解体業AI業務システム導入前後の業務変化
As-Is / To-Be
紙・記憶・属人に頼る現場管理を、会社専属AIが横で支える業務へ変える
解体業の中心データ(案件・見積・現場写真・書類)と登場人物(現場担当・事務・社長)を例に、AI業務システム導入で各シーンがどう変わるかを示す。
業務シーン
As-Is(導入前)
To-Be(導入後)
現場担当案件の進め方
次に何を登録すべきか分からず、ベテランに電話して確認。手順は人の頭の中にある。
画面右下の「AIに聞く」で、案件状況と次アクションをその場で確認できる。
事務見積・書類作成
過去案件を探して手作業で転記。書類の抜け漏れは提出後に発覚することがある。
質問ログと案件データから下書きを自動生成し、抜け漏れを事前に検出する。
事務・社長請求・取りこぼし
請求漏れは月次の突合で気づく。対応が後手になりキャッシュを取りこぼす。
定期チェックで請求漏れを自動アラート。気づくタイミングが早まる。
全社仕組みの改善
使いにくさは現場の不満として溜まるだけで、改善のネタが可視化されない。
聞かれた質問が溜まり、よく聞かれる箇所を直す。使うほど自社仕様に育つ。
S0受動Q&A(MVP)
S1抽出・下書き
S2能動・改善提案
S3個社特化で自動進化
So what:To-Beの本質は機能の追加でなく、現場の「困った質問」が改善データに変わる点にある。MVP(S0)で動かし、S1→S3と段階的に育てることで、納品して終わりでなく使うほど自社に合うシステムになる。
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AI経営共創パートナーズ株式会社 | 解体業は説明用の一例