経理・発注・在庫・シフト・売上集計を、まるごと自動化。

背景：店舗が増えるほど、手作業が静かに膨らんでいく

複数の店舗を展開し、本社にも一定規模のスタッフを抱える飲食企業でのお取り組みです。売上日報、タイムカード、納品伝票、請求書の集計、勤怠の取りまとめ、給与の振込手配、そして月次の損益計算まで——これらの多くを、Excelとクラウドストレージをベースにしながらほぼ手入力・手計算で回していました。

POSレジの売上のように一部は自動で取り込めても、それ以外の数字は人が一つひとつ転記する運用です。店舗が増えるたびに同じ作業が掛け算で増え、月をまたぐたびに無視できない工数として積み上がっていました。「いまのやり方を大きく変えずに、この手間だけをなくせないか」というのが出発点です。

課題と、放置したときのコスト

手入力中心の運用には、二つの代償がありました。一つは時間です。店舗側のExcel入力、本社側の納品伝票のダブルチェック、勤怠データの提出フォーマットへの打ち直し、振込先の一件ずつの入力、そして店舗を合算してから本社経費を差し引く月次損益の計算——いずれも、人手でなければ進まない作業として毎月くり返されていました。

もう一つは、数字の信頼性です。手計算が連なるほど、どこかで生じたミスの発生源が特定しづらくなります。経営判断のもとになる損益が「だいたい合っている」状態のままでは、攻めの判断にも守りの判断にも踏み切りにくい。さらに、請求書と納品書の金額の食い違いのような異常も、人の目に頼る限り見落としのリスクがつきまといます。これを放置すれば、増えた工数がそのまま固定費化し、誤請求や不正の発見も遅れ続けることになります。

なぜHarry&か：作り込む前に、業務を解剖した

私たちはいきなり「システムを作りましょう」とは申し上げませんでした。まず現地でヒアリングを行い、店舗と本社それぞれの作業を、誰が・何を・どの媒体で・どこまで自動化できているのか、という粒度まで分解しました。そのうえで、本当に効くのは「全部を新しいツールに置き換えること」ではなく、「既存のExcel運用をそのまま残し、その裏側でAIを動かすこと」だと判断し、ご提案しました。

スタッフに新しい操作を覚え直してもらう設計は、現場の負担が大きく、定着もしにくい。だからこそ、現場の動きはこれまで通りに保ち、見えないところで自動化を効かせる——この方針を最初に握ることを重視しました。加えて、いきなり全店に広げるのではなく、小さく試して効果と安定性を確かめてから広げる段階導入を前提にし、リスクを抑えながら進められる形にしています。

解決の中身：現場の動きはそのまま、裏側を自動化する

中核にしたのは、「スタッフは普段使っているチャットグループに帳票の写真を投稿するだけ」という体験です。投稿された画像はOCRで読み取り、大規模言語モデルが項目を構造化して、これまで使ってきたスプレッドシートの専用テーブルに自動で行追加されます。スタッフ側に新しいアプリのインストールも、操作の再学習も必要ありません。

そのうえで、いくつかの自動化を重ねました。請求書と納品書の金額が食い違ったときに通知する異常値アラート、勤怠データを提出フォーマットへ自動変換する仕組み、複数店舗を合算して本社経費を差し引いた月次損益の自動生成、そして店舗・年月・帳票種別でドリルダウンでき、画面上の修正がデータベースとスプレッドシートに双方向で反映されるWeb管理画面です。

技術としては、ビジュアルワークフロー基盤を軸に、OCR・大規模言語モデルによる構造化抽出・スプレッドシート連携・内部状態を管理するデータベースを組み合わせています。重複や処理中ロックの管理、受信画像の保管、双方向同期といった「現場で事故を起こさないための地味な作り込み」まで含めて、テストを伴いながら実装しました。

成果：作業が減り、数字が信頼できるようになる

最大の成果は、現場のオペレーションを一切変えずに手作業を大きく減らせたことです。店舗の日報入力、本社のダブルチェック、勤怠の変換、振込の確認といった定型作業は自動化され、人が担うのは最終チェックに絞り込まれました。

あわせて、経営判断の土台も強くなりました。月次の損益が自動で組み上がり、手入力に起因する集計のばらつきが大きく減るため、数字をそのまま意思決定に使いやすくなります。計算ミスの原因も追いやすくなり、異常値アラートによって誤請求や不正の兆候を早く拾えるようになりました。なお、具体的な削減時間などの定量データはお客様の機微情報のため本ページでは公開していません。

データの扱い：機微な書類を、安全な経路で処理する

請求書や納品書、勤怠といった機微なデータを扱うため、どこに保管し、誰がアクセスでき、処理のどの段階で何が起きるのかを設計の段階から明確にしています。受信した画像の保管や、処理に失敗したときの挙動、修正履歴の追跡まで含めて、運用が止まりにくく、後から検証できる形を前提に組み立てています。

お客様の環境やセキュリティ要件に合わせて、データの保管場所や連携先は調整可能です。「どの情報がどこを通るのか」をご納得いただいたうえで進めることを重視しています。

横展開：このパターンは、業界を越えて効く

今回のように「既存運用を温存しつつ、帳票や日次データの取り込みと集計を自動化する」というパターンは、店舗型の飲食業にとどまらず、卸売や製造など、紙やExcelで日々の数字を回している多くの現場に応用できます。私たちは個別の業務を解剖したうえで、その事業に合う形で設計し直すことを前提にしています。