現場を知るから、変革を動かせる。

PHILOSOPHY

支援の前提にしている考え方

AIはAIらしく、人は人らしく。

AIにすべてを任せるのではなく、
情報整理、検索、記録、下書き、確認作業をAIが支援し、
人は判断、対話、創造、現場でしかできない仕事に集中する。

ククルFMは、技術を人の仕事に置き換えるためではなく、
人と事業の可能性を広げるために実装します。

POSITION

ククルFMの立ち位置

ククルFMは、現場や事業の実務を理解してから、最適な技術・運用・仕組みを設計し、実装し、 定着まで伴走するチームです。次のどれか一つに収まる会社ではありません。

• NOT単なるAIツール販売会社

  ツールを納めて終わりにしません。どの業務で、誰が、どこまでAIに任せ、どこから人が判断するのかを一緒に決めるところまでが支援の範囲です。

• NOT単なるWeb制作会社

  見た目と公開だけで終わらせません。その裏側にある業務の流れ、記録の残し方、データの持ち方まで含めて設計します。

• NOT単なる受託開発会社

  仕様どおりに作ることだけを役割にしません。そもそも何を作るべきか、既存の運用やSaaSで済ませられないかから一緒に考えます。

• NOT単なるITコンサルティング会社

  提案書だけを納品しません。整理した内容を実際に動く仕組みにし、現場で使われる状態になるまで関わります。

サービス名

FDE・AI実装支援

支援内容

現場と業務を理解したうえで、業務フローの整理、データ整備、AI・SaaS・業務システムの設計と実装、運用定着、継続改善まで伴走する支援。

提供

ククルFM合同会社

対応地域

埼玉県川口市を拠点に、関東近郊を中心として対応しています。オンラインを併用した遠隔でのご相談・支援についても、内容に応じてご相談ください。

INDUSTRIES

対象とする業種

建設・インフラの現場を強みとして持っていますが、対象を特定の業界に限定していません。 現場業務と事務・管理業務の連携、情報の分散、属人化に課題を持つ事業者を広く対象としています。

• 下水道
• 建設
• 設備
• 保守点検
• 清掃
• 物流
• 製造
• 不動産・施設管理
• クリエイティブ事業
• 地域事業
• サービス業

上記は展開できる領域の例です。ここに挙げていない業種でも、まずはご相談ください。

HOW WE WORK

進め方の3ステップ

理解する、つくる、定着させる。この順番を飛ばさないことを大切にしています。

1. 01

   Understand

   現場と事業を理解する

   現場、事務、管理、経営の業務フローを整理し、
   情報の分断、属人化、転記、確認待ち、手戻りなどの課題を見つけます。

   この段階ですること

   • 現場、事務所、管理、経営のそれぞれで、実際に何をどの順番で行っているかを伺います
   • 紙、Excel、写真、チャット、メール、PDF、既存ツールのどこに情報が置かれているかを一覧にします
   • 同じ情報を何度も入力している箇所、確認待ちで止まる箇所、担当者しか分からない判断を洗い出します
   • 改善の対象と優先順位、最初に着手する業務の範囲を、関係者と話し合ったうえで決めます
2. 02

   Build

   仕組みを設計・実装する

   既製SaaS、AI、Web、業務システム、データベース、
   地図・位置情報、映像、帳票設計を組み合わせ、
   本当に必要な形へ実装します。

   この段階ですること

   • 既製のSaaSで足りる範囲と、個別につくる必要がある範囲を分けて判断します
   • 役割ごとに、入力項目、画面、権限、承認の流れを設計します
   • 既存のExcelやCSV、クラウドストレージ、稼働中のシステムとのつなぎ方を検討します
   • AIは、検索、整理、要約、下書きなど用途を絞って組み込み、人が確認・承認する手順もあわせて設計します
3. 03

   Embed

   使われ続ける状態へ育てる

   試験運用、操作説明、運用ルール、利用状況の確認、
   継続改善を通じて、仕組みを現場と組織に定着させます。

   この段階ですること

   • 1つの現場、部門、業務工程で試験運用し、実務の中で使いにくい箇所を直します
   • 現場担当者、事務担当者、管理者それぞれの立場に合わせた操作説明と運用ルールを整えます
   • 利用状況と入力の状態を確認し、使われていない機能や続かない運用を見直します
   • 個別の要望と、組織全体で標準化すべきことを分けて整理し、次の改善につなげます

最初から完璧な仕組みを目指すのではなく、
優先度の高い業務から始めます。
現場で試し、改善し、データと運用を育てながら、
継続的に成果を生む業務基盤へつなげます。

1. 01 1〜3か月 現場課題を、実装できる要件へ

   • 現場、事務、管理、経営の業務フローを可視化する
   • 紙、Excel、メール、チャット、写真、PDF、既存ツールなどの情報分断を整理する
   • 二重入力、転記、確認待ち、手戻り、属人化などの課題を特定する
   • 業務時間、対応日数、差戻し、入力漏れなど、改善対象のKPIを3つ程度に絞る
   • 最初に対象とする1つの業務、帳票、部門、拠点、顧客対応プロセスを選定する

   成果物

   • 現状業務フロー
   • 課題と優先順位の整理
   • データ一覧
   • 要件定義のたたき台
   • KPI設計
   • 導入ロードマップ
2. 02 4〜6か月 最小構成を作り、実務で動かす

   • 対象業務に必要な案件管理、記録、書類、写真、承認、検索、帳票などの最小機能を設計する
   • 役割ごとに、入力項目、画面、権限、承認フローを整える
   • Excel、CSV、クラウドストレージ、既存SaaS、既存システムとの連携方法を検討する
   • 1つの現場、部門、業務工程、または顧客対応で試験運用する
   • AIは、資料検索、情報整理、議事録・記録の要約、帳票の下書きなど、明確な1用途から始める
   • AIの出力は、必ず人が確認・承認する運用とする

   成果物

   • 最小実用プロダクト
   • 初期データ・マスタ
   • 操作マニュアル
   • 試験運用レポート
   • 改善項目リスト
3. 03 7〜9か月 現場に定着させ、利用範囲を広げる

   • 現場担当者、事務担当者、管理者向けに、操作説明と運用ルールを整備する
   • 利用時の負担、入力漏れ、例外処理、画面の使いやすさを改善する
   • 別の現場、部門、拠点、協力会社、サービスへ段階的に展開する
   • 個別の要望と、組織全体で標準化すべき機能・運用を分けて整理する
   • 利用率、入力率、問い合わせ、データ品質を確認する
   • 導入効果をKPIで中間評価する

   成果物

   • 運用ルール
   • 教育資料
   • 権限・承認設計
   • 改善済み機能
   • 中間効果レポート
   • 横展開計画
4. 04 10〜12か月 成果を可視化し、継続改善できる体制へ

   • 導入前後の業務時間、対応・提出日数、差戻し、再入力、確認工数などを比較する
   • 現場、管理者、経営者の視点で、継続すべき運用と改善点を整理する
   • データ活用の範囲を、進捗、品質、原価、顧客対応、営業、保全、事業判断へ広げる
   • 次年度のDX・AI活用ロードマップと投資優先順位を策定する
   • 担当者個人に依存しない、社内の運用体制を整える

   成果物

   • 導入成果レポート
   • KPI評価
   • 改善バックログ
   • 次年度DX・AI活用計画
   • 社内運用体制案
   • 継続支援プラン

※実績ではなく活用イメージです

• 現場記録、作業報告、点検情報、写真、動画、書類を案件・顧客単位で整理する
• Excelや紙で管理している台帳を、検索・共有・履歴確認・集計しやすい形に整える
• 現場や外出先から、スマートフォン・タブレットで記録・報告できるようにする
• 報告書、議事録、提案書、点検記録などの下書きをAIで支援する
• 過去の資料、案件履歴、ノウハウ、マニュアルを横断検索できるようにする
• 問い合わせ、案件、作業、顧客、担当者、書類をつなぎ、対応漏れを減らす
• 業務の進捗や品質を、管理者がリアルタイムに把握しやすくする
• 映像、写真、資料、Webを活用し、社内教育、営業、採用、顧客説明を改善する
• 予約、顧客管理、サービス記録、情報発信などを整え、サービス運営を改善する
• 地図・位置情報と現場・設備・顧客情報を結び付け、運用や計画に活用する

AI & DATA POLICY

AI・データの取扱い方針

AIを業務に組み込むときは、何を入力してよいか、誰が確認するかを先に決めます。 ここに書いている内容は、実際の案件でお客様と取り決める際の出発点です。

お客様側にセキュリティ基準や情報システム部門の確認手順がある場合は、その内容に沿って進め方を調整します。 個人情報の取り扱いについてはプライバシーポリシーもご確認ください。

INSIGHTS

進め方の記事は、準備中です

判断基準と手順は、Insightsにまとめる予定です。公開までは、このページの内容をご覧ください。

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