CFCL IT統合プロジェクト
AI改善 着手候補 全件 — 施策 → 課題 → 業務 トレーサビリティ
対象: アラジン刷新を待たずAI単独で着手できる改善（Top5＋追加17件＝計22件）
出典: 現行業務一覧(As-Is) / 新機能一覧(To-Be) / 統合版v0.4
版: v0.1（設計書ベース・概算）
各施策が「どの現行業務」の「どの課題(I-x)」から出ているかを1本の線で辿れるようにした表です。上から順に、施策 → その施策が解く課題 → その課題が発生している現行業務、と下るほど根に近づきます。No.1〜5は先に整理した着手Top5と同一内容、No.6以降はそれ以外のAI単独着手候補です（No.6以降は優先順位ではなく列挙）。
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着手施策
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課題（As-Is / I-x）
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現行業務
I-x = 現行業務一覧で定義したAs-Is課題の番号（I-1〜I-9）
着手Top5のトレーサビリティ
1
会計の自動仕訳
AI=変換・科目下書き／確定=経理
着手する施策
会計の自動仕訳
← 出ている課題（As-Is）
I-8
会計はすべて手取込・手集計。AO売上・銀行明細・経費 → MF会計へ手インポート（API未連携）
← 発生している現行業務
G 会計
AO売上/請求データのMF会計連携（手インポート）
関与システム: AO → MF会計
G 会計
銀行入出金のMF会計手インポート（りそな等）
関与システム: 銀行 → MF会計
G 会計
経費精算のMF会計連携（バクラク集計）
関与システム: バクラク → MF会計
効果: 月次の手取込・手集計がなくなる。会計ソフト(MF)は新システム後も使い続けるため、効果が長く続く。
2
取引先・顧客リストの名寄せ統合
AI=名寄せ・突合／確定=営業事務・経理
着手する施策
取引先・顧客リストの名寄せ統合
← 出ている課題（As-Is）
I-3
取引条件変更 → 得意先マスタ（版が7世代残存・正本不明）
I-4
顧客接点 → 顧客情報（JOOR+AO+Excelで重複管理・CRM未導入）
← 発生している現行業務
F マスタ管理
得意先マスタの整備・更新（130列超）
関与システム: AO / Excel
F マスタ管理
海外バイヤー名寄せ（BUYER_INFO 約90社）
関与システム: Excel / JOOR / AO
J リテール
顧客情報の管理（CRM未導入・スプレッドシート）
関与システム: JOOR / AO / Excel
効果: 重複台帳をAIで突合し正本を1本化。新システム移行の前準備になるので、アラジン導入時も無駄にならない。
3
売上・在庫の集計自動化
AI=集計・貼付／確定=MD
着手する施策
売上・在庫の集計自動化
← 出ている課題（As-Is）
I-5
AO実績 → 手作業BI集計簿（週次更新・属人化／19,319行×215列）
I-3
各SのAO/POS/EC在庫を手貼付 → 消化率・在庫上代（4コピー並存）
← 発生している現行業務
C 販売分析
Season sales review（AO実績を手取込・週次BI集計）
関与システム: AO / Excel
C 販売分析
VOL別在庫上代・消化シミュレーション（19タブ・4コピー並存）
関与システム: AO / スマレジ / Shopify
効果: 毎週手作業でExcelに貼っている集計を自動化。属人化と4重管理を解消する。
4
ラインシート → 商品登録の自動変換＋エラー事前チェック
AI=変換・事前チェック／確定=MD・生産
着手する施策
ラインシート → 商品登録の自動変換＋エラー事前チェック
← 出ている課題（As-Is）
I-2
ラインシート → 手動変換 → AO商品マスタ（GROUP MAP変更が最大11箇所へ波及）
I-7
ラインシート → AO商品登録（毎シーズン登録エラー常態化）
← 発生している現行業務
B 発注・生産
ラインシート → AO取込フォーマット変換・商品登録
関与システム: Excel(LINESHEET) / AO
F マスタ管理
商品マスタ登録・エラー修正（HIN）
関与システム: AO
効果: 毎シーズン常態化している登録エラーを、登録前に潰す。転記の波及ミスも防ぐ。
5
入荷・出荷データの取込前チェック
AI=取込前検知／確定=物流
着手する施策
入荷・出荷データの取込前チェック
← 出ている課題（As-Is）
I-1
WMS入庫CSV → AO在庫（分納を全入荷と誤認するエラー多発）
I-7
在庫差異 → 調査記録（盗難可能性の指摘あり）
← 発生している現行業務
C 入荷
WMS入荷データのAO取込（NOHSK/入荷CSV）
関与システム: ロジザード / AO
D 出荷
出荷確定・出荷実績のAO取込（SHK/SNK CSV）
関与システム: ロジザード / AO
C 受入検証
未受入・積送在庫の調査（滞留・欠落の原因究明）
関与システム: AO / ロジザード
効果: 「分納を全入荷と誤認」する多発エラーを取込前に検知。在庫差異（盗難疑いに発展した件）の早期発見につながる。
その他のAI単独着手候補（No.6〜22）
出典: 業務ヒアリングFORM（CFCL記入・全11部門）で「AIで自動化」フラグが付いた業務を、新機能一覧(To-Be)の課題マップ(I-1〜I-9)に紐付けて整理したものです。いずれもアラジン(AO)本体には手を入れず、Excel／CSV／メールの層で完結し、AIは変換・チェック・下書きまで、最終確定は人が行う前提です。
6
指示書（TECH PACK）の自動生成
AI=下書き生成／確定=企画・生産
着手する施策
指示書（TECH PACK）の自動生成
← 出ている課題（As-Is）
I-2
マスタの二重管理（GROUP MAP原本を全下流へ手動転記／1変更が最大11箇所へ波及）
← 発生している現行業務
Design 企画
7.0 TECH PACK（指示書）作成
関与システム: GROUP MAP / FUKU296 / Excel
効果: 商品マスタ(GROUP MAP)から指示書を自動下書きし、手動転記の波及ミスを減らす。
7
ケアガイド（CARE GUIDE）の自動生成
AI=下書き生成／確定=生産
着手する施策
ケアガイド（CARE GUIDE）の自動生成
← 出ている課題（As-Is）
I-2
マスタの二重管理（商品情報を各帳票へ人手で転記）
← 発生している現行業務
Production 生産
CAREGUIDE（洗濯表示・取扱説明）の作成
関与システム: 商品マスタ / Excel
効果: 商品マスタからケアガイドを自動下書きし、都度の手作成をなくす。
8
EC商品説明文の自動生成
AI=下書き生成／確定=PR・EC
着手する施策
EC商品説明文の自動生成
← 出ている課題（As-Is）
I-2
マスタの二重管理（商品マスタから説明文を人手で作成・複数部門で重複）
← 発生している現行業務
PR・EC
商品説明作成 / EC用商品説明
関与システム: 商品マスタ / EC(Shopify)
効果: 商品マスタから説明文を自動下書き。PRとECで重複していた作成作業を1本化できる。
9
工場MAP（FACTORY MAP）の自動作成
AI=配置下書き／確定=企画
着手する施策
工場MAP（FACTORY MAP）の自動作成
← 出ている課題（As-Is）
I-6
マクロ／旧形式依存（脆い手組みツール・手作業での資料作成に依存）
← 発生している現行業務
Design 企画
10.0 FACTORY MAP 作成
関与システム: Procreate出力 / Excel
効果: Procreate等の出力データを自動配置して工場MAPを下書き。手作業のレイアウトを省く。
10
受注データの自動突合（JOOR ⇔ AO ⇔ OC）
AI=突合・差異検知／確定=物流
着手する施策
受注データの自動突合（JOOR ⇔ AO ⇔ OC）
← 出ている課題（As-Is）
I-3
帳票の重複・版乱立（受注一括取込フォーマットが未統一・Wチェックを手作業）
← 発生している現行業務
Logistics 物流
受注データWチェック（国内卸／海外卸）
関与システム: JOOR / AO / OC
効果: 得意先別に数量・金額の一致をAIが自動確認。手作業のダブルチェックを置き換える。
11
残指示・遅延リストの自動作成
AI=抽出・下書き／確定=物流
着手する施策
残指示・遅延リストの自動作成
← 出ている課題（As-Is）
I-1
システム間の手動連携（倉庫WMSとAOをCSV手取込・手集計で接続）
← 発生している現行業務
Logistics 物流
残指示リスト作成 / 遅延リスト作成と共有
関与システム: ロジザード(LZ) / AO / Excel
効果: 倉庫データから未入庫・入庫予定をAIが抽出しリスト化。手集計と共有の手間を減らす。
12
生産ライン計画・キャパ試算の下書き
AI=試算・異常検知／確定=工場
着手する施策
生産ライン計画・キャパ試算の下書き
← 出ている課題（As-Is）
I-6
マクロ／旧形式依存（見積・計画を脆いExcel手組みツールで作成）
← 発生している現行業務
Factory 工場
ライン計画作成・生産キャパ試算 / 原料投入日・編立開始日設定
関与システム: 受注明細 / Factoryライン表 / Excel
効果: 受注明細からキャパ試算を自動下書きし、オーダー過不足・異常値を検知する（生産進捗の詳細管理は要確認）。
13
生産遅延の異常値レポート自動作成
AI=検知・下書き／確定=工場・生産
着手する施策
生産遅延の異常値レポート自動作成
← 出ている課題（As-Is）
I-7
データ品質・障害の未解決（遅延・異常の検知が人手で後手に回る）
← 発生している現行業務
Factory 工場
遅延発生時の異常値報告
関与システム: Factoryライン表 / Excel
効果: 生産の遅れをAIが自動検知してレポート化。異常の発見が早まる。
14
制服振り分け・特別出荷の自動化
AI=振り分け下書き／確定=物流
着手する施策
制服振り分け・特別出荷の自動化
← 出ている課題（As-Is）
I-1
システム間の手動連携（人事異動・特別出荷の割り当てを手作業で実施）
← 発生している現行業務
Logistics 物流
人事異動による制服振り分け / Personal order for Paris出荷
関与システム: 異動データ / Excel
効果: 異動データから制服の再振り分けをAIが下書き。都度の手作業割り当てを減らす。
15
輸出入書類（CARNET／INVOICE／EPA等）の自動作成
AI=書類下書き／確定=物流・企画
着手する施策
輸出入書類（CARNET／INVOICE／EPA等）の自動作成
← 出ている課題（As-Is）
I-3
帳票の重複・版乱立（書類フォーマットが未統一・都度手作成）
← 発生している現行業務
Design・Logistics
22.0 CARNET/INVOICE / EPA申請 / CPTPP対応 / 再輸入免税
関与システム: AO / Excel
効果: delivery順データから輸出入書類をAIが自動下書き。書類作成の手作業を減らす（詳細な進捗管理は要確認）。
16
入金確認・売上申請の自動化
AI=突合・下書き／確定=物流・経理
着手する施策
入金確認・売上申請の自動化
← 出ている課題（As-Is）
I-8
会計・経費の手インポート（入金突合・売上申請を月次で手作業）
← 発生している現行業務
Logistics 物流
入金管理（国内卸） / 海外卸売上申請速報 / 入金確認 / 国内卸売上申請
関与システム: AO / 銀行 / Excel
効果: 入金と請求の突合、売上申請の下書きをAIが行う。Top5「会計の自動仕訳」と対になり手集計を減らす。
17
在庫消化・上代シミュレーションの自動化
AI=試算下書き／確定=MD
着手する施策
在庫消化・上代シミュレーションの自動化
← 出ている課題（As-Is）
I-6
マクロ／旧形式依存（見積FM＝.xlsm・3,483列 等の脆い手組みツールに依存）
← 発生している現行業務
MD
在庫消化シミュレーション / 上代確定のためのシミュレーション
関与システム: Excel（見積FM系）/ AO実績
効果: データから消化・上代の試算をAIが下書き。3,483列規模の重いExcelマクロ作業を軽くする。
18
国際プライシング・原価率集計の自動化
AI=集計・比較下書き／確定=海外・生産
着手する施策
国際プライシング・原価率集計の自動化
← 出ている課題（As-Is）
I-6
マクロ／旧形式依存（価格・原価率の集計を手組みツールで作成）
← 発生している現行業務
International・Production
International Pricing / 原価率集計表
関与システム: Excel / AO
効果: 為替・掛け率をふまえた価格と原価率の集計・比較をAIが下書き。手集計の負担を減らす。
19
下げ札読み替え・価格改定の自動化
AI=突合・下書き／確定=物流・小売
着手する施策
下げ札読み替え・価格改定の自動化
← 出ている課題（As-Is）
I-3
帳票の重複・版乱立（卸先下げ札とCFCL下げ札の対応表を手作業で整備）
← 発生している現行業務
Logistics 物流
下げ札読み替え表作成 / 価格改定
関与システム: Excel / AO
効果: 卸先下げ札とCFCL下げ札の整合をAIが自動化。価格改定の反映漏れを防ぐ。
20
アンケート・問い合わせ・客注の自動集約
AI=集計・分類下書き／確定=小売
着手する施策
アンケート・問い合わせ・客注の自動集約
← 出ている課題（As-Is）
I-4
帳票の所有者が曖昧（顧客接点の情報が部門ごとに分散・オーナー未定義）
← 発生している現行業務
Retail 小売
購入後アンケート / 問い合わせ一覧・EC返金返品 / Wholesale客注申込フォーム
関与システム: フォーム / Excel
効果: 回答・問い合わせ・客注をAIが自動集計・分類。手集計と転記の手間を減らす。
21
店頭 顧客情報のDB化・二重入力削減
AI=名寄せ・入力補助／確定=店舗
着手する施策
店頭 顧客情報のDB化・二重入力削減
← 出ている課題（As-Is）
I-4
帳票の所有者が曖昧（顧客情報がJOOR+AO+Excelで重複・CRM未導入）
← 発生している現行業務
Store 店舗
顧客情報入力
関与システム: スマレジ / Excel
効果: 店頭の顧客入力をAIが名寄せ・補助し、二重入力を削減。Top5「名寄せ統合」の店頭側を補完する。
22
会議議事録・定例レポートの自動作成
AI=下書き生成／確定=各部門
着手する施策
会議議事録・定例レポートの自動作成
← 出ている課題（As-Is）
I-9
属人化・人の運用課題（議事録・定例レポート・スケジュールの手作業作成が個人依存）
← 発生している現行業務
Production・PR・Creative
各定例の議事録 / Sales Report / ニュースレター / Task・Call Sheets
関与システム: Excel / 各種ドキュメント
効果: 議事録・定例レポート・スケジュールをAIが自動下書き。属人化した文書作成の負担を減らす。
※ 本表は設計成果物（v0.3/v0.4）ベースの洗い出しです。No.1〜5は先に整理した着手Top5と同一内容、No.6〜22は業務ヒアリングFORMで「AIで自動化」フラグが付いた業務を課題マップに紐付けたものです（No.6以降は優先順位ではなく列挙）。実データ（ラインシート・売上実績等）は未確認のため、効果はすべて概算・推定です。
※ 課題番号 I-1〜I-9 は現行業務一覧(As-Is)で定義したもの。I-9 は「属人化・追加ヒアリングを要する人の運用課題」です。※要確認・仮置きの業務は効果欄にその旨を明記しています。
※ AIは「変換・チェック・下書き」までを担い、最終確定は人が行う前提です。アラジン本体には手を入れず、Excel／CSV／メールの層だけで完結するため、将来アラジンが替わっても作り直しは不要です。