AI-FDE
（業務AI実装）

現場の1時間と、経営の粗利を、同じチームで変えた

経営の課題

工事ごとの原価と粗利を正しくつかみたい。一方で現場は、日報や訪問先の段取りといった手作業に追われていた。

作ったもの

訪問先のリストと地図を自動で作るアプリ、原価・実行予算・キャッシュフローをまとめる原価管理の仕組み。

変わったこと

リスト作りは月20時間・6人から月4時間・2人へ。現場から会社に戻る時刻は1班あたり約1時間早くなった。

「地図出しをするのが本当に嫌でした。もうリストを作ってくれるって最高だね、それがあるだけで全然違う」— 現場のご担当の方

社長の「困っている」から、現場・マニュアル・営業が動き出した

経営の課題

社長からの1本の連絡が始まり。AIで業務が楽になる成功体験を、社員に届けたい。

作ったもの

提出書類の下書きの自動作成、社内マニュアルのAI検索、基幹システムとSalesforceをまとめた営業ダッシュボード。

変わったこと

経費精算の差し戻しは、画面上では0.9%に見えていたが、承認の履歴までさかのぼると8.5%あった。マニュアルのAI検索は本番で動いている。

「素晴らしい分析結果です。これがAIで一発で出せるのであればお金になります」— 役員の方

181教室を4つに分け、計画を帳票と合う数字で支えた

経営の課題

教室網を広げるにあたり、金融機関にも数字で説明できる中期経営計画が必要だった。

作ったもの

教室の分析、市場環境の分析、事業別の管理会計、中期経営計画。

変わったこと

全181教室を、売上・粗利率と商圏の所得・子どもの人口・競合の強さで4つに分け、教室ごとに打ち手を議論できるようになった。営業利益は決算の帳票と差なく一致。

「大胆に進めたい」— 社長（着手にあたって）

約3.7万件の実績から、成果が生まれる構造をつかんだ

経営の課題

何が営業とキャリアアドバイザーの成果を分けているのかが、感覚でしか語られていなかった。

作ったもの

成果の分析と、その判断の基準をSalesforceの判定ロジックとして組み込む仕組み。

変わったこと

上位52社で承諾の約70.4%を占めていた。学生の志望より、企業側の採用のハードルの低さのほうが承諾率に強く効いていた。