住宅業界の業務の流れ
住宅業界の業務は、単に「家を建てる」だけではなく、見込み客の発掘から、契約、設計、施工、竣工、そしてアフターサービスに至るまで、
多岐にわたるプロセスで構成されています。
この一連の流れは、お客様の信頼を得て長期的な関係を築くために非常に重要です。
以下の図では、住宅会社における代表的な業務フローをわかりやすく整理しました。
各工程ごとに役割や目的が異なり、営業・設計・現場管理・アフターといった複数の部門が連携して進めていきます。
この流れを理解することで、住宅業界における全体像を把握しやすくなり、改善や効率化のポイントも見つけやすくなります。
1.見込み客発掘 ― 展示場・紹介・自社サイトからの流入をAIで最大化
従来の課題
- 展示場・紹介・自社サイト頼みで、月ごとの反響が安定しない。
- 問い合わせ対応が営業時間依存で、夜間・休日の取りこぼしが出る。
- 資料請求～来場までに離脱しやすく、追客にムラがある。
AIでできること
- AIチャットボット：24時間でFAQ/資料請求/来場予約の一次対応。
- 自動返信テンプレ生成：メール/LINEの初動返信を即作成（個別差し込み可）。
- リードスコアリング：フォーム/メール開封/LINE反応などから見込み度を自動採点。
- 記事/LPの自動下書き：地域×学区×通勤など生活軸の訴求記事を高速生成（SEO強化）。
- 名寄せ・重複統合：同一人物の複数問い合わせをAIが判定し、名簿を整理。
- 迷惑・冷やかし判定：異常パターンを検出し、担当者の負荷を低減。
導入ステップ（小さく始めて検証）
- ① 自社サイト/LPにAIボットを設置（資料請求・来場予約・FAQ）。
- ② フォーム/メール/LINEの履歴を取り込み、スコア基準を設定。
- ③ 自動返信テンプレを整備（初回返信・来場前リマインド・お礼）。
- ④ 月次で資料請求率・来場予約率・一次応答時間をレビュー。
KPI例：資料請求率↑／一次応答時間↓／来場予約率↑／高スコア案件の成約率↑／重複名簿↓
提案 「今はまだ…」の人に届く仕組み：QRノベルティ × AI住宅診断
なぜ AI住宅診断 が必要？
- 展示場に「ついでに来場」や、イベントで「少しだけ会話」した人は、多くがすぐ検討フェーズに入らない。
- その後の数か月〜1年で生活変化（転職・出産・学区・家賃上昇）が起きた瞬間に、住宅検討が再燃する。
- 従来のDM/メールではタイミングが合わず、検討開始の合図を見逃しがち。
解決策：QRノベルティで相手の手元に入口を残し、「その瞬間」にAI診断へ。
診断結果＝顧客ニーズの最新スナップショットが自社に届き、最短で適切な提案につなげられる。
運用イメージ（現実的・低負荷）
- 来場/イベント配布用ノベルティ（カード、ステッカー、キーホルダー等）に QRコード（AI診断URL）を印刷。
- ボット的な一言添え書き：
「いつでも1分で診断／学区・通勤・予算感から最適な選択肢をAIが提示」
「今は検討前でもOK。将来の参考に保存しておけます」 - 診断フォームではメール or LINE連携を任意選択にし、結果を本人にも送付。
- 社内側ではスコアリング＋タグ付け（例：学区重視／駅徒歩10分以内／月返済◯◯円）で名簿に格納。
ポイント：今すぐ来場を迫らない。「保管できる診断結果」を価値として渡すと、後日の再訪率が上がります。
🏠 AI住宅診断で「検討の瞬間」をキャッチ
展示場に「なんとなく来場した人」や、営業で「少しだけ話した人」は、すぐに家づくりを始めるとは限りません。
しかし、数か月〜1年後にライフスタイルや家族構成の変化が訪れたとき、
突然「やっぱり家が欲しい」と思う瞬間があります。
そのタイミングで AI住宅診断 を使ってもらうことで、最新のニーズ情報が自社に届き、スピーディーに最適な提案につなげられます。
2.初期接客・営業活動 ― ヒアリングから提案資料作成までAIで効率化
従来の課題
- 顧客の要望が漠然としており、ヒアリング内容が担当者によってバラつく。
- 資金計画やローンの試算に時間がかかり、提案スピードが遅い。
- 営業資料作成に時間がかかり、商談回数が増える。
AIでできること
- 要望整理AI：ヒアリング内容を入力すると、課題・希望条件・優先順位を自動整理。
- 資金計画シミュレーション：年収・頭金・返済希望額から最適なローン案を瞬時に提示。
- 営業トーク支援：顧客属性に応じた提案の切り口やFAQ回答を自動生成。
- 提案資料自動生成：条件に沿ったプラン提案書・見積書を短時間で作成。
導入ステップ
- ① ヒアリング内容をAIに入力し、条件整理シートを自動生成。
- ② ローン条件を入力し、複数パターンの返済シミュレーションを提示。
- ③ 商談ごとにAIで提案資料を下書きし、担当者が最終確認。
- ④ 商談記録をAIが要約 → 次回提案内容を自動提案。
KPI例：提案準備時間↓／顧客満足度↑／成約率↑／商談回数↓
3.設計・プランニング ― プラン作成・可視化・法規/コスト確認を同時進行で
従来の課題
- 初回プラン作成や図面・パース作成に時間がかかり、打合せが長期化。
- 要望反映のやり直しが多く、画面管理が煩雑に。
- 法規・敷地条件の確認が後追いになり、プラン修正が発生。
- 原価・コストや性能（断熱・一次エネ）の影響が見えにくいため、判断が遅れる。
AIでできること
- 間取り自動生成：敷地形状・方位・建蔽/容積・斜線条件と要望から複数案を即提案。
- 動線・ゾーニング評価：家事動線/回遊性/家具配置の整合を自動チェック。
- 日照・採光シミュレーション：季節/時間帯で光の入り方を比較し、根拠ある提案に。
- 概算コスト・性能の同時表示：仕様変更のたびに概算金額や断熱性能の目安を更新。
- 法規チェック支援：建蔽率/容積率/斜線・高さ制限等の整合を自動点検（注意点を提示）。
- 仕様書/サンプルボード自動下書き：採用部材・設備を自動リスト化し共有。
導入ステップ
- ① 敷地情報と要望（家族構成・部屋数・予算感など）をテンプレに入力。
- ② AIで雛形プランを複数生成 → 打合せで優先順位に沿って即時修正。
- ④ 変更のたびに概算コスト・性能目安を自動更新して意思決定を支援。
- ⑤ 版管理/差分ハイライトで変更履歴を明確化（後戻り・ミスを防止）。
KPI例：初回提案までのリードタイム↓／打合せ回数↓／設計修正回数↓／受注率↑／設計工数↓／顧客満足度↑
4.契約・着工準備 ― 契約書チェックから工程管理表の自動化まで
従来の課題
- 契約書の内容確認に時間がかかり、誤記や漏れが後から発覚することがある。
- 住宅ローン審査の資料準備が煩雑で、顧客・担当双方の負担が大きい。
- 着工前の工程管理表をExcelで作成・更新するのは工数が多く、更新忘れも起きやすい。
AIでできること
- 契約書AIチェック：誤記・不足条項・矛盾点を自動検出。
- ローン審査支援：必要書類リストを自動生成、入力内容の不備を検出。
- 工程管理表の自動生成：着工日・工期・休日条件を入力するだけで全工程をAIが逆算して作成。
- クラウド共有：社内・協力業者・顧客とリアルタイムで同じ工程を確認可能。
- 自動リマインド：工程ごとに通知を発信し、遅延や抜け漏れを防止。
工程管理表をAIで作るメリット
- 作成が簡単： 従来は数時間かかる工程表作りも、AIなら数分で完了。
- 修正がラク： 天候や仕様変更で日程を動かしても、自動で全体が調整される。
- 共有がスムーズ： 最新版をURLで共有でき、紙やメールのやりとり不要。
- 信頼度アップ： 顧客にも「見える化」された工程を提示でき、安心感につながる。
5.施工・現場管理 ― 写真×検査×進捗をAIで“見える化”し、アフターにつなげる
従来の課題
- 日々の現場記録（写真・メモ）が担当者次第で粒度がバラつき、検索もしづらい。
- 仕上がり不良や安全不備の見落としが発生しやすい。
- 進捗遅延の兆候を事後に知ることが多く、工程の再調整に時間がかかる。
- 引渡し資料・竣工アルバム・取扱説明のとりまとめが手作業で工数が重い。
AIでできること
- 写真AI検査：石膏ボードのビスピッチ、配筋・配線露出、養生状態、PPE（ヘルメット/ベスト）などを自動判定。
- 出来形・仕上げチェック：傷/汚れ/欠損の検知、是正指示の自動起票。
- 工程遅延の予兆検知：過去現場のパターンから遅延リスクをスコア化、早期にアラート。
- 進捗自動レポート：日次写真とメモから、施主/社内向けの進捗報告を自動整形。
- 音声→議事録：現場打合せを録音してAI要約、ToDoを抽出。
- 資材・残工事の見える化：写真と納品データから不足/重複を検出し、手配漏れを抑制。
- 検査システム化：中間/完了検査のチェックリストをAIが前回差分と紐づけ、是正確認まで追跡。
アフターまで続く資産にする（レジパス連携）
- 工事中に発生した仕様変更・採用部材・施工写真をレジパスに自動整理。
- 引渡し後はレジパス上の「住まいの記録」が点検・修繕の根拠になり、問い合わせ対応が速くなる。
- 将来のリフォーム提案にも転用でき、OB顧客フォローの質が上がる。
KPI例：是正指示の見落とし↓／工程遅延↓／日報作成時間↓／引渡し資料作成時間↓／アフター問い合わせ一次回答時間↓
6.竣工・引き渡し ― 検査の見落とし防止と、引渡し資料の自動整形
従来の課題
- 完了検査はチェック漏れが起きやすく、是正箇所の管理が煩雑。
- 引渡し書類（保証書・取扱説明・鍵管理・写真アルバム）のとりまとめに時間がかかる。
- 竣工時の設備・仕様情報が散在し、アフターでの確認に手間取る。
AIでできること
- AI検査支援：仕上げ傷・汚れ・欠損の画像検知、チェックリストとの照合、是正指示の自動起票。
- 差分確認：中間検査からの未是正箇所を自動抽出し、再検査を漏れなく管理。
- 引渡し資料の自動整形：保証書や取説PDF、シリアル情報を自動分類し、施主用パックを生成。
- 鍵・設備台帳の生成：型番・設置場所・保証期間を台帳化して、将来の点検に備える。
- 竣工アルバム：日付・部屋別に写真を自動レイアウトし、共有リンクまたはPDFを出力。
アフターにつながるデータ整備
- 最終仕様（採用部材・設備・型番・色）をレジパスに集約し、問い合わせ時に即検索。
- 保証期限や点検スケジュールを自動登録・通知して、初回アフターを確実に実施。
- 引渡し資料一式をクラウド共有にして、施主・社内・協力会社が同じ最新版を参照。
KPI例：検査漏れ↓／是正再訪回数↓／引渡し準備時間↓／初回アフター実施率↑／問い合わせ一次回答時間↓
7.アフターサービス ― 定期点検・修繕・リフォーム提案までAIで長期フォロー
従来の課題
- 定期点検の案内漏れや実施忘れが発生し、クレームにつながることがある。
- 修繕依頼に対して、状況確認や写真受領まで時間がかかる。
- 過去の施工記録が散在していて、履歴確認に手間がかかる。
- リフォーム提案のタイミングが曖昧で、営業機会を逃すことも多い。
AIでできること
- 定期点検スケジュール自動管理：竣工日から逆算して通知を自動発行。
- 写真・動画診断：顧客がスマホで送信した写真をAIが解析し、劣化・不具合を判定。
- 問い合わせ自動受付：AIチャットで内容を一次整理し、緊急度を自動判別。
- リフォーム需要予測：築年数・家族構成・設備更新周期から適切な提案時期をAIが提示。
- 自動提案資料：リフォームパッケージや概算見積を自動作成し、提案スピードを向上。
レジパスと連携した長期顧客フォロー
- 点検・修繕・リフォームの記録をレジパスに一元化し、顧客満足度を高める。
- 保証期限や点検履歴を即時検索でき、問い合わせ対応がスピーディー。
- 「壊れる前に提案」できる仕組みが、リピート受注やリフォーム成約につながる。
KPI例：定期点検実施率↑／顧客満足度↑／修繕対応スピード↑／リフォーム成約率↑／OB顧客リピート率↑