既存の基幹システム（スーパーカクテル）を活かし、ワークフロー自動化とAIデータ活用で
現場の業務負荷を削減し、社内AI内製化を実現する段階的導入プラン
ヒアリング内容をもとに、サンライズ様の業務課題に最適なAI×ワークフロー導入プランを提案いたします
1. データはあるが、活用できていない
スーパーカクテル（基幹システム）にデータは蓄積されているが、取り出しにくく、分析・共有に至っていない。報告して終わりで改善につながっていない。
2. 属人的な手作業が現場を圧迫している
受発注処理→工場振り分け→仕入連絡のワークフローを8人時で処理。夕方の遅い時間に集中し、主婦層のスタッフに負荷が偏っている。
3. 新しいシステムを入れても「自分ごと」にならない
外部に作ってもらったツールは社内に定着しにくい。社員自身が「作れる・使える」実感を持てる内製化アプローチが求められている。
システムを作って納品するのではなく、御社が自走できる状態を目指します
津田社長ご自身がAntiGravityを使い「自分の言葉で指示するだけで作れる」体験をされたように、
AIの時代では「システム会社に発注する」から「自分たちで作る・改善する」へと大きく変わりつつあります。
外部に作ってもらったツールは「会社に与えられたもの」として他人事になりがちですが、
自分たちで作ったものは「自分ごと」として使い続け、改善し続けることができます。
当社の役割は「ゼロ→イチの立ち上げ」「詰まった時の即時解決」「最新AI活用の提案」の3点です。
最初の成功体験を一緒に作ります。
最低1つのワークフローを構築し「こんなことができるんだ」を実感
API連携、データ取得、トークン設定...
技術的な壁にぶつかった時、すぐに巻き取って解決
最新ニュースではなく「実務で使える事例」を提案。
御社の業務に合うワークフローを一緒に設計
月曜午前の幹部会議の中で30分程度のAI勉強会を実施することも可能です。
MCP・API・ワークフローといった概念を、実例を交えてわかりやすくご説明します。
「面白そう」「自分でもやってみたい」と思える社員を一人でも増やすことが、内製化の第一歩です。
スーパーカクテルを中心に、AIワークフローを接続するイメージ
スーパーカクテルからCSVで吐き出したデータ、あるいは直接接続したデータに対して、
自然言語で自由に検索・分析ができるようになります。
例：「過去3ヶ月で一番売上が多い商品カテゴリは？」
例：「先月の予算対比で遅れている部門はどこ？」
例：「今月のキャベツの仕入単価の推移を見せて」
BIツールのように決まったグラフを見るのではなく、思いついた疑問をその場で聞けるのが特徴です。
条件の保存や、定期レポートの自動生成も可能です。
各システムの必須機能と削減可能な機能を整理し、コストへの影響を可視化しています
「自分ごとにする」ための段階設計。まず現場の痛みを解消し、その成功体験から内製化へ
Phase 1：夕方の受発注処理（8人時）を自動化し、「こんなに楽になるんだ」を現場で即実感。並行してデータ分析基盤を整備し、経営陣の意思決定を支援。
Phase 2：工場の温度管理・進捗管理を自動化。「紙に書いて終わり」から「リアルタイムで見える・アラートが飛ぶ」へ。
Phase 3：Phase 1で構築した基盤を高度化。欠品時の自動振り分けやMCP直接接続で、さらなる効率化を実現。
Phase 4：社員自身がワークフローを作れる状態を目指す。「面白い、やってみたい」と思う社員を起点に、社内に自然拡散させる。
12ヶ月間の全体スケジュール。Phase 1で成果を出し、社内の合意を得てから次フェーズへ
| タスク | M1 | M2 | M3 | M4 | M5 | M6 | M7 | M8 | M9 | M10 | M11 | M12 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| ▎Phase 1 — 現場の痛みを解消 | ||||||||||||
| 📋 受発注→工場振り分けWF | ||||||||||||
| 📊 データ分析ダッシュボード | ||||||||||||
| 📝 日報・報告の自動化 | ||||||||||||
| ★ Phase 1 成果報告 | ||||||||||||
| ▎Phase 2 — 工場の見える化 | ||||||||||||
| 🌡️ 温度管理自動化 | ||||||||||||
| 🏭 加工進捗管理システム | ||||||||||||
| ★ Phase 2 成果報告 | ||||||||||||
| ▎Phase 3 — AI高度活用 | ||||||||||||
| ⚖️ 欠品時AI振り分け最適化 | ||||||||||||
| 🔌 MCP直接接続・高度分析 | ||||||||||||
| ★ Phase 3 成果報告 | ||||||||||||
| ▎Phase 4 — 内製化・自走 | ||||||||||||
| 🎓 AI勉強会（並行実施） | ||||||||||||
| 📖 ガイド・テンプレート整備 | ||||||||||||
| ★ 最終報告・自走移行 | ||||||||||||
全体を100%とした場合の各システムのコスト比率と、必須機能のみに絞った場合の削減効果
| Phase | システム | フル実装 | 必須のみ | 削減幅 |
|---|---|---|---|---|
| P1 | 📋 受発注→工場振り分けWF | 25% | 18% | ▼ 7% |
| P1 | 📊 データ分析ダッシュボード | 18% | 12% | ▼ 6% |
| P1 | 📝 日報・報告の自動化 | 10% | 7% | ▼ 3% |
| Phase 1 小計 | 53% | 37% | ▼ 16% | |
| P2 | 🌡️ 温度管理自動化 | 12% | 8% | ▼ 4% |
| P2 | 🏭 加工進捗管理 | 14% | 9% | ▼ 5% |
| Phase 2 小計 | 26% | 17% | ▼ 9% | |
| P3 | ⚖️ 欠品時AI振り分け | 10% | 7% | ▼ 3% |
| Phase 3 小計 | 10% | 7% | ▼ 3% | |
| P4 | 🎓 内製化支援・社内展開 | 11% | 7% | ▼ 4% |
| Phase 4 小計 | 11% | 7% | ▼ 4% | |
| 合計 | 100% | 68% | ▼ 32%削減可能 |
全機能をフル実装せず、各システムの「必須」機能のみに絞ることで、全体コストの約32%を削減できます。
特に削減効果が大きいのは以下の項目です：
・ 受発注→工場振り分けWF（▼7%）— AI音声通知を省き、Chatwork通知+手動確認に集中
・ データ分析ダッシュボード（▼6%）— まずCSV経由でスタート。MCP直接接続は効果実感後に
・ 加工進捗管理（▼5%）— 自動分析・改善提案は省き、まず「見える化」に集中
「推奨」「削減可」の機能は、各Phase完了後のフィードバックを踏まえて順次追加できます。
特にPhase 1（53%→37%）は、必須のみに絞っても現場の効果が十分に実感できる構成です。
| 項目 | 内容 |
|---|---|
| 支援方針 | 「作って納品」ではなく「内製化を伴走支援」。御社が自走できる状態がゴール |
| 基幹システム | スーパーカクテル（内田洋行）はそのまま維持。CSV吐き出し→AI分析の基盤を構築 |
| 最優先テーマ | 受発注→工場振り分けワークフロー（8人時の手作業を大幅削減）+ データ分析ダッシュボード |
| 対象システム | 全7システム（Phase 1〜4で段階的に導入） |
| コスト最適化 | 必須機能のみに絞ることで全体の約32%のコスト削減が可能 |
| 勉強会 | 月曜午前の幹部会議枠でAI勉強会の実施が可能。Phase 1から並行スタート |
| リスク管理 | 月額伴走型のため、効果が見えなければいつでも終了可能。最小リスクで開始できる |
本提案書の内容をご確認いただき、Phase 1で着手するワークフローの優先順位と
AI勉強会の実施タイミング（月曜幹部会議枠）をご検討ください。
あわせて、業務担当者様のご復帰後に現場ヒアリングを実施し、
受発注ワークフローの詳細設計に着手いたします。