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CASE 01

ORDER / STOCK MANAGEMENT
公開デモ / 運用中

発注管理システム

発注依頼、注文、入庫、出庫、ピッキング、在庫、納品状況を一つの流れとして確認できるWebアプリ。

発注管理アプリを操作する背景・STARを読む
発注管理アプリのホーム・発注者・管理者画面を組み合わせたコンポジット画像
NEW FEATURE / OPERATIONAL SAFETY

見ながら選び、
迷わず動かす。

発注時の確認と、出庫前のピッキング。現場の判断に必要な情報を、画面の中でつなげています。

実際の発注管理ホーム画面と、見やすいボタン・発注者向け表示制限の設計ポイントを説明した図
実際の発注者向け商品選択画面と、数量調整・カテゴリー移動・登録情報反映の工夫を説明した図
実際の発注者画面・管理者画面のキャプチャと日本語の説明を一枚にまとめた発注フロー図。カテゴリー選択、数量調整、送信、管理者確認の4段階。
STAR FRAMEWORK / CASE STORY

なぜ作ったかを、
4つの視点で。

Situation・Task・Action・Resultの順に、業務の背景から、考えた設計と生まれた変化までをまとめています。

Situation。紙や写真、LINE、口頭、メッセージに発注が分散し、媒体ごとの集約に手間がかかって納品遅れや納品漏れが多発していた状況。
Task。発注プラットフォームを統一し、毎回複数の媒体から情報を集め直すことなく、発注から納品準備まで同じ流れで進める仕組みを課題に設定。
Action。AIを活用して一から発注管理アプリを開発。商品画像で誤発注を抑える工夫を加え、業務を7段階に分解。画像・規格・数量の確認、一覧・詳細・状態・検索・履歴を設計し、PCとスマートフォン双方で検証。ホーム・発注者・管理者の実際の画面キャプチャを掲載。
Result。発注遅れやミス、漏れが劇的に減少し、納品準備の効率化からサービス品質向上につながった。担当者から便利で分かりやすいとの声を得て、全事業所で運用中。

TOOLS / METHOD 開発に使ったツールと進め方

開発ツールと進め方。Google AI Studioを起点に試作し、SupabaseとSQLを使ったデータベース設計は独学とAIで構築。テスト版を運用し、その後Codexを活用して使いやすい形へアップデート。