見積もり・原価管理
過去案件と材料費マスタをつなぎ、担当者による精度の差と作成時間を減らします。
- ●見積もりテンプレートの統一
- ●材料費・加工費の更新
- ●最低利益率の警告
- ●類似案件の検索
大阪・関西の中小製造業向け AI顧問・AIツール制作
見積もり、原価、受発注、在庫。紙やExcelに分散した業務を整理し、AIを使う場所と使わない場所を決めます。設計だけで終わらず、実装と現場定着まで支援します。
過去案件と材料費マスタをつなぎ、担当者による精度の差と作成時間を減らします。
Excelや紙に分かれた入出庫と受発注履歴をまとめ、欠品や確認の手戻りを減らします。
作業指示と実績報告を同じ流れにし、転記と口頭確認を減らします。
検査記録とロット情報を検索できる形にし、監査や問い合わせへの対応を早めます。
運用中の支援事例 / 初期効果
従業員40〜50名の金属加工メーカーで、Excel見積もりテンプレートと材料費マスタを連携。過去見積もりを検索できるようにし、新人でも同じ手順で見積もれる状態へ移行しました。
見積もり作成
1件60分 → 15分以内
利益率見込みのズレ
±8% → ±2%以内
見積もれる担当者
2名 → 営業5名全員
数値は導入初期の実績です。効果は業務量、データの状態、運用体制によって異なります。
事例の進め方と使用ツールを見るツールありきで進めず、業務と判断基準を先に整理します。社内で作るか、SalesDockが実装するかを決め、導入後はAI顧問として改善を続けます。
01
見積もり・原価・在庫などから、効果と実現性の高い業務を1つ選びます。
02
既存のExcelやシステムを生かし、必要な範囲だけAIと自動化を組み込みます。
03
手順、確認者、例外対応を決め、担当者が自分で改善できる状態を目指します。
金属加工、部品製造、組立など、見積もり・原価・受発注・在庫を紙やExcelで管理している中小製造業に向いています。従業員10〜100名程度を主な対象としています。
はい。拠点は大阪ですが、全国オンラインで対応します。関西では必要に応じて訪問を組み合わせ、現場の帳票や業務の流れを確認します。
AI自走プランでは、自社でAIを使い続けられるよう業務の選定・設定・検証・手順化を支援します。AIツール制作では、必要な仕組みをSalesDockが試作・構築します。導入後の継続相談はAI顧問として支援します。
可能です。既存のExcelや材料費マスタ、過去見積もりを確認し、入力項目、計算式、承認手順を整理します。AIを使う前に、まず再現可能な見積もり手順をつくります。
よくあるお悩みごとに、具体的な解決策をまとめています
現場で役立つノウハウを発信しています
人時生産性は、粗利益高(付加価値額)を総労働時間で割った「1時間あたりいくら稼いだか」の数字。計算式の分子と分母の決め方、実際に計算する手順、出た数字を何と比べれば良し悪しが判断できるのか、人時売上高・労働分配率との違い、中小製造業で上げていく手順までを整理しました。
小さな改善事例を、探す・運ぶ・数える・間違えない・伝える・段取りの6つに分けて30個並べました。どれも一人で始められて、合わなければ元に戻せる範囲のものです。あわせて、自分の職場から改善ネタを見つける手順と、改善提案書に何を書けばよいか、そして小さな改善が続かなくなるときに何が起きているのかをまとめています。
図面管理は、共有フォルダのままで足りる会社と、専用の管理に移したほうがいい会社に分かれます。分岐を決めるのは会社の規模ではなく、同じ品番で複数の版が同時に生きているか、外注先へ渡した図面の記録が追えるか、検索キーが人の記憶に依存していないかといった条件です。この記事では、共有フォルダで足りる条件と足りなくなる条件を並べ、症状ごとにフォルダの決めごとで収まるものと専用の管理が要るものを表で分けます。移す前に済ませておかないと失敗すること、移さないと決めた場合に最低限決めておくことも整理します。
見積もりは通ったのに粗利が残らない。その差はどこで生まれているのかを、材料・工数・外注・条件変更の4か所に分けて特定する手順を整理しました。実績原価をどの粒度で取るか、案件別の差異表に何を載せるか、差異を単価や係数へ戻すルールまで。
見積の最終判断が社長に集中し、不在のたびに回答が止まる。この詰まりを、承認と確認の分離、権限を切る軸の選び方、超えたときの上げ先までを1枚に収める権限表として設計する手順を整理しました。金額だけで線を引くと崩れる理由、承認の記録を前例として残す運用、線の引き直し方まで。
現在の業務の困りごとをヒアリング。AIで解決できるポイントがあるか、60分の無料相談で確認します。
60分現場に入り込み、業務フローを図解。ボトルネックと自動化の優先順位を明確にしたレポートをお渡しします。
1〜2週間優先度の高いポイントからAI実装を開始。小さな成功体験を積み重ねながら、段階的に自動化を拡大します。
2〜4週間導入後も定期的に効果を振り返り、改善を継続。新たな業務効率化の可能性を探ります。
継続サポート