Proposal / 株式会社サンライズ様向け

全社 DX・AI 活用推進
部署別タスク 実装提案書

4部署14タスクについて、各タスクのワークフローと実装イメージをデモ形式でご覧いただけます。
4
対象部署
14
自動化タスク
2026.9〜
開始予定
商品課 DBグループ
担当：今岸 佑実 ／ 4タスク
AI活用
ストック類 受注集計 & 発注AI最適化
ゼリー・甘栗等のストック商品の受注データを自動集計し、在庫・トレンドをもとにAIが最適発注量を算出・提案する。
ワークフロー
スーパーカクテルから
受注データ自動取得
→
商品別・日別に
自動集計
→
現在庫データと
照合
→
AIが需要予測・
最適発注量を算出
→
仕入先別
発注書を自動出力
デモ
商品名今週受注現在庫AI推奨発注量優先度
蒟蒻ゼリー 1kg248cs32cs——
甘栗むいちゃいました183cs91cs——
甘栗（大袋）96cs15cs——
ゼリー飲料アソート315cs58cs——
甘栗ミックス42cs200cs——
受注データ・在庫を分析中...

分析完了

甘栗（大袋）・蒟蒻ゼリーは在庫枯渇リスク。来週受注は昨年比 +14% 見込みのため緊急発注を推奨。甘栗ミックスは在庫十分につき発注不要。
DX化
帳合商品 受注集計・発注書自動作成
帳合商品の受注データを集計し、仕入先別の発注書をシステムが自動フォーマットして出力。転記ミスをゼロに。
ワークフロー
帳合商品の
受注確認
→
仕入先別に
自動分類・集計
→
発注書テンプレートに
自動入力
→
PDF生成
→
仕入先へ
自動送付
デモ
仕入先
発注日
商品コード商品名受注数発注数
JY-001蒟蒻ゼリー 1kg×1280cs80cs
JY-003ゼリー飲料 180ml×2460cs60cs
AK-002甘栗 50g×20120cs120cs
発注書を自動生成中...
発 注 書
御中
発注日：2026年9月7日
納品希望日：2026年9月10日
株式会社サンライズ
商品課DBグループ 今岸
自動生成 No. PO-2026-0907-042
商品名発注数単価小計
蒟蒻ゼリー 1kg×1280cs¥2,400¥192,000
ゼリー飲料 180ml×2460cs¥3,200¥192,000
甘栗 50g×20120cs¥1,800¥216,000
発注合計：¥600,000（税込 ¥660,000）
PDFを生成しました。仕入先（ap@supplier.co.jp）へ自動送付済み
DX化
紙発注書 → 作業指示書・発注書 自動化
紙で届く発注書をOCRでデジタル化し、作業指示書・発注書を自動生成。手入力を排除しミス・工数を大幅削減。
ワークフロー
紙の発注書を
スマホで撮影
→
OCRでテキストを
自動抽出
→
データを
検証・補正
→
作業指示書を
自動生成
→
システムに
自動登録
デモ
紙の発注書（スキャンイメージ）
OCRでテキストを読み取り中...

作業指示書（自動生成）

項目内容
受注番号RCV-2026-0905-018
発注元大阪食品センター株式会社
商品甘栗むいちゃいました 50g × 240ケース
納品期限2026年9月12日（金）
作業指示冷蔵倉庫 B棟 → 出荷ゾーンへ移動・ラベル確認後出荷
AI活用
シフト自動作成
有休・希望休・過去の稼働実績・繁忙期データをもとにAIが最適シフト案を自動生成。担当者の確認・調整工数を最小化。
ワークフロー
Googleフォームで
希望休・有休を収集
→
申請データを
自動取得・集約
→
労務ルール・
最低人員数を確認
→
AIが最適
シフト案を生成
→
担当者が
確認・承認
デモ
田中：10/8(水) 有休 鈴木：10/10(金) 希望休 佐藤：10/11(土) 有休 山本：10/9(木) 午前のみ
氏名
月/6
火/7
水/8
木/9
金/10
土/11
日/12
田中
鈴木
佐藤
山本
AIがシフトを最適化中...

生成完了

全員の希望を反映済み。最低人員（2名）毎日確保。連続出勤7日超なし。 作成時間：従来40分 → 3秒
管理本部
担当：小崎 貴羅 ／ 3タスク
DX化
請求書作成・発送の自動化
取引データから請求書を自動生成し、PDF化してメール送付まで自動実行。月次の請求業務を一気通貫で自動化。
ワークフロー
月次取引データを
自動集計
→
顧客別に
請求額を計算
→
テンプレートに
自動入力・PDF生成
→
メールで
自動送付
→
送付履歴を
Sheetsに記録
デモ
得意先
請求対象月
商品名数量単価金額
蒟蒻ゼリー 1kg×1280cs¥2,400¥192,000
甘栗 50g×20240cs¥980¥235,200
ゼリー飲料 180ml×2460cs¥3,200¥192,000
請求書を生成中...
請 求 書
御中
請求日：2026年9月1日 ／ 支払期限：2026年9月30日
株式会社サンライズ
管理本部 小崎 貴羅
No. INV-2026-0901-083
品目数量単価小計
蒟蒻ゼリー 1kg×1280cs¥2,400¥192,000
甘栗 50g×20240cs¥980¥235,200
ゼリー飲料 180ml×2460cs¥3,200¥192,000
小計 ¥619,200 ／ 消費税 ¥61,920
ご請求金額：¥681,120
PDF生成完了。メールにて自動送付しました（ap@client.co.jp）
自動化
誕生日の花注文 自動化
社員名簿の誕生日データをもとに、指定日前に自動でフラワーショップへ注文を送信。担当者の手作業を完全排除。
ワークフロー
毎朝 社員名簿を
自動チェック
→
1週間以内に
誕生日の社員を抽出
→
フラワーショップへ
自動注文送信
→
注文確認メール
を自動受信
→
Chatworkで
担当者に通知
デモ
社員名誕生日今月注文ステータス
田中 健一9月8日今月待機中
佐藤 美咲9月21日今月待機中
山本 太郎11月3日—対象外
鈴木 花子12月15日—対象外
フラワーショップに注文を送信中...
花の注文が完了しました（2名分）。Chatworkで関係者に通知しました。
DX化
社内販売 注文リスト作成・自動集計
社内販売の注文をフォームで収集し、商品・金額・数量を自動集計してリスト化。集計ミスをなくし精算業務を効率化。
ワークフロー
Googleフォームで
注文を受付
→
回答データを
自動取得・集計
→
商品・数量・金額を
集計リストに出力
→
Googleシートに
自動反映
→
担当者に
完了通知
デモ
Googleフォーム 回答一覧（9月分 16件）
田中: ゼリー飲料 3本 ¥450 ／ 鈴木: 甘栗 2袋 ¥280 ／ 佐藤: ゼリー飲料 5本 ¥750
山本: 甘栗 4袋 ¥560 ／ 今岸: ゼリー飲料 2本 ¥300 ／ 細越: 甘栗 1袋 ¥140 …
フォーム回答を集計中...

集計完了（9月度 社内販売）

商品名注文数単価合計金額
ゼリー飲料52本¥150¥7,800
甘栗 50g38袋¥140¥5,320
蒟蒻ゼリー24個¥200¥4,800
合計114点—¥17,920
Googleシートへの転記完了。集計時間：0秒（従来：20分）
和歌山・東海 加工G
担当：細越 渉平 / 沼田 ／ 6タスク
DX化
作業数値 集計自動化
日次の作業実績（処理数・出荷数等）を自動集計し、ダッシュボードへリアルタイム反映。手入力・Excel集計を廃止。
ワークフロー
現場からGoogleフォームで
作業実績を入力
→
n8nが自動取得・
日次集計を実行
→
ダッシュボードを
リアルタイム更新
→
日次レポートを
自動生成・配信
デモ
0
本日出荷数（ケース）
0
処理数（個）
0
稼働人員（名）
0%
計画達成率
0
ゼリー類（ケース）
0
甘栗類（ケース）
作業実績データを集計中...
AI活用
作業数（出荷数）予測
昨年対比・季節性・バイヤー情報・週間予定をAIが統合分析し、翌週〜翌月の出荷数を予測。商品課とも連動。
ワークフロー
昨年同期
実績を自動取得
→
バイヤー情報・
週間予定を参照
→
季節性・トレンドを
AIが分析
→
商品別予測値を
算出
→
加工G・商品課の
計画に自動反映
デモ
月次出荷実績 vs AI予測（千ケース）
4月
5月
6月
7月
8月
9月
実績 AI予測
AIが出荷数を分析・予測中...

9月予測レポート

カテゴリ予測出荷数前年比信頼度
ゼリー類42,800cs+18%92%
甘栗類28,300cs+11%88%
もぎたて計15,900cs+3%85%
猛暑の影響でゼリー類が大幅増見込み。原料発注・人員配置を早めに調整することを推奨します。
DX化
翌月度 有休・希望休 シフト自動反映
Googleフォームで収集した有休・希望休申請をシフト表へ自動反映。担当者の手動入力作業を解消。
ワークフロー
Googleフォームで
有休・希望休を申請
→
申請データを
自動取得
→
既存シフト表に
自動転記
→
重複・人員不足を
自動チェック
→
確認依頼を
Chatworkに通知
デモ
フォーム申請（10月分）
細越：10/1(木) 有休 ／ 沼田：10/5(月) 希望休 ／ 田中：10/8(木) 有休 ／ 山本：10/12(月) 午前のみ
氏名
月/1
火/2
水/3
木/4
金/5
土/6
日/7
細越
沼田
田中
シフト表に自動反映中...
シフト表への反映が完了しました。Chatworkで担当者に通知しました。
AI活用
ラベル添付チェックリスト OCR確認
チェックリストを撮影するだけでOCRが内容を読み取り、未確認項目を自動アラート。記載漏れを防止。
ワークフロー
チェックリストを
スマホで撮影
→
Google Vision APIで
OCR処理
→
必須項目リストと
自動照合
→
未記入・不備を
アラート
→
結果をシステムに
自動記録
デモ
ラベル添付チェックリスト（撮影イメージ）
OCRでチェックリストを読み取り中...
AI活用
MT 議事録 自動生成
会議音声を録音するだけでAIが文字起こし・要約・アクションアイテム抽出まで自動実施。議事録作成時間をほぼゼロに。
ワークフロー
会議音声を
録音
→
Whisperで
文字起こし
→
AIが要約・
整理
→
アクションアイテムを
自動抽出
→
GoogleDriveに
保存・共有
デモ
録音
文字起こし
AI要約
アクション抽出
完成
処理中...

議事録（自動生成）

会議：10月生産計画 週次MT ／ 2026年9月6日 10:00〜10:45
参加：細越、沼田、今岸、小崎

【議題1】10月出荷予測と人員計画
AI予測：昨年比+15%見込み。加工ラインの増員（2名）を検討。

【議題2】ラベル添付ミス防止
OCRチェックリストを10月から試験運用開始で合意。

【アクション】
・細越：10月シフト案を9/10までに提出
・今岸：ストック類の追加発注を週明けまでに実施
・小崎：OCRツールの確認・導入準備
DX化
定期報告書 自動アップ
日次・週次・月次の定期報告書を集計データから自動生成し、指定チャット・フォルダへ自動配信。
ワークフロー
スケジュールトリガー
（日次/週次/月次）
→
集計Sheetsから
データ自動取得
→
レポートを
自動生成
→
Driveに
自動アップロード
→
Chatworkに
自動通知
デモ
毎日 17:00
日次出荷数レポート
稼働中
毎週月 9:00
週次作業数集計
稼働中
月末 最終営業日
月次生産報告書
稼働中
日次レポートを生成しました。GoogleDriveにアップ済み。Chatworkで加工G全員に配信完了。
商品課
担当：岡本 大輔 / 熊谷 ／ 5タスク
DX化
スーパーカクテル → 集計表 自動連携
基幹システムから日別・部門別・商品別の数量・売上を自動抽出し、集計表へ直接転記。毎日の手入力が完全になくなります。
ワークフロー
スーパーカクテルから
CSVを自動出力
→
n8nが自動検知・
データを取得
→
データをパース・
変換
→
Googleシートに
自動転記
→
集計計算を
自動実行
デモ
対象日付
部門
スーパーカクテルからデータ取得中...

集計完了 — 2026年9月5日 全部門

部門数量（cs）売上（円）前日比昨年比
ゼリー部門1,842¥4,420,800+12%+18%
甘栗部門1,093¥2,183,400-3%+8%
もぎたて部門627¥1,567,500+5%-2%
合計3,562¥8,171,700+6%+10%
集計表への転記完了。手入力時間：0秒（従来：30〜45分/日）
DX化
仕入平均単価 算出自動化
仕入データから商品ごとの平均単価を自動算出。手動計算による誤差をなくし正確な原価管理を実現。
ワークフロー
仕入データを
スーパーカクテルから取得
→
商品ごとに
グループ化
→
総仕入額 ÷ 総数量で
平均単価を自動算出
→
前月比を
計算
→
マスターシートを
自動更新
デモ
商品名今月仕入額仕入数量平均単価前月比
蒟蒻ゼリー 1kg¥4,800,0002,000cs——
甘栗むいちゃいました¥2,940,0003,000cs——
甘栗（大袋）¥1,350,000900cs——
ゼリー飲料アソート¥9,600,0003,200cs——
平均単価を算出中...
DX化
もぎたて 月度締め集計 自動化
もぎたてシリーズの月次締め集計を自動化。商品別・期間別のデータをフォーマットに自動出力。
ワークフロー
月末トリガーが
自動発火
→
もぎたて商品の
月次データを抽出
→
商品別・チャネル別に
自動集計
→
締め数値を
確定・出力
→
月次集計シートに
自動転記
デモ
集計対象：2026年8月度 もぎたてシリーズ
対象商品：もぎたて巨峰 / もぎたてシャインマスカット / もぎたて桃 / もぎたてみかん（全4品）
月次データを集計中...

2026年8月度 もぎたて締め集計

商品名販売数売上（円）前月比昨年比
もぎたて巨峰3,420cs¥8,208,000+22%+15%
シャインマスカット2,180cs¥6,540,000+18%+28%
もぎたて桃1,960cs¥4,312,000-5%+8%
もぎたてみかん840cs¥1,344,000+10%-3%
合計8,400cs¥20,404,000+12%+14%
AI活用
受注数（作業数）予測 AI
昨年対比・バイヤー情報・事前計画・週間予定等をAIに与え、受注数を予測提案。加工Gの出荷予測とも連動。
ワークフロー
昨年同期実績を
自動取得
→
バイヤー情報・
事前計画を入力
→
週間予定・季節性を
AIが総合分析
→
商品別受注数を
予測
→
加工G連携・
発注計画に反映
デモ
昨年9月実績
バイヤー情報（手入力）
週間特記事項
AIが受注数を予測中...

受注数予測（9月度）

商品カテゴリ予測受注数前年比根拠
ゼリー類22,800cs+20%猛暑・バイヤー増注
甘栗類15,400cs+12%昨年比上昇トレンド
もぎたて計8,200cs+2%季節要因・やや停滞
合計46,400cs+14%
AI活用
原料発注数 予測AI（日次〜繁忙期）
受注数予測をもとに必要原料量を逆算。日々・週間・月間・繁忙期の発注数をAIが自動算出し、発注リストを生成。
ワークフロー
受注数予測値を
入力
→
原料配合率
マスターを参照
→
必要原料量を
自動計算
→
現在庫・安全在庫と
照合
→
発注推奨リストを
自動生成
デモ
受注数予測（AIより取得）
9月度 合計予測：46,400ケース（ゼリー類 22,800 / 甘栗類 15,400 / もぎたて 8,200）
原料発注数を算出中...

原料発注リスト（9月度）

原料名必要量現在庫発注推奨量優先度
こんにゃく粉4,560kg820kg3,740kg緊急
甘栗（中国産）12,320kg5,400kg6,920kg早急
ゼラチン1,820kg2,100kg発注不要余裕
砂糖3,200kg1,200kg2,000kg早急
ぶどうエキス680kg150kg530kg緊急
こんにゃく粉・ぶどうエキスは緊急発注が必要です。週明けまでに仕入先への連絡を推奨します。