課題
現場から届く点検写真のメーター数値を目視で読み取り、Excelへ手入力。
施設ごとに形式の違う報告書と請求書を毎月作り分け。
月160件・約80時間が転記に消えていた。
仕組み
写真をAIが読み取り(読取精度 約95%)、施設ごとの設定と自動で照合。
事務担当は画面で数値を確認して「承認」を押すだけ。
報告書・請求書のPDFとメール下書きまで自動生成。
CASE STUDIES
Big Pen / Works
株式会社Big Penが支援した実例です。
現場から届く点検写真のメーター数値を目視で読み取り、Excelへ手入力。
施設ごとに形式の違う報告書と請求書を毎月作り分け。
月160件・約80時間が転記に消えていた。
写真をAIが読み取り(読取精度 約95%)、施設ごとの設定と自動で照合。
事務担当は画面で数値を確認して「承認」を押すだけ。
報告書・請求書のPDFとメール下書きまで自動生成。
シフト表・出勤記録・給与計算・有給休暇の管理がそれぞれ別の表に分かれ、打刻の記録を見ながら10人分を月2回・各2時間かけてExcelへ手入力。
月末に突き合わせて計算していた。
シフト作成、打刻、残業・深夜・休日の割増計算、有給休暇管理簿(付与・消化・繰越・時効)の自動作成を1つのアプリに。
打刻のデータがそのまま給与計算につながり、社員はスマホから自分の勤怠と有給残を確認できる。
ディーラーからの予約がLINEや電話でばらばらに届き、事務担当が読み取ってExcelの予定表(日・週・月の3種類)に手入力。
受注内容確認書も別途手作り。
年間約2,000件・170〜330時間が転記に使われていた。
店舗コードを入れると入力項目が自動で切り替わるWeb予約フォーム。
料金と施工日を自動計算し、週間工程表・本日の予定表を自動で描画。
案件画面のボタン1つで受注内容確認書をPDFで発行し、履歴も残る。
どの表で直しても元データに戻り、変更履歴も残る。
出張洗車22店舗のシフトをExcelで作り、店舗ごとに違う必要人数と出勤曜日を目で確かめていた。
当日分はLINE配信用に作り直し、社員の免許・在留カードの期限は別の表、交通費の集計はさらに別の表で管理していた。
月ごとのシフト表でセルを押して担当者を選ぶだけ。
店舗ごとの必要人数と出勤曜日を登録しておくと、人数の不足・超過や二重配置を自動で警告。
当日分はボタン1つで画像にしてLINEに貼れる。
住所・免許証・在留カードなどの社員情報と交通費の単価も同じアプリに入り、期限は90日前から警告、交通費は出勤回数×単価で自動集計。
コーティング・出張洗車・搬送とチームごとに売上データがばらばらで、月の売上と稼働を把握するには、書類の数字をExcelへ手入力して手で集計するしかなかった。
数字がそろうまで待ちっぱなしで、今の時点の売上が分からない。
各チームの実績データを自動で集め、売上達成率・予算対比・月別・部署別・カテゴリー別の推移と1日あたりの必要売上を一画面に。
営業日数も自動で反映。
外注のアルバイト6名分の手書きの作業実績を、事務担当が毎日手入力(月5時間)。
検収・納品書・請求書は月額制の外部システムで別途発行していた。
手書きの作業実績を写真で撮ってAIが読み取り(AI-OCR)、検収して日給を自動計算。
納品書・月末の請求書まで同じ画面から発行し、外部システムを置き換え。
社内会議の議事録を手書きメモから起こし、会議体ごとに違う様式に清書。
書く・打ち込む・貼り直す手間が会議のたびにかかっていた。
会議の録音をAIが議事録に整え、対策ごとに責任者と期限を付けて、会議体ごとの様式で出力。
行の入れ替えや氏名の追加はその場で。
飲食店などへの定期納品と請求を、担当者の記憶と手作業で管理。
管理表はなく、納品サイクルや請求方式(当月・翌月、振込・現金)が顧客ごとに違い、出荷漏れと請求ミスが起きやすかった。
顧客ごとの納品サイクルと請求方式を登録すると、出荷日が近い顧客を毎朝メールで通知。
出荷処理を押せば請求書・領収書が自動で発行される。
会社のメールアドレスがなく、ファイル共有は建設業向けの共用サービスのみ。
図面の面積計算はPDFを印刷して手打ちし、計画変更のたびにやり直し(年間100回規模)。
ITに詳しい社員がいなかった。
メール・ファイル共有・カレンダー・ビデオ会議を、初回の打ち合わせ当日にPC2台とスマホから使える状態に。
図面の画像をAIに読ませて計算する、移動中の音声メモをそのままカレンダーに入れる、といった「今日から使える」使い方を一緒に。
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