住宅リフォーム D社様(従業員68名・年商18億円)｜ 2025年6月〜2025年10月（5ヶ月）
AI画像分類×現場報告アプリで施工写真管理を自動化、管理工数65%削減
Claude Vision APIによる施工写真の自動分類・タグ付けと、現場職人40名が使えるシンプルな報告アプリで情報の分断と対応漏れを解消
現場報告時間
70%
削減
対応漏れ
ゼロ化
粗利率
+3.2pt
改善
クレーム
40%
削減
写真分類精度
93%
達成
プロジェクト開始前の課題
現場写真・報告がLINEグループに散在
現場職人が施工写真を個人のLINEグループに送信し、案件ごとの写真整理は事務員が手作業で実施。「あの写真どこ？」という問い合わせが日常的に発生し、完工検査時に写真が見つからないトラブルも。
案件進捗が営業個人の頭の中にしかない
常時約80件の案件が並行しているが、進捗管理は営業担当者の記憶と手帳に依存。担当者が休むと誰も状況が分からず、顧客から「進捗はどうなっていますか？」と問い合わせを受けても即答できないことがあった。
見積から施工・請求までの情報分断
見積はExcel、契約は紙、施工写真はLINE、請求は会計ソフトと、情報が4つのツールに分断。「この案件、結局利益出たの？」という問いに答えるのに半日かかることもあった。
CIALTEのアプローチ
業務フロー診断・現場ヒアリング
営業・現場監督・職人・事務員の全ポジションにヒアリングを実施。「本当に困っていること」を洗い出し、「現場職人が使えないシステムは意味がない」という大原則を確認した。
Why this approach
リフォーム業のシステム化で最も多い失敗は「現場が使わない」。職人の年齢層・ITリテラシーを踏まえ、「スマホで写真を撮ってボタンを押すだけ」のシンプルさを設計の大原則とした。
現場報告アプリ開発
職人がスマホで写真を撮影し、案件を選んで送信するだけのシンプルな現場報告アプリを開発。GPS位置情報とタイムスタンプが自動付与され、完工検査用の写真台帳も自動生成。
Why this approach
職人の平均年齢が48歳で、複雑なアプリは定着しない。「写真を撮って送るだけ」というUXに徹底的にこだわり、導入初日から全員が使える状態を実現した。
AI画像分類エンジン構築
Claude Vision APIを活用し、施工写真を自動分類・タグ付けするエンジンを構築。写真をアップロードするだけで「解体前」「配管工事」「電気工事」「内装仕上げ」「完工」等の工程タグと、「キッチン」「浴室」「外壁」等の部位タグが自動付与される。完工検査用の写真台帳も工程順に自動生成。
Why this approach
リフォーム現場では1案件あたり100〜300枚の写真が撮影されるが、手動での分類・整理は非現実的。Vision APIによる自動分類で、事務員の写真整理作業を大幅に削減し、完工検査の品質も向上。
案件管理ダッシュボード構築
見積・契約・施工写真・請求を案件単位で一元管理するダッシュボードを構築。AI分類された施工写真が工程別・部位別に自動整理され、案件別の原価率・粗利率が自動算出。「利益が出ていない案件」を早期に検知できるようにした。
Why this approach
リフォーム業は案件数が多く、「忙しいのに利益が出ない」状態に陥りやすい。案件別の収支可視化により、「受けるべき案件」と「断るべき案件」の判断がデータでできるようになった。
Technology Stack
プロジェクトの成果
| Metric | Before | After |
|---|---|---|
| 現場報告時間 | 1件約30分 | 1件約9分（AI分類込み） |
| 案件対応漏れ | 月平均3件 | 0件 |
| 案件別粗利率 | 把握不能 | リアルタイム可視化（+3.2pt改善） |
| 顧客クレーム | 月平均5件 | 月平均3件 |
職人から「写真撮って送るだけだから楽」と好評で、導入初日から全員が利用
AI画像分類により写真台帳が工程順に自動生成され、事務員の写真整理作業が週15時間から2時間に削減
「この案件は利益が薄い」が早期に分かるようになり、受注判断の質が向上
"今まで何度か業務システムの導入を試みましたが、職人が使わなくて全部失敗しました。CIALTEさんは最初に職人にヒアリングして「写真を撮って送るだけ」というシステムを作ってくれました。しかもAIが写真を自動で分類してくれるので、事務員が写真を整理する手間もなくなりました。導入初日から全員が使えたのは初めてです。"
常務取締役
住宅リフォーム D社様