お悩み
問い合わせ対応が電話中心で、来店予約や試乗の調整に一日中追われる
AI社員なら
AI社員がWeb・電話・メールの問い合わせを受け、予約候補のドラフトを用意。担当者は確定だけで進められます。
自動車業界向けAI社員
来店対応も見積も車検案内も、ベテランの段取り頼みで回している。
電話やWebからの問い合わせを受け、見積を作り、車検や点検の案内を出す。販売・整備・中古車・部品まで、事務作業が現場の手を止め続けています。
自動車業界 AI社員が来店予約、問合せ応答、査定・見積、点検・車検案内を横断支援。読み取り・転記・案内といった事務をAIが巻き取り、人は接客と整備に集中できる体制を最短2週間で整えます。
運営：株式会社Michibiku Group
こんなお悩み、ありませんか？
自動車業界の現場でよく伺うお悩みと、AI社員による解決の方向性です。
お悩み
見積や査定が担当者の経験頼みで、作成に時間がかかり属人化している
AI社員なら
AI社員が条件をもとに見積・査定のドラフトを作成。人は最終確認と価格判断に集中できます。
お悩み
車検・点検の案内が手作業で、対象車の抽出や案内文づくりが負担になっている
AI社員なら
AI社員が対象車を抽出し、案内文のドラフトを作成。漏れのない通知を仕組みで回せます。
お悩み
部品の発注や在庫の確認が属人化し、欠品や重複発注が起きやすい
AI社員なら
AI社員が在庫データから不足分を洗い出し、発注ドラフトを提示。確認に耐える形で支援します。
ひとつでも当てはまったら、下記の効果の目安と活用シーンをご覧ください。
定型業務の工数
大幅に圧縮
繰り返しの多い事務・帳票業務をAI社員へ移管
稼働体制
専属AI社員が継続稼働
属人化しがちな業務を仕組み化し、安定して回す
運用開始
最短2週間
現行業務に合わせて設計し、段階的に導入
自動車業界の業務課題
問い合わせ・来店対応が電話中心
来店予約や試乗、問い合わせの聞き取り・調整を手作業で回しており、事務が一日中続きます。
電話の取りこぼしや調整漏れが起きやすく、確認の手戻りも増えます。
毎日数時間
見積・査定が属人化する
見積や査定の根拠が担当者の経験に依存し、作成手順が共有されていません。
担当者によって対応速度に差が出て、繁忙期はさらに待ち時間が伸びます。
属人化
車検・点検案内が手作業
対象車の抽出から案内文づくりまでを一台ずつ行うため、事務に負荷が集中します。
案内漏れや遅れが起きると、車検・整備の機会損失につながります。
都度手作業
導入効果（例）
来店予約・試乗受付のドラフト作成
対象：受付 / 営業事務
導入前
電話やWebの問い合わせを受けながら台帳に手入力し、予約調整に時間がかかっていました。
導入後
AI社員が問い合わせ内容を読み取り、予約候補のドラフトを用意。担当者は確定だけで進められます。
取りこぼしと調整の手数を減らし、人は接客に時間を使えるようにします。
査定・見積のドラフト自動化
対象：営業 / 中古車担当
導入前
条件を確認しながら見積や査定を一件ずつ作成し、繁忙期に作業が集中していました。
導入後
AI社員が条件をもとにドラフトを作成し、判断材料を提供します。人は価格判断に集中できます。
作成の手作業を圧縮し、提示までのスピードと精度を両立させます。
車検・点検案内の対象抽出と通知
対象：整備受付 / 事務
導入前
対象車を台帳から探し、案内文を一台ずつ用意していました。
導入後
AI社員が対象車を抽出し、案内文のドラフトを作成。人は内容確認と送付だけで進められます。
案内漏れを防ぎ、車検・点検の入庫機会を取りこぼさない体制にします。
AI社員の活用シーン
来店予約・試乗受付
Web・電話・メールの問い合わせを読み取り、予約候補のドラフトを作成します。
問い合わせ一次対応
定型的な問い合わせの回答ドラフトを用意し、応対の負荷を軽減します。
査定・見積ドラフト
条件をもとに査定・見積のドラフトを作成し、提示の準備を支援します。
中古車仕入提案
在庫や相場データから仕入候補を整理し、判断材料を提示します。
在庫・展示車整理
在庫データを突合し、展示車や掲載情報の更新を支援します。
整備記録の整理
整備内容や作業記録を整え、報告や履歴に使える形にまとめます。
部品発注補助
在庫データから不足分を洗い出し、発注のドラフトを提示します。
点検通知・車検案内
対象車を抽出し、点検・車検の案内文のドラフトを作成します。
自動車業界での導入効果
自動車業界 AI社員は、接客や整備の現場のやり方は変えずに、受付・見積・案内・発注といった事務を引き受けます。属人化した事務を仕組みに置き換え、対応スピードと現場の余力を両立できるのが特徴です。
導入リードタイム
最短2週間
対象業務を絞れば、最短2週間〜1.5ヶ月で最初のAI社員が稼働します。
車検・点検案内
1台ずつ→全件抽出
対象車を全件抽出して案内文ドラフトまで用意し、案内漏れを抑えます。
来店予約事務
確定だけに集約
問い合わせの読み取りと予約ドラフトをAI社員が担い、人は確定に集中できます。
導入事例
自動車販売・整備 A社販売・整備・中古車 / 地方拠点
電話中心だった来店対応と見積・車検案内の事務をAI社員へ移管。問い合わせの読み取りから予約・見積ドラフトまでをAIが担い、車検対象の抽出と案内文づくりも仕組みで回す運用に変えました。数値は導入事例をもとにした概数です。
- 来店予約事務
- 聞き取り・転記確定だけに集約
- 見積・査定
- 一件ずつ作成ドラフト自動作成
- 車検案内
- 都度手作業全件抽出・案内ドラフト
※ 効果は業務規模や運用状況により異なります。
導入の流れ
業務診断
1〜2日
受付・見積・整備・車検案内・発注のどこに事務が偏っているかを洗い出し、優先順位を決めます。
成果物：工数の洗い出し、対象業務一覧、改善優先度
ルール・テンプレ設計
2〜3日
問い合わせの読み取り項目、見積・案内のフォーマット、車検対象の抽出条件をAI社員向けに整備します。
成果物：読み取り項目、出力テンプレ、判断ルール
連携・検証
2〜4日
販売・整備管理システムや既存フォーマットと接続し、実データで読み取り・抽出の品質を検証します。
成果物：連携設定、検証結果、修正項目一覧
本番稼働
1週間目〜
一部の業務で先行稼働し、効果を見ながら対象を広げます。
成果物：本番運用、運用レポート、横展開計画
よくあるご質問
接客や整備の現場にITを使わせるのは難しいです
現場の運用は変えません。自動車業界 AI社員は受付・見積・案内づくりといった事務側を巻き取る設計から始めるため、接客や整備の作業手順を変える必要はありません。
繁閑差が大きいですが料金は固定ですか
月額の基本に件数連動を組み合わせるなど、繁閑差に合わせた設計が可能です。運用範囲をご相談のうえで個別にお見積りします。
既存の販売・整備管理システムと連携できますか
CSV・API・画面操作のいずれかで接続できます。既存のフォーマットに合わせて連携を設計します。
見積や案内の内容に誤りが出ないか不安です
AI社員が作るのはあくまでドラフトです。出力ルールと確認の工程を先に設計し、最初から全自動で流すのではなく、人が確認に耐える形で導入します。
導入までどれくらいかかりますか
システム連携を含めて最短2週間〜1.5ヶ月です。まず一部の業務で運用し、効果確認後に対象を広げられます。
