【建設業必見】kintone × AIで工期管理と原価入力を革新させる実践テクニック
建設業でkintoneを活用しているものの、どの案件が遅延しそうか見極めるのが大変だったり、バラバラな書式で届く協力会社からの請求書を手入力したりと、負担が残っているケースが少なくありません。
AIとkintoneを連携させれば、過去のデータからリスクを自動判定する、あるいは請求書の画像から自動でデータを抽出する仕組みを構築して、既存の業務システムをより進化させることが可能です。
今回は、建設業でよくある2つの課題をkintone × AIで解決する実践事例を紹介します。
「kintoneによる工程管理で工期遅れのリスクを早期に把握したい」「原価入力の手間をもっと削減したい」という企業さまは、是非ご覧ください。
本記事の内容は、こちらの動画でも詳しく解説していますのであわせてご覧ください。
目次
建設業におけるkintone活用の課題
建設業では、kintone(キントーン)で工事の案件管理や工程管理、原価管理などを行っている企業さまも多いでしょう。
しかし、kintoneで運用していても次のような課題が起こりがちです。
工程管理をしているのに工期遅れが起こる
kintoneで丁寧に工程管理をしているにもかかわらず工期遅れが起こることはよくある課題です。
なぜ工期遅れが発生するのか、実際のアプリを見ながら紐解いていきましょう。
こちらのアプリでは工事案件ごとにレコードを作成し、テーブル形式で工程を管理しています。
各レコードでは、テーブル形式で内装や設備といった工程ごとに工事の進捗管理がされており、最新のデータが入力されています。
データ上では、何がうまくいっていて、何がうまくいっていないのかがわかる状態です。
たとえば、以下の案件のレコードを見ると、全体の進捗率は11月末に向けて75%で、順調そうに見えます。
ところが、テーブルを見ると4行目の工程が「調整中･遅延」になっており、本来であれば10月25日に終わる予定だった工程が10月30日時点でまだ終わっていないことがわかります。
このように、何が遅れていて何が遅れていないのかを判断するには、1件ずつ確認が必要になります。
原価登録の手間を減らしたい
建設業でkintoneをお使いの場合、以下のようなアプリを使って原価管理を行うのが一般的です。
このデータを集計するためには各原価の情報が必要になるため、以下のように各案件のどの費目に対していくらかかったかをひとつずつ明細登録します。
紙の請求書を見ながら手打ちするときは、コピー&ペーストができないので時間がかかるうえ、転記ミスの発生リスクも生じます。
その結果、正確な原価管理が行えないという二次的な課題にもつながります。
こうした2つの課題は、kintoneとAIを連携させることで解決することが可能です。
AIで工期遅れリスクを自動判定
kintoneによる工期管理では、遅延を把握するために1件ずつ工程を確認しなければならない課題がありました。
たくさん遅延が発生しているのであれば、すべてを把握したうえで全体的な修正が必要になります。
そこで、AIを使ってひと目で工期遅れが発生している案件がわかるようにする仕組みを構築しました。
ここでは建設工期リスクというアプリを用います。
画面上部の「建設工期リスク」というボタンをクリックしてAIを実行させます。
するとAIが工程管理アプリを参照して、各テーブルの状況を確認し、リスクのある案件をピックアップしてくれます。
AIによる分析結果がこちらです。
最終的には5件の遅延が提示されました。
これは工期遅れが発生している工程をハイライトするという単純なものではなく、リスク要因と対策例まで分析してくれています。
AIの分析結果を踏まえてどのようにリカバリーしていくかを考えればよいため、1件ずつ工程を確認する手間を省くことが可能です。
今回は工程の進捗だけにフォーカスしましたが、プロンプトを工夫すればどのメンバーをアサインすればリカバリーできるかといった提案も受けられるように改良できます。
請求書OCRで原価入力を自動化
原価登録の負担を軽減するため、今回はAIとOCR機能を使って請求書の内容を自動でkintoneに取り込む仕組みを構築しました。
OCRとは、画像から文字を読み込んでテキストデータに変換してくれる機能です。
OCRにAIを組み合わせたAI-OCRは、従来よりも文字の認識精度が高いうえ、学習を重ねることでさらなる高精度化が期待できます。
まず、紙で届いた請求書をスキャンしてPDFデータとしてkintoneの添付ファイルに保存します。
この請求書に対して「原価登録OCR」のAIを実行すると、以下のように請求書に書かれていた内容を読み取り、テーブルに自動で保存してくれます。
正しく入力されているかやどの案件に紐づいているかなどを判断するには人の力が必要なものの、データ入力の手間は大幅に削減することが可能です。
今回は、さらに紙で届いた手書きの請求書を写真に撮ってスマートフォンからkintoneに添付する方法でも試してみました。
このような手書きの資料の写真添付であっても、一部読み取り精度に課題はありますがAIがしっかり読み取ってテーブルに格納してくれます。
これがOCR単体ではなく、AIを活用するメリットです。
もちろん多少の手直しは発生しますが、担当者が1から10まで手入力していた作業を軽減してくれるため、入力が追いつかないといった課題を解消できます。
また、転記ミスも減るため、原価管理の正確性も向上させることが可能です。
kintoneとAI-OCRを連携する方法は以下の記事で紹介していますので、あわせてご覧ください。
▼kintoneとAI-OCR を連携できるプラグイン5選！活用シーンやメリットも解説
kintone × AIで業務効率を劇的に改善
kintoneを使っていても発生する工期遅れや原価入力の課題は、AIとの連携によって解決できます。
過去のデータから工期遅れのリスクを自動判定したり、請求書の画像やPDFからデータを自動抽出したりといった仕組みを構築することで、担当者の負担を大幅に削減することが可能です。
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建設業でのAI活用事例も豊富に紹介していますので、是非ご活用ください。
また、建設業の業務を改善するためのkintoneパッケージも提供していますので、あわせてご覧ください。
