ご相談の例
実際にいただいたご相談をもとに、業種と悩みの型を残して一般化した例です。どんな手間を、どんな仕組みでなくすのかをまとめています。
警備・ビルメンテナンス会社の総務
現場ごとの出勤簿を集めて、給与計算に転記している
警備やビル清掃の現場が何か所もあり、シフトも日によって入れ替わります。紙の出勤簿や勤務報告を総務が月末に集め、Excelに転記してから給与計算ソフトに入力しています。
困っていること
- 出勤簿の回収と転記で、月末の総務が手一杯になる
- 記入漏れや読み違いがあると、現場に電話で確認するしかない
- 現場ごとの手当や時間帯の区分を、毎回手で判断している
こう解決します
データ基盤
現場・シフト・従業員を一つの台帳にまとめ、勤務の記録をここに集めます。
業務システム
従業員はスマホで打刻と勤務報告。手当や時間帯の区分は自動で計算し、給与計算ソフトに取り込むデータを出力します。
AIツール
提出された報告の抜けや、いつもと違う勤務をAIが先に見つけ、確認が必要なものだけを総務に知らせます。
なくなる手間
- 出勤簿の回収と転記
- 月末の突き合わせ
- 現場への確認電話
地域の配送会社の事務
紙の伝票と日報を、何度も別のシステムに打ち直している
ドライバーが紙の配送伝票と日報を事務所に持ち帰り、事務担当が配送記録・請求・勤怠のそれぞれに同じ内容を入力しています。伝票は箱に保管し、問い合わせがあると探しに行きます。
困っていること
- 同じ内容を二度、三度と入力していて、入力ミスも起きる
- 紙の伝票が増え続け、過去の配送を探すのに時間がかかる
- ドライバーの帰社を待たないと、その日の実績が分からない
こう解決します
データ基盤
配送先・車両・ドライバー・配送実績を一か所にまとめ、請求と勤怠はここから作ります。
業務システム
ドライバーは配送の完了をスマホで入力。実績はその場で事務所に届き、請求データと勤務時間に自動で反映します。
AIツール
手書きで残る伝票は写真を撮るだけでAIが読み取り、配送実績に登録します。
なくなる手間
- 同じ内容の二重入力
- 紙の伝票の保管と探し物
- 帰社を待っての集計
工務店・不動産会社
お客様や物件の情報が、人とファイルに散らばっている
注文住宅、リフォーム、売買、賃貸と窓口が分かれていて、お客様や物件の情報がExcel、紙の台帳、担当者のメールにばらばらに残っています。
困っていること
- 同じお客様の過去のやり取りを、担当者に聞かないと分からない
- 問い合わせから引き渡し、アフターまでの進み具合が見えない
- 見積もりや書類を、毎回ゼロから作っている
こう解決します
データ基盤
お客様と物件を軸に、問い合わせ・商談・工事・契約の情報を一つにまとめます。
業務システム
問い合わせから引き渡し、アフターまでを一つの流れで管理。いまどの段階にあり、次に何をするかが誰にでも分かるようにします。
AIツール
AIアシスタントが似た過去案件を探し、見積もりやお客様への連絡文の下書きを作ります。
なくなる手間
- 情報の探し物
- 担当者しか分からない状態
- 書類のゼロからの作成
建設会社の現場管理
工程ごとの現場写真を、手作業で仕分けて台帳にしている
現場監督や職人がそれぞれのスマホで工程写真を撮り、事務所のPCに取り込んでから、現場・工程ごとにフォルダ分けして写真台帳を作っています。
困っていること
- 取り込みと仕分けだけで、毎日まとまった時間がかかる
- 撮り忘れや、どの工程の写真か分からないものが後から見つかる
- 必要な写真を探すのに、フォルダを一つずつ開いている
こう解決します
データ基盤
現場・工程・撮影日ごとに写真を整理して保存し、あとから条件で探せるようにします。
業務システム
撮影するときに現場と工程を選ぶだけで、自動で仕分けて保存。工程ごとの撮り忘れも一覧で分かります。
AIツール
AIが写真の内容や黒板の文字を読み取って分類を補い、提出用の写真台帳を自動で作ります。
なくなる手間
- 写真の取り込みと仕分け
- 台帳の手作業での作成
- 撮り忘れの後からの発覚
実店舗とネットショップを持つ小売店
店とネットで在庫が別々で、売り越しや確認の電話が起きる
店頭とネットショップで在庫を別々に管理していて、売れるたびに担当者が数を合わせています。季節で扱う商品が大きく変わり、入れ替えのたびに登録し直しています。
困っていること
- 店で売れた商品がネットでは在庫ありのままになり、売り越しが起きる
- 在庫を確かめるために、店と事務所で電話やメッセージが飛び交う
- どれをどれだけ仕入れるかが、担当者の勘に頼っている
こう解決します
データ基盤
商品と在庫を一か所にまとめ、店頭とネットショップが同じ在庫を見るようにします。
業務システム
店頭の販売とネットの注文を自動で在庫に反映。少なくなった商品は担当者に知らせます。
AIツール
過去の売れ方と季節から、AIが仕入れ量の目安を出します。
なくなる手間
- 在庫数の手作業での突き合わせ
- 売り越しとお詫びの連絡
- 在庫確認の電話
社内のAI活用を広めたい会社
生成AIを入れたが、使いこなせる人が限られている
全社で生成AIを使える環境は整えたものの、日常的に使っているのは一部の人だけです。何に使えばいいか分からず、部署や人によって差が開いています。
困っていること
- 使える人と使えない人の差が広がっている
- 社内での使い方の例や、共有の仕組みがない
- うまくいった使い方が、その人の手元で止まっている
こう解決します
勉強会
各部署の実際の業務を題材に、AIに任せられる作業の見つけ方と頼み方を身につけます。
社内ツール
よく使う頼み方や手順を、誰でも同じように使えるツールにして、業務の中に組み込みます。
推進役の育成
各部署に、周りに使い方を広められる推進役を育て、社内で自走できる状態をつくります。
なくなる手間
- 人によるAI活用の差
- 使い方の属人化
どのご相談も、同じ進め方で。
01
業務の話を聞く
担当者と管理者の両方から、いまの業務の流れと困っていることを伺い、仕組みにできる所を整理します。
02
一番手間の大きい所から、小さく作る
全部を一度に作らず、効果の大きい業務から動く形にして、現場で使いながら確かめます。
03
使われ方を見て、広げる
現場の声をもとに直しながら、ほかの業務やAIの活用へ少しずつ広げていきます。
