エコ楽_サービス紹介資料

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1. サービス紹介 業界の業務構造を再設計し 成長を加速させる 商談が明日なので シミュレーション作成、 なんとか間に合わせて欲しいです！ 新規アポイントになります！ 商社にシミュレーション 依頼提出お願いします。 〇〇様の シミュレーションって 返ってきてますか？ 至急、見積もりが欲しいです！ エコ楽が代わりにやります！
2. 業界の業務構造を再設計し、 成長を加速させる エコ楽は、太陽光・蓄電池業界が直面する「人手不足による業務負荷の増大」と 「複雑化する制度・技術への対応」という構造的な課題に対し、 AIの力で本質的な解決をもたらすことを使命とします。 Index 01 市況感 業界課題／市場背景／ なぜAIなのか／DX・AI活用によくある落とし穴 02 サービス概要 エコ楽とは／営業支援とは／ 施工管理とは／エージェントモードとは／ 提供価値例／エコ楽 導入後の効果 02
3. 会社概要 会社名 株式会社BFM 代表取締役 山本 皐 創業 2022年6月20日 拠点 大阪府大阪市中央区本町一丁目4-13 SSI本町3階 事業内容 販売事業 戸建住宅向け太陽光・蓄電池の提案・販売・導入後サポート エコ楽事業 業界特化バーティカルAIサービスの企画・開発・提供 フィットネス事業 ATC監修の24時ジム×パーソナルトレーニング 03
4. エコ楽の強みとセキュリティ体制 業界実務経験者による企画・設計 太陽光販売業界で6年間の実務経験。 現場課題を自ら体験し、自社の販売事業へのテスト運用改善までの高質な改善が可能。 開発エンジニア 技術力 メンバー開発実績 ・Intel AI Global Impact Festival 2024（世界25カ国・111件の応募から日本代表に選出、世界大会出場 / PMチーム統括） ・Midnight Hackathon 2025 London（Healthcare部門7チーム中優勝 / PMM） メンバー出身企業 セキュリティ 顧客情報を扱う業務システムとして、アクセス権限管理、通信の暗号化操作ログの記録、脆弱性対応を行い、 安心してご利用いただける体制で提供しています。 04
5. 業界課題 人手不足と属人化 専門人材が採用できず、 ベテラン退職＝事業リスク 業務の複雑化 1案件で提案〜申請〜施工 管理まで多岐にわたり、 制度変更への追従も必要 BO負荷の増大 案件増＝事務増の 「人に比例するコスト構造」 から抜け出せない ミスの悪循環 忙しいからミスが出る。 ミスによるトラブル対応で さらに忙しくなる負のループ 対応速度の限界 見積回答に数日、 営業時間外は対応不可で 提案機会を逃す 05
6. 課題が生む「見えない損失」 BO人件費 月25〜32万円 （年間300〜384万円） 退職リスクコスト 対応不可時間 ミス・トラブル対応 1人あたり約266万円 月 160h以上 月 約¥27,000 バックオフィス1名あたり、見える人件費だけで 年間300万円超。退職すれば+266万円。 その上に、機会損失・ミス対応・手作業の無駄が潜んでいる。 出典 厚生労働省「令和6年 雇用動向調査」（不動産・建設系離職率11.7%/年） 手作業エラー率1%（Conexiom / PMC系統的レビュー2024） タスク切替でエラー2倍（Altmann & Trafton, 2013, Journal of Experimental Psychology: General） 06
7. 市場背景 「人を増やす」戦略が、通用しない時代へ 生産年齢人口の急減 人手不足倒産の急増 人手不足倒産件数（件） 生産年齢人口（万人） 過去最多・ 前年度比43.0%増 260 442 309 140 出典 ・東京商工リサーチ「2025年度『人手不足』関連倒産」（2026年4月） ・内閣府（2024）「令和6年版高齢社会白書」 ・富士経済「エネルギー・大型二次電池・材料の将来展望 2023」 ・矢野経済研究所 定置用蓄電池国内市場予測 ・富士キメラ総研「国内AIビジネス市場調査 2024」 ・IPA「DX白書2023」「DX動向2024」 ・JEMA 日本電機工業会 蓄電池出荷統計 ・IDC Japan「国内AIシステム市場予測」（2024年発表） 07
8. 市場背景 AI活用は、もう「先進的」ではない。 家庭用蓄電池市場の拡大 出荷台数 / 市場規模（億円） 出典 ・東京商工リサーチ「2025年度『人手不足』関連倒産」（2026年4月） ・内閣府（2024）「令和6年版高齢社会白書」 ・富士経済「エネルギー・大型二次電池・材料の将来展望 2023」 ・矢野経済研究所 定置用蓄電池国内市場予測 ・富士キメラ総研「国内AIビジネス市場調査 2024」 ・IPA「DX白書2023」「DX動向2024」 国内AI市場規模の急拡大 市場規模（億円） ・JEMA 日本電機工業会 蓄電池出荷統計 ・IDC Japan「国内AIシステム市場予測」（2024年発表） 08
9. なぜAIなのか 人が使うツール 人手不足はもう「経営リスク」である 2025年度の人手不足倒産は442件（前年度比43.0%増）で過去最多を更新。 うち人件費高騰による倒産は195件（同77.2%増）、従業員退職による倒産は 108件（同40.2%増）。建設業は93件、サービス業は170件と、労働集約型産業 で特に深刻化している。 経営トップの6割が 「AIで人手不足を代替」と回答 日本経済新聞「社長100人アンケート」によると、経営トップの約60%が 「AIで人手不足を解決する」と回答。もはやAI導入は「検討中」ではなく 「経営戦略」のレベルで議論されている。 人の代わりに動くAI AIエージェント 「支援」ではなく 「完了」する存在 役割 目的 動き方 対象範囲 組織への効果 出典 ・東京商工リサーチ「2025年度『人手不足』関連倒産」（2026年4月） ・日本経済新聞「『人手不足、AIで代替』経営トップの6割」（2026年4月） ・野村総合研究所「AIエージェントが人手不足を解消するための3つの条件」（2025年4月） ・Gartner AIエージェント予測（2025年） 従来のツール型AIとAIエージェントの決定的な違い 従来のツール型 AIエージェント 人が使う「道具」 人の代わりに動く「代理人」 タスクの「支援」 タスクの「完了」 目標、指示を与えると自律的に実行 人が主体で操作 単一業務の部分最適化 バリューチェーン全体の自律実行 生産性向上につながらず 組織全体の生産性が向上する 09
10. AIの導入は加速している 2026年までに82%の 企業がAIエージェントの 導入を計画 2030年にはAIエージェント 浸透率50%超、国内で 180万〜900万体が稼働 （野村総合研究所予測） カスタマーサポート エージェント 技術的に複雑なケースが多い Vercelで、サポートケースの 93%を自動処理 コンテンツ エージェント マーケ組織が出す 主要コンテンツ更新のうち 直近四半期で %を自動化 96 「人を雇う」以外の選択肢が、経営の常識になりつつある 出典 ・東京商工リサーチ「2025年度『人手不足』関連倒産」（2026年4月） ・日本経済新聞「『人手不足、AIで代替』経営トップの6割」（2026年4月） ・野村総合研究所「AIエージェントが人手不足を解消するための3つの条件」（2025年4月） 10
11. DX・AI活用によくある落とし穴 効率化ツール、導入したのに工数が変わっていない。 顧客管理を一元化し 営業効率を上げたい 連絡手段を一本化し 情報の見落としをなくしたい 見積作成を自動化し 提案スピードを上げたい 属人化を解消し 誰でもできる体制にしたい 各業務を最適なツールで 効率化したい 定型業務をロボットに 任せたい CRM/SFAを導入 チャットツールを統一 業務マニュアルを整備 ツールを複数導入 RPAや自動化を検討 入力が面倒で使われず、管理者が 代わりに転記→むしろ工数が増加。 結局Excelと二重管理に。 取引先に合わせてLINE・ Chatwork等結局すべてのツールを 並行運用し、確認工数が倍増。 スプシ/エクセルで 関数を組んだ 折衝ノウハウや自治体申請の 勘所は言語化できず、 ベテランが辞めると結局ゼロから。 ツール間のデータ連携は 人がコピペ。ツールは増えたが 「人がハブ」の構造は変わらない。 フォーマット違いや例外パターン が多くUI変更で停止。「人がやった ほうが早い」に逆戻り。 見積は速くなったが、前後工程 は手動のまま。1工程だけ速く なっても全体の工数は変わらない。 部分最適では全体工数は減らない。 工程間の接続・調整が手作業のまま残る限り、組織全体の工数は変わりません。 11
12. 社内AI推進のよくある落とし穴 効率化ツール、導入したのに工数が変わっていない。 コストが膨らむ 全員が個別に同じような 調査やドキュメント生成を してしまい作業の重複が 多くなってしまった。 さらに必要以上に 高性能モデルを使っていた。 ノウハウのシェアが 進まない コンテキストが 引き継がれない 部分最適ツールが 量産される 個々人は優れたプロンプトや スキルを持つが、それが共有 されない。結果として、 組織資産にならない。 AIとのやり取りが次の仕事に 引き継がれていないため、 毎回、ゼロからAIとやり取り することになる。 ツールを量産してしまい、 今までになかった新たな 業務が増加してしまう。 個人レベルでのAI活用による事業インパクトの創出 には限界がある。 12
13. サービス概要
14. エコ楽とは？ 業務フローを代替するAIエージェント アポ 商談 契約 提案・見積 顧客 （住宅オーナー） 営業担当者 （販売店） アポ 顧客情報を 入力するだけ 現場調査 部材調整 発注 工事 顧客対応 CS シミュ依頼 営業支援 部材発注 施工管理・エージェントモード 案件連携 顧客作成 シミュ依頼 見積作成 屋根計測 シミュOCR 屋根面描画 寸法算出 パネル割付 発電量算出 情報連携 現地調査 部材確認 発注 工事依頼 日程調整 タスク進行 進捗更新 完工 見積回収 完工報告 商社 施工店 14
15. エコ楽の実績 300 件 業務改善率 % 100 リリース初月から 月間300件の システム処理件数を突破 導入事例 関西の太陽光販売会社A社、営業10名体制。 事務員2名→0名体制を実現。 （アポイント〜商談までの業務） アポ取得 エコ楽活用 （顧客作成・見積・シミュ） 商談準備完了 事務員0人で完結！ 15
16. 営業支援 とは アポイント〜商談の工程をエコ楽が実行 （顧客登録・屋根計測・積載シミュレーション・見積作成）
17. エコ楽 営業支援が解決する業界課題 獲得した顧客情報の共有が属人的で 社内連携が非効率 兼務によるリソース不足で 業務納品が遅延する 商社との煩雑なシミュレーション依頼・ 回収時の長いリードタイム 担当者の退職によりノウハウが喪失し 業務が回らなくなるリスク 手動での屋根図面・見積作成による 膨大な事務工数 営業現場でのシミュレーション即時修正・ レイアウト変更への対応が間に合わない 17
18. エコ楽 営業支援の特徴 営業担当者がやることは「顧客情報を入力する」だけ。 残りの工程はエコ楽が実行し、1件あたりの業務工数が87%削減。さらに事務員0人体制が可能。 特徴1 顧客シートからAI-OCRを実施 特徴2 最短で処理 対応遅れ、業務時間外対応が なくなる 手入力での顧客共有が不要に で自動処理！ 登録 情報入力 Googleカレンダー お使いのチャットツール（LINE・Slack）から顧客シートをアップロー ドするだけで、「顧客名」「住所」「電話番号」「商談日程」「その他 設定情報」が自動入力され、カレンダー登録（Googleカレンダー連携含 む）が可能です。 営業担当者 （販売店） 資料回収 依頼書作成・送信 返答回収 一式DB格納 見積作成 商社からのシミュレーションデータ受信時点でエコ楽側に格納し、 見積準備も実行されるため資料催促や業務時間外の緊急対応の必要 がなくなります。 18
19. エコ楽 営業支援の特徴 営業担当者がやることは「顧客情報を入力する」だけ。 残りの工程はエコ楽が実行し、1件あたりの業務工数が87%削減。さらに事務員0人体制が可能。 特徴3 業界特化のAI-OCR 見積作成の手間が減る 特徴4 拠点・代理店ごとに案件・権限分け に任せて印刷するだけ！ シミュレーションデータごとの部材を高精度のAI-OCRにより読み取り、 見積項目を事前作成し、見積作成業務の手間を省きます。 管理者にもメリット 拠点、代理店・支店ごとに閲覧・操作権限が設定でき、複数拠点がある 場合に有効的です。また、基本的な商品データはエコ楽内に登録されて いるため商品設定が簡単に実施することが可能です。 19
20. エコ楽 営業支援の特徴 営業担当者がその場で太陽光の積載シミュレーションが作成可能になります。 簡単3ステップで最短1分ほどで完成。さらに事務員0人体制が可能。 特徴5 「図面回収」「手動の屋根図面作図」「商社への作成依頼」が不要に。営業現場でその場で完成します。 STEP1 STEP2 STEP3 屋根描画 寸法・勾配確認 パネル割付 屋根をなぞるだけで誰でも簡単に描画 自動補正と推定勾配を出力 モジュール選択と割付ボタンで自動配置 20
21. 全メーカー 対応 割付図 エコ楽 営業支援 シミュレーション完成 発電シミュレーション 21
22. 施工管理 とは 契約〜完工の業務を構造化、販売店⇔施工店の連携を一元化
23. エコ楽 施工管理が解決する業界課題 進捗の可視性が低い ・顧客の施工状況がチャット履歴を追わないと把握できない ・状態が一覧・時系列で見えないため、確認コストが高い 情報連携手段が分断されている 業界共通の情報連携手段が存在しない施工店ごとに LINE・Chatwork・メールなどが混在 案件・顧客管理が属人化している ・各社・各担当者ごとに管理方法が異なる ・案件全体の進捗把握や引き継ぎが困難 →結果として、業務品質や対応スピードにばらつきが出る 23
24. エコ楽 施工管理の特徴 契約から完工までの案件管理をエコ楽に集約。販売店・施工店・商社間のやり取りを構造化し、 1案件あたりの調整工数を80%削減。さらに対応遅れ、漏れの防止が可能。 特徴1 特徴4 進捗を「一画面」で把握 販売店・施工店それぞれに最適化された画面 特徴2 特徴5 全顧客の契約から工事完了までの流れをステータス表として一つの画面で 確認できるUIを提供し、「探す・確認する」業務を最小化する。 販売店用・施工店用に専用UIを提供。情報はリアルタイム同期され、 各社共通認識での顧客管理が可能。 顧客ごとのチャット（社内/社外） AIエージェントが日程調整を自動仲介 特徴3 特徴6 案件単位で「社内用」「社外用」チャットを分離。スレッド・メンション・ 現調日程・工事日程の調整をAIエージェントが主導。候補日提示→施工店 ファイル共有に対応し、LINE/Chatwork/mail/FAX/電話がバラバラだった 回答→販売店承認の流れを自動進行、再調整・リマインドも自動処理。 連絡手段をエコ楽に一本化。 タスク管理 販売店・施工店とのやり取りの中で業務依頼をタスク化し、進捗、納期、 リマインド管理を実装。どちらのボールで業務が止まっていたか わからない、対応漏れなどを防止可能。 カレンダービューで工事日・現調日を一覧管理 工事日・現場調査日をカレンダー形式で一覧表示。太陽光/蓄電池/電 化/足場など工事種別で絞り込み可能。案件ごとの住所に連動した天気 予報アイコンも表示。 24
25. エコ楽 施工管理の特徴 契約から完工までの案件管理をエコ楽に集約。販売店・施工店・商社間のやり取りを構造化し、 1案件あたりの調整工数を80%削減。さらに対応遅れ、漏れの防止が可能。 特徴7 部材調整をAIが自動処理 商社からの確定部材回答をAIが自動分類（問題なし/変更あり/設置 NG）。部材表から単価・金額を除去した施工店向け資料を自動生成し、 施工店に部材確認タスクとして自動展開。 特徴8 特徴10 現場調査報告・工事報告のデータ化 施工店がフォームで現調報告・完工報告を提出し、販売店が確認する ワークフローをシステム内で完結。工事完了後はAIが自動で完了確認を 送信。 申請管理の一元化（保証・電力・設備認定） 特徴11 特徴9 特徴12 歩合・手数料の自動計算 メーカー保証申請・電力申請・設備認定申請をタブ切替で一画面管理。 各申請項目のステータスを色分け表示（赤：未着手/緑：進行中/青：完了） 組合・営業ごとの歩合・手数料を自動計算し、手動計算のミスと し、全項目完了時にワンクリックで完了処理。 手間を排除。 発注・工事依頼の自動作成処理 発注書・工事依頼書を自動作成。確定部材表と全関連資料を自動集約し、 施工店への情報共有まで一気通貫処理。 AI検索で案件・タスクを即発見 自由記述でタスクを検索可能。AIが意図を解釈し、該当タスクの候補を 絞り込んで表示。 25
26. エージェントモード とは AIが見積依頼・発注・工事依頼・日程調整・進捗管理まで、案件ごとの業務を自律的に進行 発注 進捗 更新 日程 調整 タスク 進行 工事 依頼 部材 調整
27. エコ楽 エージェントモード が解決する業界課題 「今日、どの案件に何をすべきか」を 担当者が探している 見積依頼・部材確認・発注・工事依頼などの 依頼書を、案件ごとに毎回ゼロから手作業で 作成している 商社返信メールの判断や部材表の加工、完工写真の チェックなどもすべて人手で行っている 業務の進捗、結果がチャット・メール・タスクに分散し 「今どうなってる？」の確認だけで時間が取られる 案件が止まっても誰も気付かず、顧客・施工店・商社・ 社内メンバーからの催促で初めて発覚する AIツール、CRMツールを入れても「人が使う」 手間が残り、業務量はバックオフィス人数に 比例したまま 27
28. エコ楽 エージェントモードの機能一覧 AIエージェント 日程調整 工事依頼 部材調整 発注 タスク管理 進捗更新 業務代替 承認 修正 却下 担当者 1.正式見積依頼の自動作成・送信 2.商社返信メールの自動分析 商社からの部材表回答メールをAIが読み取り 「問題なし／変更あり／設置NG」を 自動判定して社内へ共有します。 部材表から金額情報を除いた施工店向けの 確認資料をAIが自動作成し、施工店へ部材確認 依頼を送信します。 4.商社への発注の自動化 5.施工店への工事依頼の自動化 6.完工報告の事前チェック 顧客情報・現場調査結果・契約内容をもとに 商社への正式見積依頼書をAIが自動作成し、 メール送信まで行います。 商社別に発注書を自動作成し、見積書や 信販資料を添付して一括送信。顧客の入金 状況や納期の状態も事前に自動で確認します。 確定した部材情報を反映した工事依頼書を AIが自動作成し、施工店へ送信。施工店 担当者への連絡も自動で行います。 3.施工店への部材確認依頼 施工店から提出された完工写真や報告内容を AIが事前確認し、不備があれば差し戻しを 提案します。 28
29. エコ楽 エージェントモードの機能一覧 AIエージェント 日程調整 工事依頼 部材調整 発注 タスク管理 進捗更新 7.現場調査・工事日程の調整 販売店・施工店間の日程調整をAIが代行。 候補日提示から確定・再調整までを進め、 本工事・足場など段階的に自動管理します。 業務代替 承認 修正 却下 8.案件ステータスの自動更新 商社からの返信受信や部材確定など 進行状況に合わせて、案件のステータスを 自動で更新します。 10.案件情報の対話型照会 「◦◦様の現場調査報告を見せて」 「進捗状況を教えて」など、話し言葉でAIに 聞くだけで案件情報を取得できます。 担当者 9.停滞している業務の自動督促 進行が止まっている業務をAIが検知し、 担当者へ自動でリマインドして対応漏れを 防ぎます。 11.手動操作への自動切替 AIで判断しきれない場合や複雑な調整が必要な 場合は、担当者が手動で進められる画面に 自動で切り替わります。業務が止まりません。 29
30. エコ楽 エージェントモード チャットで依頼、AIが回答・実行 自然言語でチャットに送るだけで、エコ楽AIがその場で回答を生成したり、必要な業務を実行したりします。 聞けば答える（情報照会） ◦◦様のステータス 教えて 顧客の進捗・ 滞留状況を提示 今月完工案件の 売上・粗利を教えて 集計して回答 ◦◦様の見積額 いくらだっけ？ 確定金額・ 見積書から回答 今、自分ボールの タスクある？ 一覧表示 ◦◦様の現調報告を 見せて 該当資料を 表示・要約 今、トラブルになっ ている案件ある？ 要対応・滞留中の 案件を抽出 30
31. エコ楽の提供価値例 従来 営業担当 ・アポ ・顧客作成 営業担当 ・アポ ・顧客作成 ・営業時間外 ・兼務によるリソース不足で 社内連携 回収資料共有 情報共有 資料回収 BO ・屋根計測
 ・見積作成
 ・顧客情報整理
 ・共有事項整理 スピード停滞 シミュ依頼 結果共有 商社 ・シミュ作成 ・部材表作成 営業支援 顧客作成 シミュ依頼 見積作成 屋根計測 シミュOCR 屋根面描画 寸法算出 パネル割付 発電量算出 最短 4 日 最短 1 分! 31
32. エコ楽 営業支援 の提供価値例 導 入 前 顧客・情報連携 営業と顧客情報を連携が手間 シミュレーションデータ回収時の社内共有が面倒 見積・計測 図面未回収時の屋根手動計測が大変 見積作成が大変かつ必要時に手に入りづらい シミュレーション依頼 商社にシミュレーション依頼を都度することが大変 直近案件は自社でシミュレーション作成に時間がかかる 業務はエコ楽に任せて 私は、成約1件増やせた！ を導入（業務工数を85％以上削減） 導 入 後 顧客・情報連携 現場で記入された資料を読み取り顧客情報を入力 シミュレーション資料回収時、社内自動展開 見積・計測 屋根計測ツールによる計測（屋根補正自動） シミュレーション内容に合わせて見積自動作成 シミュレーション依頼 商社にシミュレーション自動依頼 営業のみでシミュレーション〜見積まで完結 業務はエコ楽に任せて 事業拡大に専念しよう！ 32
33. エコ楽 営業支援 導入後の効果 24時間365日対応体制 営業時間外・休日もAIが見積・シミュレーション を処理。「対応不可時間 月160h以上」が0に解消 コスト削減効果（バックオフィス2名体制 → 0名体制） 組織生産性向上による売上増加 即納体制 組織生産性向上による 導入前 バックオフィス人件費 （月32万円×2名） 640,000円 退職リスクコスト （年266万円÷12ヶ月） 222,000 円 27,000円 889,000円 / 月 約 1ヶ月 88.9 万円 削減 シミュレーション最短1分・見積自動作成により、 商談その場でクロージングが可能 売上増加 商談機会の最大化 0円 / 月 付加価値業務へのシフト 導入後 「見積回答に数日」「営業時間外は対応不可」で 逃していた提案機会を獲得 バックオフィス業務から解放され、営業は研修・ 成約・新規開拓に集中 商談スピード・成約率・対応可能件数の向上が 売上トップライン拡大に直結 ミス・トラブル対応 （約1,066万 / 年） ※「課題が生む見えない損失」スライドの数値をもとに、月額換算で試算。エコ楽の利用料金は含まず、別セクション（価格）で説明。 ※当社調べによる情報であり、削減効果をお約束するものではございませんので、ご了承ください。 33
34. エコ楽 施工管理・エージェントモードの提供価値例 案件管理 「今日、どの案件に何をすべきか」を担当者が案件一覧から探している 進捗確認はチャット履歴・メールBOX・タスクリストを横断して探す手間が発生 進行が止まっても誰も気付かず、顧客・施工店・商社からの催促で初めて発覚 導 入 業務処理 見積依頼書・部材確認資料・発注書・工事依頼書を案件ごとにゼロから手作業で 作成している 前 商社返信メールの判断・部材表の加工・完工写真のチェックも全て人手で行っている 日程調整 現場調査日・工事日の調整を販売店⇄施工店で電話・メール・チャットを使って 個別調整 を導入 案件管理 業務はエコ楽に任せて 私は、判断するだけになった！ AI が「次にやるべき業務」を提案し、担当者は「承認 / 修正 / 却下」を判断するだけ 案件の進捗・結果を1画面に集約し、滞留業務は自動でリマインド 導 AIが自動作成・自動送信 入 業務処理 見積依頼書・部材確認資料・発注書・工事依頼書を 商社返信メールの判定・部材表の加工・完工写真チェックをAIが代行 後 日程調整 契約から完工までの調整・確認業務が 案件ごとに大量発生し、案件数の増加に伴い バックオフィスが逼迫。 対応漏れ・差し戻し・催促が繰り返される構造。 現場調査日・工事日の調整を AIが販売店⇄施工店間で自動進行 契約から完工までの調整・確認業務をAIが代行し 1案件あたりの業務工数を80％以上削減。 担当者は「最終承認」と「例外対応」に集中。 バックオフィス業務が構造的に不要に。 34