社内ナレッジ共有で、誰でも一定の水準で業務を遂行できる環境が整備され、新人の育成スピードが向上した。※定性成果のみ（数値公表なし）
INDUSTRY HUB
卸売業の生成AI導入事例
卸売・商社における生成AI・AI導入事例を6件収録しています。FAX受発注のAI-OCR・需要予測・在庫最適化を中心に、導入前の課題・ベンダー・定量効果を出典とあわせて確認できます。いずれもベンダーが公表した一次情報にもとづき、企業名を匿名化して掲載しています。
用途分布（収録6件の集計）
- コピー・コンテンツ生成1件
用途別・削減率の中央値
分母（母数規模）とともに削減率が公表されている事例のみを母集団とし、n≥3の用途のみを表示しています。 n<3 の用途は、統計として十分ではないため表示していません。
| 用途 | 中央値 | n |
|---|---|---|
| 経理・記帳・経費の自動化 | 約56%削減 | 3件 |
※中央値は各事例の公表値（レンジは中点）から当サイトが算出した参考値です。効果を保証するものではありません。
CASES
卸売・商社の事例一覧（6件）
L1卸売・商社規模非公表
食品卸C社（従業員規模非公開）
経理・記帳・経費の自動化／株式会社インフォマート（発注書AI-OCR／BtoBプラットフォーム 受発注ライト）
処理時間は少なくとも3分の1に短縮分母: 月3,000〜4,000枚のFAX発注書処理（2025年9月時点、全国45事業所中31拠点で稼働）
L1卸売・商社300〜999名
青果卸B社（従業員300〜999名規模）
経理・記帳・経費の自動化／LINE WORKS株式会社（LINE WORKS OCR）
1伝票あたり3分かかっていた処理速度は1.33分に短縮され、作業時間としては約56%も削減（1時間あたり平均約20伝票だった処理数が36伝票となり、およそ80%も作業効率がアップ）分母: 月約4万件の注文のうち約2万件強をフォーマット化・自動処理
L1卸売・商社規模非公表
厨房機器・食器卸A社（従業員規模非公開）
経理・記帳・経費の自動化／LINE WORKS株式会社（LINE WORKS OCR）
受注入力担当者が入力するデータと紙に出力して確認するデータの量がほぼ半減したことで、受注処理に要する作業時間もほぼ半減分母: 1日2,000件超の注文のうち約6割を占めるFAX発注書の受注処理
L1卸売・商社規模非公表
鋼材卸D社（従業員規模非公開）
経理・記帳・経費の自動化／アライズイノベーション株式会社（AIRead／AIRead ETL Option）
営業一部で約15時間、営業二部で約18時間の作業時間削減効果が見込め、月あたり約33時間の業務効率化を実現（本稼働時点で注文書全体の3分の1が自動化対応）分母: 注文書入力業務（本稼働時点で全体の3分の1を自動化）
L1卸売・商社規模非公表
繊維卸E社（従業員規模非公開）
需要予測・在庫最適化／株式会社トライエッティング（UMWELT）
在庫の回転数が平均で1.5倍にまで向上可能（在庫保有量を理論上33%削減できることを示した）分母: 在庫回転率（導入前比）
BY USE CASE
卸売・商社の導入事例を用途別に見る
卸売・商社の経理・記帳・経費の自動化導入事例（4件）
卸売・商社のコピー・コンテンツ生成導入事例（1件）
卸売・商社に近い事例を、無料の事例マッチング診断で絞り込めます
業種・規模・業務領域・課題の4問に回答いただくと、収録した導入事例から条件の近いものを照合します（判定はすべてルールベースで行い、スコアの重みも開示しています。該当する事例がない場合は「該当なし」と表示します）。
FAQ
卸売・商社の生成AI導入 よくある質問
Q. 卸売・商社では、生成AIはどのような業務に使われていますか？
A. 本ページに収録した卸売・商社の生成AI導入事例6件では、経理・記帳・経費の自動化・コピー・コンテンツ生成などの用途が中心です。上記の用途分布と事例一覧で、どの業務でどの程度の成果が得られているかを確認できます。
Q. 卸売・商社の生成AI導入にかかる費用の目安はどのくらいですか？
A. 費用は、ツールの種類や導入規模によって異なります。月額数千円からのSaaS型ツールで始められるものもある一方、社内システムとの連携や独自開発を伴う場合は費用が増加します。当サイトの事例では成果（削減率など）を出典とあわせて確認できるため、費用対効果を検討する際の参考としてご活用いただけます。具体的な料金は、各ベンダーの公式サイトにてご確認ください。
Q. 卸売・商社で生成AIの導入を始めるには、何から着手すればよいですか？
A. まず自社の課題に近い導入事例を確認し、次に無料の事例マッチング診断（4問）で条件の近い事例に絞り込む方法をおすすめします。用途と期待できる成果の目安を把握したうえでベンダーへ相談することで、失敗を避けやすくなります。
Q. 掲載されている卸売・商社の事例は信頼できますか？
A. 当サイトの事例は、ベンダーや導入企業等が公表した一次情報を出典として収録し、成果の数値には出典・確認日を明記しています。推測による数値や架空の事例は掲載していません。掲載基準は「掲載・検証基準」ページで公開しています。
PATTERNS
業務別に見る卸売業のAI活用パターン
卸売業の業務ごとに、AIの主な活用場面を業務別に整理しました。定型業務から小規模に始めることで、失敗を避けやすくなります。実際の成果は、このページ上部の導入事例（6件・全件に出典を記載）と「用途分布」「用途別・削減率の中央値」で確認できます。
受発注
FAX・紙の受発注のAI-OCR、伝票処理の自動化、問い合わせの一次対応
定型・大量処理はAI-OCRとの相性が良い領域です。
需要予測・在庫
需要予測、在庫最適化、発注の下書き
発注・在庫の最終判断は人が行います。
営業・提案
提案書・商品説明の下書き、取引先問い合わせ対応、過去取引のRAG検索
数値・取引条件は人が確認します。
事務・経営
請求・帳票、社内ナレッジのRAG、レポート自動化
定型業務から小規模に始めます。
※各用途の件数・削減率の傾向は、上記の「用途分布」「用途別・削減率の中央値」（当サイトが出典を確認した導入事例の集計です。母数の記載があるもののみ表示しています）をご覧ください。
CAUTION
導入前の注意点
- ・最終判断は人：発注・在庫・取引条件の判断は人が行います（AIは予測・下書きの補助として活用します）。
- ・機密情報：取引先情報・価格などを無料版AIに入力しません。入力ルールを先に決めます。
- ・スモールスタート：1業務のPoCから始めます。
進め方の詳細は生成AI導入の進め方【5ステップ】、法対応は個人情報保護法とAI学習の実務ポイントもあわせてご覧ください。