在庫と取り置きの問い合わせにすぐ返す。在庫表からAIが返事を下書き

この記事では、小さな小売店の人手不足をAIで補う方法。売場と接客の時間を取り戻すの「お客様からの問い合わせは、AIが返事を下書きする」を、仕組みとして作る方法を説明します。

一言でいうと、お客様からの在庫と取り置きの問い合わせを1つの一覧に集める。在庫の数は在庫表から、取り置きの期間や営業時間は店の決まりから差し込み、AIが返事を下書きする。スタッフが棚を確かめ、取り置きを約束するかを決めて送り、約束した取り置きは期限と一緒に台帳に残すという形です。忙しい時間帯でも返事を待たせず、「来たら売り切れていた」を防ぎます。

今のお客様を守るほうが、新しいお客様を取るより安い

ハーバード・ビジネス・レビューの記事では、新しいお客様を得るには、今のお客様を保つより5〜25倍の費用がかかるとされています（2014年。NTT東日本の用語解説でも、同じ考え方が「1:5の法則」として紹介されています）。

在庫や取り置きの問い合わせをしてくるのは、その商品を買いたいお客様です。すぐに返事が来て、来店したら商品が用意されていれば、またこの店で買おうと思います。逆に、返事が遅かったり、「あります」と言われて来たのに売り切れていたりすれば、ほかの店に行ってしまいます。

ただ、帝国データバンクの2026年4月の調査では、正社員が足りないと答えた企業は50.6%でした（PR TIMESと財経新聞に掲載された同社の発表による）。少ない人数の店では、問い合わせへの返事が後回しになりがちです。

今は問い合わせに、手が空いたときに答えている

多くの小さな小売店では、在庫と取り置きの問い合わせが次のように扱われています。

電話、メール、メッセージで「この商品の在庫はありますか」「取り置きできますか」と届く
手が空いたときに、売場やバックヤードを見て答える
忙しい時間帯は、返事が数時間後や翌日になる
取り置きを約束しても、紙のメモに書くだけで、ほかのスタッフに伝わらないことがある

取り置きのメモが見つからず、同じ商品を別のお客様に売ってしまうこともあります。取り置きの期限を過ぎた商品が、いつまでも裏に置かれたままになることもあります。

集め、在庫表から数字を入れ、AIが書き、スタッフが確かめる

在庫と取り置きの問い合わせを一覧に集め、在庫の数は在庫表から、取り置きの期間や営業時間は店の決まりから差し込む。AIが返事を下書きし、スタッフが棚を確かめて取り置きを約束するかを決めて送り、約束した取り置きは期限と一緒に台帳に残す

仕組みは4つの段でできています。

1. 集める：問い合わせを1つの一覧に集める。 電話、メール、メッセージで届いた問い合わせを、1つの一覧に集めます。電話で受けたものは、受けた人が商品名とお客様の連絡先を一言で入れます。

2. 差し込む：在庫の数と店の決まりを、表から入れる。 ここはAIの仕事ではありません。

問い合わせの商品を、在庫表（レジの在庫の数）から探して、数を入れる
取り置きの期間、営業時間、支払いの方法は、店の決まりの表から入れる
同じ商品に、すでに取り置きがあれば、その数を引く

3. 下書きする：AIが返事を書く。 AIに、問い合わせと、差し込んだ在庫の数と店の決まりを渡し、返事を下書きさせます。

在庫があれば「在庫がございます」と書き、取り置きの希望を聞く
在庫がなければ、次の入荷の見込みがあればそれを書き、似た商品があれば案内する
取り置きは「スタッフが確かめてお返事します」と書き、約束はしない

4. 確かめて送る：スタッフが棚を確かめ、取り置きを決めて送る。 スタッフが売場か裏で、実物があるかを確かめます。取り置きを約束するなら、取り置きの台帳に、お客様の名前、商品、数、期限を入れ、商品に札を付けます。それから返事を送ります。

返事の型をスキルにし、在庫の数と取り置きの約束はAIの外に置く

この仕組みが毎回同じ質で回るかどうかは、AIに渡す決まりと、AIの外の仕組みで決まります。作る側から見ると、ここが「AIを使う」と「使いこなす」の差です。

返事の型と店の言葉を Skills にまとめる。 Skills（スキル）は、AIに渡す手順書・見本・道具を1つにまとめたものです。頼まれた内容に合うときにAIが自動で読み込むので、毎回同じ説明をしなくても、AIの働きが安定します。ここでは、次のものをスキルにします。

返事の型：在庫があるとき、ないとき、取り置きの希望があるとき、それぞれの答え方
店の言葉：商品の呼び方、売場の呼び方、店らしい言葉づかいの見本を3つ
似た商品の案内の仕方：在庫がないときに、どう似た商品をすすめるか
書いてはいけないこと：取り置きの約束、在庫表にない数、入荷の日の断定、値引きの約束

在庫の数と取り置きの約束は、AIの外に置く。 AIそのもの以外の、指示・道具・点検の仕組みを設計することを、ハーネスエンジニアリングと呼ぶことがあります。ここでは、在庫の数を在庫表から差し込むこと、取り置きの数を引いて残りを出すこと、取り置きの台帳に期限を入れて期限が来たものを一覧にすることが、それに当たります。在庫表の数と棚の実物は、ずれていることがあります。返事の前に、スタッフが実物を確かめる決まりにします。

取り置きの台帳が、売り切れの空約束と売り違いを防ぐ

この仕組みでいちばん効くのは、取り置きの台帳です。

取り置きを約束したら、その場で台帳に入れ、商品に札を付けます
在庫の差し込みのときに、取り置きの数を引くので、同じ商品を二重に約束しません
期限が来た取り置きは一覧になるので、お客様に一言連絡してから売場に戻します

在庫の数そのものを正しく保つ仕組みは、店長が休んでも発注できる店にする。売上から目安を計算し、AIが理由を添えるの発注の考え方と組み合わせると効きます。

スタッフの仕事は、棚を確かめて決めることになる

仕組みが入ると、在庫と取り置きの問い合わせへの返事は次のように変わります（想定です）。

	今まで	仕組みが入ったあと
問い合わせの置き場	電話、メール、メッセージにばらばら	1つの一覧
在庫の数	売場とバックヤードを見に行く	在庫表から入り、実物を確かめる
取り置き	紙のメモ	期限つきの台帳と札
二重の約束	起きることがある	取り置きの数を引いて防ぐ
返事の時期	忙しいと数時間後	手が空いたらすぐ、確かめて送る

経営への効果は、買いたいお客様を逃さず、また来てもらえること

効果は、前提を置いて計算します。仮に、1件の問い合わせに4分かかっていたものが、下書きを確かめて送る1分半になれば、1件2分半が浮きます。月300件の問い合わせがある店なら月12.5時間、1時間あたりの人件費を仮に2,000円として月約2万5,000円分です。

ただ、大きいのは時間だけではありません。在庫の問い合わせに早く答えれば、買いたいお客様がほかの店に行く前に来店してもらえます。取り置きの約束が守られれば、お客様の信頼が積み上がります。新しいお客様を取るより、今のお客様を保つほうが安いのですから、こうした小さな約束を守ることが、店の売上を支えます。

費用は作る費用が中心で、AIの利用料は月400円ほど

作る順番と、かかる日数

返事の型と、店の決まりの表と、書いてはいけないことを決める（店：店長、半日）。ここがいちばん大事です
取り置きの台帳の形と、札の付け方を決める（店：店長、1時間）
問い合わせの一覧と、在庫表と取り置きの台帳からの差し込みを作る（作る人、1人日）
AIの返事の下書きと、期限が来た取り置きの一覧を作る（作る人、0.5人日）
1か月、実際の問い合わせで試して直す（作る人、0.5人日）

作る費用

作る費用＝作る人の日数（人日）× 1日あたりの単価

上の手順3〜5で、作る側の目安は合計2人日です。

毎月の費用

費用	中身	想定の店での目安
AIの利用料	1件の返事の下書きごとにかかる	月300件で400円ほど（下の計算）
レジ・連絡の手段	すでに使っているもの	追加0円の想定
保守	返事の型と店の決まりの更新	月1時間

AIの利用料は、読ませた量と書かせた量で決まります。2026年10月7日時点のAnthropic社のClaude（Sonnet 5.5）の公式料金は、読ませる量100万トークン（AIが文字を数える単位）あたり2ドル、書かせる量100万トークンあたり10ドルです。1件あたり問い合わせと差し込んだ数字とスキルで2,500トークンを読ませ、400トークンを書かせると見積もると、0.009ドル、1ドル150円で約1.4円です。月300件で400円ほどです。

何か月で取り戻せるか

取り戻すまでの月数＝作る費用 ÷（月に浮く金額 − 毎月の費用）

仮に作る費用が12万円、毎月の費用（利用料と保守の時間）を約2,400円とすると、月約2万5,000円分が浮く店でおよそ5.3か月です。問い合わせが少ない店なら、返事の型と取り置きの台帳だけ作り、店で契約したAIのチャットに問い合わせと在庫の数を貼って下書きさせるやり方で十分です。

必要な人は3役で、取り置きを決めるのはスタッフ

役	誰が	すること	時間
確かめて送る人	売場のスタッフ	実物を確かめ、取り置きを決め、台帳に入れて送る	1件1分半
決まりを保つ人	店長	返事の型と店の決まりを保ち、期限が来た取り置きを片づける	週15分
作る人	社内の詳しい人か、外の作り手	一覧、差し込み、下書き、期限の一覧を作る	最初の2人日

いちばん大事なのは、取り置きを約束したらその場で台帳に入れることです。あとで入れようとすると、二重の約束が起きます。

1か月で返事がそろい、半年で売り違いの変化が分かる見込み

どこまでいけるかは、在庫表と取り置きの台帳がどれだけ正しく保たれるかで決まります。目安は次のとおりです。

時期	見込み
最初の1か月	実際の問い合わせで試す。答えられなかった質問を型に足す
3か月	取り置きの台帳が定着し、二重の約束がなくなる
半年	問い合わせから来店した数と、売り違いの数を、仕組みの前と比べられる

効果を確かめるには、次の3つを記録します。

問い合わせから返事までの時間：件ごとに記録します
取り置きをして来店した数と、来なかった数：月ごとに数えます
在庫表と棚の実物がずれていた数：在庫の数え方を見直す材料にします

取り置きの約束や在庫の数をAIに任せると失敗する

作る側から見て、よくある失敗は次の4つです。

取り置きをAIが約束する。 スタッフが実物を確かめて決め、台帳に入れます
在庫表の数だけで「あります」と答える。 実物を確かめてから送ります
取り置きの期限を決めない。 台帳に期限を入れ、期限が来たものを一覧にします
入荷の日を断定する。 見込みと書き、確かでないことは書きません

お客様の名前や連絡先は、外に出してはいけない情報です。店で契約した、入力をAIの学習に使わないプランで扱い、店の決まりに書いておきます。決め方は社員が安心してAIを使える会社にする、A4で1枚の社内ルールにまとめています。

まとめ

在庫と取り置きの問い合わせを、電話の分も含めて1つの一覧に集める
在庫の数は在庫表から入れ、取り置きの数を引き、取り置きの期間や営業時間は店の決まりから入れる
AIが返事を下書きし、取り置きは「確かめてお返事します」とだけ書かせる
スタッフが実物を確かめ、取り置きを決めたらその場で期限つきの台帳に入れ、札を付けて送る
費用は作る費用が中心で、作る側の目安は2人日。AIの利用料は月400円ほど