小さな会社でもAIは武器になる

日常業務の1.5人分を自動化した北開道地所のAI活用法

小さな会社でもAIは武器になる - 北開道地所のAI活用法

課題

  • 自動化したい業務があったが、不具合が多く自社だけでは解決できなかった
  • AIツールの設定や活用方法が分からず、業務に活かせなかった
  • 社員のAI活用スキルが不足していた

解決策

  • AIコーチングで都度社内課題をAIで解消
  • Cursor設定、MVCモデル設計、音声入力ツール導入などのつまづきやすい部分を取り組み前に支援
  • 週1回のコーチングと随時質問対応で課題解決力を向上

効果

  • システム開発とAIで数千万円規模の利益を創出
  • これまで手を付けられなかった業務を含め、約1.5人分の業務効率化を達成
  • 外注費や予定採用分の人件費を削減

インタビューを受けてくれた方

北開道地所株式会社 代表取締役 山崎明信様

山崎明信様

北開道地所株式会社 代表取締役
プロフィール:転勤族(新潟、帯広、山梨、三重、長野、札幌、東京)。新卒でコスモスイニシア(旧リクルートコスモス)に入社。退職後2011年にFULLCOMMISSION(現北開道地所)を創業。挑戦できる世界をVisionに新しいチャレンジを日々行っている。
生成AIの導入に至った背景を教えてください。

山崎様:当社は社員15名ほどの不動産会社で、物件の仕入れから販売まで幅広く手掛けています。長年の課題は、業務が属人的で非効率だったこと。特にバックオフィス業務は人手に依存する場面が多く、日々の対応に追われていました。

そんな中、今年サウス・バイ・サウスウエスト(※1)に参加する機会があり、世界中のテック企業の人たちが「どんな小さな企業でもAIを使わなければ遅れる」と口を揃えて話しているのを聞いて、大きな衝撃を受けました。その熱気は、まるでインターネット黎明期のようで、AIは企業規模に関係なく競争優位を生み出せると確信しました。

帰国後は、自らCAIO(Chief AI Officer)を兼任し、まずは社内にAI活用の文化を根付かせることからスタート。当初はChatGPTなどを断片的に使う程度で、活用率は業務全体の1%にも満たない状態でしたが、「全員、毎日AIを使おう」という号令のもと勉強会や小さなプロジェクトを通じて浸透を図り、今ではほとんどの社員が日常的に活用しています。中には業務の3分の1をAIとの共作に充てる社員もいます。

(※1) 米国テキサス州オースティンで毎年開催される、音楽・映画・テクノロジー分野の世界最大級のイベント
Wolkinからの支援を受けようと思ったきっかけを教えてください。

山崎様:飲み会がきっかけでした(笑)。生成AIのトレンドについて話をしていたその流れで、ゴールデンウィーク中にCursorの勉強会を開いてもらい、初めて実践的に使ってみたところ、自社でGASなどを使っても越えられなかった課題が、一気に解決されたんです。複雑なシステム連携で一部を修正すると別の部分で不具合が起きる──そんな状況をCursorが自動で修正してくれることに感動しました。

支援をお願いした決め手は、中薗(拓巳)さんの存在です。こちらのスキルや理解度に合わせて課題のレベル感を絶妙に調整し、達成すると全力で褒めてくれる。そのモチベーションの上げ方が心地よく、質問もしやすい。独学なら何時間もかかることが、たった5分で解決するという体験が何度もありました。

具体的には、どのような支援を受けたのでしょうか。

山崎様:Cursorの初期設定やMVCモデル(※2)の設計思想、言語モデルの使い分け、音声入力ツールの設定など、実務に直結する部分を幅広くサポートしてもらいました。週1回のコーチングに加え、必要なときにはメッセージで質問できたのも心強かったです。単にツールの使い方を学ぶだけでなく、「効率的なプロンプトの作り方」や「つまずきやすいポイントの整理」までインストールしてもらえた感覚でした。

(※2) ソフトウェアを「Model=データやビジネスロジック」「View=画面表示や出力」「Controller=入力や処理の指示」という3つの役割に分けて構築する設計手法。役割を分離することで開発効率や保守性を高められる。
導入後、どのような成果がありましたか?

山崎様:最も大きな成果は、不動産情報のスクレイピングから分析までを自動化し、毎日約50件のデータを収集・判定できるようになったことです。当社独自の基準で「割安」と判断された物件の中から実際に1件を購入し、数千万円規模の利益を生み出しました。計算上では、これまで手を付けられなかった業務を含め、約1.5人分の業務効率化に相当します

加えて、これまで代行をお願いしていた部分について、業務効率化に成功した社内のメンバーリソースを当てられるようになり、結果的に費用が削減されました。また、予定していた採用ポジションの業務がAIで賄えたことなど、コスト面での効果も大きいです。さらに、社内には「まず試してみる」「つまずいたら相談する」という前向きなマインドセットが広がり、AIチームをタスクフォース的に編成して成果を出し、それを社内に展開する流れも定着しつつあります。

取り組みを通して得られた変化や学びは何でしょうか。

山崎様:新しいツールを前にしても、まずやってみようと思えるようになったことが一番大きいですね。やってみて違うと感じればやめればいいし、成功すれば業務がより良くなる。サンクコストに固執せず、小さな改善を繰り返す姿勢は、AI活用に限らずあらゆる業務改善に通じる考え方だと感じています。

インタビュー協力:北開道地所株式会社
企業サイト: https://kitajisho.com/
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