背景｜案件の経緯と書類を、その都度つなぎ直していた
案件情報や請求書が、チャット、添付ファイル、共有フォルダ、スプレッドシートに分かれていました。案件の経緯を追い、書類を探し、原価表へ入力する。その都度、人が情報をつなぎ直す必要がある状態でした。
取り組み1｜AIに任せる作業と、人が判断する作業を分ける
実際の業務を見ながら、AIに任せる作業と人が判断する作業を整理しました。書類作成や原価入力はAIで進め、現場対応、社外との調整、営業活動は担当者が持つ。使い慣れたチャットや共有フォルダを起点に、仕事の流れを組み直しています。
取り組み2｜請求書の金額だけでなく、案件と分類を確かめる
原価入力では、請求書を読むだけでは足りません。どの案件か、既に入力されていないか、自社の資材購入か外注先への支払いかを確認し、既存明細と照合して反映します。案件や分類が不明なものは、担当者へ確認してから進めます。
取り組み3｜金額の根拠と、確認の状態を残す
原価表に金額の根拠を残す仕組みも追加しました。請求書未着の明細は、発注書を根拠に仮計上しました。請求書が届いた後は、同じ案件・取引の明細を照合して更新する設計です。
領収書なども原本の種類を区別し、出典を確認できていない情報を確定情報として扱わないようにしています。
進めたこと｜確認済みの範囲と、残る確認事項を分かる状態にする
実際に複数案件の原価表への入力、金額ソースの分類、証憑照合、要確認明細の洗い出しまで進めました。未確認の明細は残し、確認済みの範囲が分かる状態をつくっています。
目指すのは、現場担当が書類探しや転記を抱え続けず、顧客対応と新しい売上づくりに集中できることです。AIへの指示、業務ルール、確認が必要な例外まで、実務の中で改善しています。
顧客を獲得する営業の検証については、相手の反応から接触先と伝え方を見直した事例もご覧ください。営業を試すことと、活動を続けるための業務づくりを、あわせて考えます。
守秘のため、企業名・担当者名・現場情報・取引金額などを伏せて掲載しています。