導入事例
中小企業の現場で実際に動いているプロジェクトを掲載しています。数字は実測と設計時の想定を分けたうえで、ありのまま出しています。
課題・目的
業種
規模
15件の事例
事例紹介某不動産仲介企業 様｜従業員25〜30名 / 賃貸・売買併設
反響対応のバラつきを、返信テンプレと着地ログで標準化する
担当者ごとに初回返信までの時間・文面・フォロー回数にバラつきがあり、せっかくの反響を取りこぼしていた。属人化した追客フローをGoogle SheetsとAIで型化し、誰が対応しても一定の品質とスピードを担保できる状態を目指す。賃貸・売買を併設しているため、問い合わせ種別ごとの対応設計が論点になっている。
期待値（設計段階）初回返信 平均120分 → 15分以内に返信率80%
事例紹介某不動産買取再販企業 様｜従業員15〜20名
受付帳DMに依存した仕入れから、データ駆動の物件ソーシングへ
2026年10月の登記制度改正で受付帳DMが実質終了し、これまで仕入れの主軸だったチャネルが使えなくなる。国交省の不動産情報ライブラリと連携した仕入れ判断フローを構築し、営業のカンに頼らないソーシング基盤へ移行する。改正前の今のうちに、データ駆動の仕入れルートを立ち上げておくことが狙い。
期待値（設計段階）物件1件の検討時間 2時間 → 30分（事前スコアリング済み）
事例紹介某金属加工メーカー 様｜従業員40〜50名 / 金属加工
見積もり作成を属人化から抜け出す、Excelテンプレ＋原価連動の仕組み
営業担当しか見積もりを作れない状態から、誰でも同じ精度で見積もれる仕組みへ移行。材料費マスタと連動させて利益率を見積もり段階で可視化し、受注後に赤字が発覚するリスクを抑える。金属加工の多品種対応で、過去の類似案件をすぐ参照できることが現場の生産性に直結している。
初期効果見積もり作成 1件60分 → 15分以内（新人でも）
事例紹介某土地・戸建て販売企業 様｜従業員10〜15名 / 土地・戸建て販売
更地の「住んだ後の暮らし」を、AI完成イメージで商談当日に見せる
更地や建築条件付き土地は、完成後の暮らしが文字情報だけでは伝わらず、検討期間中に他社へ流れていた。外注パースは1枚数万円・納期1週間でコストも速度も合わない。AI画像生成を社内ツール化し、土地の上に建つ家のパース・周辺の街並み・間取り例を即日出せる体制を設計している。
期待値（設計段階）パース外注 1枚数万円 → 1/5〜1/10のコストで社内生成
事例紹介某不動産仲介企業 様｜従業員20〜30名 / 賃貸・売買併設
反響メール・通話メモからCRMを自動で埋め、「今日追うべき顧客」だけ通知する
反響メールや電話メモのCRM入力が手間で現場が触らず、CRMが空洞化していた。追客も古いリストから順に電話するだけになりがち。反響メール・SMS・通話メモをAIで構造化してCRM項目に自動投入し、ホットリード判定で「今日連絡すべき顧客」を毎朝チャットに通知する仕組みを設計している。
期待値（設計段階）反響のCRM入力 1日2〜3時間 → AI自動投入でほぼゼロに
事例紹介某買取再販企業 様｜従業員10〜20名 / 買取再販・リフォーム提案
営業の新しい作業は3つだけ — QRとLINEで来場から契約までをデータ化する
CRMを入れても現場が入力せず、来場・商談・契約のデータが分断されていた。営業が新しくやることは「QRを見せる・LINEでメモを送る・LINEで契約書を送る」の3つだけにし、裏側でAIが名寄せ・記録・KPI更新まで自動処理する仕組みを構築している。
期待値（設計段階）来場受付 紙アンケート＋転記 → QR読み取りで営業の手間ゼロ
事例紹介某経営企画部門 様｜従業員20〜30名 / 経営者直下のプロジェクト
社長の判断履歴を学習したAIエージェントで、不在の会議でも意思決定を止めない
社長が出ない会議では意思決定が止まり、社員は判断に迷うたびに社長へ聞きに行く。議事録・決定事項・タスクも散在して過去の経緯が追えない。議事録からRaw Logs・Signal・Decision・Actionまでの5層データベースをNotionに構築し、その上に社長の発言・判断履歴を学習したAIエージェントを載せる構成で構築している。
期待値（設計段階）判断待ちで案件が翌週へ持ち越し → AI一次回答で会議中に仮決定
事例紹介某清掃サービス企業 様｜清掃会社 / 積算・見積もり業務
図面を渡すと見積もりドラフトが返ってくる — 清掃積算のAI化
図面の読み取り、面積の算出、清掃時間と金額の算定、見積書の作成までがすべて手作業で、担当者によって精度にばらつきが出ていた。図面を入力するとAIがOCRで読み取り、面積算出から見積書ドラフト生成までを自動化する仕組みを設計している。AIはたたき台までを担当し、最終確認・修正は人が行う分業が前提。
期待値（設計段階）図面から手計算で見積もり作成 → 図面を渡すとドラフトが自動生成
事例紹介某外国人材紹介企業 様｜外国人材紹介・登録支援 / 海外拠点＋国内営業
書類を撮って送るだけで、在留資格の申請書に転記が終わっている状態にする
外国人材の紹介から入国手続き、定期フォローまでのルーティンの中で、在留資格の申請書類づくりが大量に発生し、ノウハウが特定の担当者に集中していた。候補者の書類をアップロードするとOCRで読み取り、申請書の該当項目へ反映するアプリを構築している。読み取り結果は必ず原本と照合する前提で、最終確認と提出は人が行う分業にしている。
期待値（設計段階）申請書21項目を書類から手で転記 → アップロードした書類から自動で反映
事例紹介某地域密着型不動産企業 様｜地域密着の売買仲介
査定書づくりを、担当者の手作業から「確認する仕事」へ
土地建物の査定書を、登記簿PDFと数件の入力から自動で組み立てる仕組み。全部をAIに任せるのではなく、算定と出力だけを機械に寄せて、価格の調整と最終確認は人が行うアシスト型にしている。既存の査定書テンプレートをそのまま使い、いま現場が出しているものと同じ書式で出力できることを完成の条件にした。
初期効果登記簿から手作業で転記 → PDF投入で面積・構造・築年を自動抽出
事例紹介某営業代行企業 様｜営業代行・アポ獲得代行
約3万件の営業リストを、法人番号で名寄せしてCRMに載せる
複数の経路で集まった営業リストをHubSpotへ移すにあたり、会社名の表記ゆれで同じ会社が別々に登録されてしまう問題を先に解決した。会社名の文字列ではなく法人番号を突合キーに置くことで、同一判定を担当者の記憶から切り離している。付与率は最終的に95.6%まで到達した。
実績法人番号 未付与 → 18,101件に付与（95.6%）
事例紹介某外国人材教育機関 様｜外国人材の教育・紹介
留学生の適性をデータで溜めて、企業へのアサインに使えるようにする
5言語・100問の適性検査をWebアプリ化し、受検結果を1か所に貯めている。狙いは検査そのものではなく、溜まった適性データを企業が求める人物像と突き合わせて、紹介の精度を上げること。出すのは4軸8項目のスコアまでで、採用可否の自動判定は行わない。判断の材料を揃えるところまでを担う。
初期効果学生の適性は面談時の印象で判断 → 4軸8項目のスコアで共通の物差しに
事例紹介某医療法人 様｜医療法人
既製の勤怠ツールで扱えなかった自社ルールを、作って通す
勤怠ツール自体は入れていたが、自社独自の勤怠ルールを表現できず、管理したい情報も項目として持てなかった。ツールに業務を合わせるのをやめて、自社のルールがそのまま乗る勤怠システムを開発した。スマホからの打刻に対応し、申請の流れも同じ場所で完結するようにしている。
実績既製ツールに自社ルールを合わせる → 自社ルールのまま運用できる
事例紹介某BtoB営業支援企業 様｜BtoB営業 / 提案資料の制作
提案資料の制作を引き取り、1本10時間を「確認するだけ」に変える
提案書と導入事例資料の制作を、毎月まとめて引き受けている。1本作るのに10時間かかっていた作業が手元から消え、残るのは方針を決めることと最後の確認だけになった。1本ずつ作って終わりにせず、使い回せる型として残すことで翌月以降の制作も軽くしていく。
実績資料1本の制作 10時間 → 0時間（方針決めと確認のみ）
事例紹介某複数事業法人 様｜複数事業を持つ法人 / 展示会出展あり
展示会で集めた名刺を、その後も使えるデータに変える
展示会に出て名刺は集まるものの、出展が終わると整理されないまま手元に残っている状態だった。名刺を取り込んで会社・担当者のデータとして扱えるようにし、次の出展や日々の営業からも参照できる形にする。名刺の整理そのものより、ここを入り口に社内のデータの置き場所を1つに寄せていくことを狙っている。
期待値（設計段階）展示会後の名刺は手元に残るだけ → 会社・担当者のデータとして蓄積