BoostX
2026年5月2日
— ご提案書 —

御社専用の
AI活用ご提案書

株式会社サンプル不動産 様
作成
吉元 大輝
株式会社BoostX 代表取締役
本書の構成
全22ページ
読了目安 約15分
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SAMPLE
本書は「不動産業A社（仮称・福岡市・50名規模）」向けに作成したサンプル提案書です。 御社向けには、業種・規模・経営課題に合わせて代表 吉元が監修して書き下ろし、PDFでお届けします。 本サンプルは、提案の構成・分析の深さ・データの精度をご確認いただくためのものです。
本提案書の要点

1分で分かるサマリー

本提案書の要点を、最初の1ページに凝縮しました。お忙しい場合はこのページだけお読みください。

山田 太郎 様、ご請求ありがとうございます。
御社HPと最近の動きを拝見し、ご記入いただいた「物件問い合わせ対応に1日2-3時間かかり、本来業務に集中できない」というお悩みに対して、本提案書をお届けいたします。
Time Saved
140h/月
問い合わせ初期対応・見積作成・SEO記事の自動化合計
Cost Saved
425万円/年
人件費換算（時給3,000円・年12ヶ月稼働ベース）
Payback
2.6ヶ月
伴走顧問ベーシック（月33万円）導入時の回収期間
01

御社の現状（HP・最近の動きから）

2026年3月に博多に新拠点を開設された事業拡大フェーズで、顧客対応の標準化が次の成長ボトルネックになると拝察。

02

同業・同規模の成功パターン

不動産業×従業員50名規模では、AIチャットボット＋自動見積の組み合わせで月60時間削減・成約率1.4倍が標準的な成果。

03

御社専用ROI試算

50名×平均人件費年600万円ベースで、月140時間削減・年間425万円のコスト削減効果。投資回収期間は約2.6ヶ月。

SAMPLE FUDOSAN
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御社プロファイル

御社プロファイル

公開情報・HPのスクレイピング・直近のプレスから抽出した御社の現状です。事実誤認等あれば、お気軽にご指摘ください。

Industry
不動産業
物件売買仲介・賃貸管理
Size
従業員 50名規模
採用ページ・プレス情報より推定
Phase
事業拡大フェーズ
2026年3月新拠点開設
Location
福岡市博多区
本店＋博多新拠点
最近の動き（直近6ヶ月）
  • 2026年3月：博多駅前に新拠点を開設し、営業エリアを拡大
  • 採用ページで営業職・カスタマーサポート職を継続募集中
  • HP掲載物件数が前年比で大幅増加（事業拡大の証跡）
  • 代表メッセージで「お客様一人ひとりに丁寧に向き合う姿勢」を発信
  • SNS（公式Instagram）で物件紹介を週3-5本ペースで投稿
SAMPLE FUDOSAN
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SECTION 04 · CHALLENGE ANALYSIS

問い合わせ対応のボトルネックは 「初期対応の定型化不足」。AI活用で対応量2.4倍が射程。

ご記入いただいた課題を、表層・構造・機会の3層に分解。AI活用で解ける範囲とインパクトを定量化しました。

KEY TAKEAWAY
問い合わせの80%は定型質問でAI完全自動化が可能。営業20名で月800時間を高付加価値領域に転換でき、新拠点開設による問い合わせ量+35%増にも対応可能な体制が構築できる。
物件問い合わせ対応に1日2-3時間かかり、本来業務に集中できない。AIで効率化できないか検討中。
LAYER 01

物件問い合わせ対応で、営業1人あたり月40時間（年間480時間＝60営業日分）を反復的なメール・電話対応に費やしている状態。営業20名換算では月800時間（年9,600時間）が顧客対応の前段で消費されている。

LAYER 02

事業拡大フェーズで顧客接点が増加する一方、初期問い合わせ対応の 「型化・標準化」 が追いついていない。新拠点開設で問い合わせ量はさらに増加予測（過去データから年率+35%増を見込み）。営業の生産性ボトルネックが「契約数」ではなく「初期対応」になっている。

LAYER 03

初期問い合わせの80%は定型質問（物件詳細・空室確認・内見予約）。AI チャットボット＋自動見積でこの 80% を自動化すれば、営業は残り20%の高付加価値対応に集中できる。「丁寧な対応」というブランド価値を維持したまま、対応量を2.4倍に拡張可能。

問い合わせ80%の定量内訳（業界調査ベース）
質問種別 占有率 1件平均対応時間 AI応答適性
空室・在庫確認32%5-8分★★★★★
家賃・初期費用の概算21%8-12分★★★★★
内見日時調整15%10-15分★★★★☆
物件詳細スペック12%5-10分★★★★★
条件マッチング相談13%20-30分★★★☆☆
個別営業対応（残20%）17%30-60分人による対応
業界調査n=30社（2025年実施・福岡市内 不動産仲介業）／自社クライアント事例DB／顧問先ヒアリング集計
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SECTION 05 · CASE STUDIES (1/2)

同業・同規模で 「初期対応のAI化」 から始めた3社は、4-6ヶ月で大幅な業務時間削減を実現。

不動産業×40-60名規模で、御社と類似の課題を解決した3社の事例。BoostXクライアント事例DB（2024-2025）から抽出。

KEY TAKEAWAY
同業3社の共通成功要因は 「対応量を増やす」ではなく「対応の型化」 から始めたこと。営業のスキルを標準化してAIに移管し、人は判断業務に集中する設計がROIの上限を引き上げる。
CASE 01
地場大手仲介会社（福岡・従業員45名）
REAL ESTATE / FUKUOKA / EMP. 45 / IMPLEMENTED 2025
Before
物件問い合わせ対応に営業1人あたり月40時間。残業常態化で離職リスクが顕在化。
After（6ヶ月後）
AIチャットボット＋自動見積で月12時間に削減。残業がほぼゼロに。
「初期問い合わせの80%はAIで完結」と割り切った設計。営業は内見以降の高付加価値領域に集中。
CASE 02
不動産売買仲介（東京・従業員55名）
REAL ESTATE / TOKYO / EMP. 55 / IMPLEMENTED 2025
Before
物件提案資料の作成に1案件3時間。営業の労働時間の30%が資料作成に消費。
After（4ヶ月後）
AIで顧客好みを分析→提案資料を15分で生成。成約率が1.4倍に向上。
時間削減だけでなく、提案精度の向上で営業の質的転換が起きた事例。
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業界AI活用事例 (2/2)

3社目の事例＆成功パターン分析

3社目の事例と、これら共通する成功要因を整理しました。

CASE 03
不動産管理会社（大阪・従業員38名）
PROPERTY MGMT / OSAKA / EMP. 38 / IMPLEMENTED 2025
Before
入居者からの問い合わせ対応で残業常態化。深夜・休日の対応が次の課題。
After（5ヶ月後）
24時間AIチャット応対で残業ゼロ。解約率も12%改善。
「人がやらなくていい仕事」を徹底的に切り分けた設計。24時間対応で顧客満足度も向上。
3社に共通する成功要因
  • 初期問い合わせを思い切って自動化：「全部人がやる」発想を捨てる
  • 業務の80/20分析を徹底：定型業務の80%を自動化、残り20%に人を集中
  • 段階的な導入：1ヶ月目は小さく試し、効果を見て3ヶ月目に拡大
  • 営業現場を巻き込む設計：トップダウンではなく現場の声を反映
  • 継続的なチューニング：3ヶ月ごとにAIの応対品質を改善
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推奨される進め方

御社向けの3パターン

事業拡大フェーズ・新拠点開設後の対応量増を踏まえ、御社の社内リソースと意思決定速度に合わせた進め方を3つご提案します。社内で議論される際の起点としてご活用ください。

PATTERN A
スモールスタート
期間：1〜2ヶ月
想定スコープ
1業務の検証
物件問い合わせ対応の
AIチャット化のみ先行
  • 営業1名でスモール検証
  • 初期投資・運用負荷は最小
  • 失敗してもダメージ少
  • まず効果を体感したい場合
PATTERN B
標準導入
期間：3ヶ月
想定スコープ
業務2-3個の自動化
問い合わせ対応＋
提案資料生成の同時着手
  • 営業1-2名がAI推進を兼任
  • 3ヶ月で初期成果が見える
  • ROIが計算しやすい規模
  • 御社規模では最も現実的
PATTERN C
全社展開
期間：6ヶ月以上
想定スコープ
全社での運用統合
RAG構築・全社員研修・
業務プロセス組み込みまで
  • 専任のAI推進担当が必要
  • 初期投資・運用負荷は大
  • 到達点が最も高い
  • 新拠点立上前に整備したい場合
選び方のヒント：御社の事業拡大フェーズと新拠点開設の時期を考慮すると、Pattern B（標準導入・3ヶ月）が現実的です。Pattern Aで小さく試してから判断する手もあります。社内のAI推進体制と意思決定速度を考慮してお選びください。
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御社専用ROI試算

御社専用ROI試算

推定従業員数50名・平均人件費年600万円ベースで、Plan B（標準導入）導入後の効果を試算しました。

Time Saved / Month
140時間
≒ 0.9 PERSON-MONTH
Cost Saved / Year
425万円
人件費換算
Payback Period
2.6ヶ月
投資回収期間
削減できる業務の内訳
業務カテゴリ 削減対象 月間削減時間
物件問い合わせ対応 初期問い合わせ80%をAIチャット化 60時間
見積書作成 AIテンプレで15分→2分に短縮 30時間
物件資料作成 顧客好み分析→提案書自動生成 25時間
議事録・社内資料 会議文字起こし→要約自動化 15時間
メール対応 定型メールAI下書き 10時間
合計 — 140時間
※ 試算の前提：従業員50名・営業20名・平均時給3,000円（人件費年600万円÷年間労働時間）で計算。成熟率1年目60-80%、2年目以降に標準化を想定。3年累計効果（標準シナリオ）は約 1,275万円。実際の削減効果はAI活用度合いにより変動します。
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3ヶ月導入ロードマップ

3ヶ月導入ロードマップ

Plan B（標準導入）を選ばれた場合の、最初の3ヶ月の進め方です。月2回のMTGで伴走します。

PHASE 01
Month 1 — 基盤構築
業務可視化＆
AI活用研修
  • 現状業務の棚卸し（営業全員ヒアリング）
  • AI化対象業務TOP3を特定
  • 全社員向けChatGPT基礎研修（2時間×2回）
  • ChatGPT Team導入支援
  • セキュリティポリシー整備
  • 社内Slack/Chatworkで質問常時受付
PHASE 02
Month 2 — 実装
物件問い合わせ
AIチャット導入
  • HP埋め込みAIチャットボット構築
  • 過去問い合わせデータの学習
  • FAQ自動応答（80%カバー）
  • 営業へのエスカレーション設計
  • テスト運用→本番運用
  • 1ヶ月運用効果測定
PHASE 03
Month 3 — 拡張
業務自動化
追加＆定着
  • 見積書AIテンプレ実装
  • 物件資料自動生成ツール
  • 営業の自走化サポート
  • 3ヶ月運用効果のレビュー
  • 次フェーズへのロードマップ提示
  • 継続契約の判断
BoostXの伴走スタイル：「AIツールを売って終わり」ではなく、御社の現場に定着するまで責任を持ちます。月2回のMTGに加えて、社内Slack/Chatworkでチャットサポートを常時提供。週次のマイルストーン詳細は、無料相談で個別にお渡しします。
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第4章 · 競合との差別化

業界内ポジショニングと
差別化機会

福岡市内・不動産業の競合HPを分析し、御社が取りうる独自ポジションを2軸で整理しました。

High Touch · 大手
福岡A不動産 / 大手B
  • 営業対面重視・ブランド力
  • レスポンスは平均48時間
  • AI活用未着手
High Touch × Tech · 御社の機会領域
サンプル不動産 様
  • 「丁寧な対応」の強みは維持
  • AI で初期対応 80% 自動化
  • 営業は高付加価値対応に集中
Low Touch · 既存仲介サイト
SUUMO / HOME'S 等
  • マッチング型・人的サポート薄
  • 大量物件に強い
  • 個別相談には不向き
Low Touch × Tech · AI賃貸スタートアップ
新興AIプレイヤー
  • 完全AI化・低コスト
  • 地元密着の信頼は弱い
  • 福岡市場ではまだ不在
DIFFERENTIATION OPPORTUNITY
「地元の信頼」と「AIによる即応性」を両立するポジションは、福岡市場で御社が最初に取れる領域。新拠点開設のタイミングと相性が良く、ブランド再定義のチャンス。
調査ソース：福岡市内・売買仲介〜賃貸管理事業者30社のHP/SNSをBoostXが2026年4月に独自調査（うち AIチャット導入済 1社／LINE自動応答のみ 4社）
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第6章 · 推奨ツール比較

御社規模で最適なAIツール5選

50名規模・不動産業の文脈で、用途・コスト・セキュリティを軸に主要5ツールを比較しました。

ツール 得意領域 月額目安（50名） セキュリティ 御社評価
ChatGPT TeamRECOMMEND 汎用・問い合わせ対応・文章作成 ¥150,000 〜 学習除外・データ非保存 ★★★★★
Claude Pro 長文読解・契約書チェック ¥120,000 〜 標準・データ非保存 ★★★★☆
Gemini Workspace Google環境統合・社内文書 既存Workspace+α Workspace準拠 ★★★★☆
Perplexity 市場リサーチ・物件相場 ¥100,000 〜 標準 ★★★☆☆
Microsoft Copilot Office連携・社内資料 既存M365+¥4,500/人 M365準拠（強） ★★★★☆
推奨構成： ChatGPT Team を主軸に、Microsoft Copilot を Office 連携用として併用。月額約 ¥375,000 で社員50名全員が AI を業務利用可能になります。
業界ベンチマーク
不動産業 50名規模の AI 投資中央値は 月額 ¥220,000（売上の0.4%）。本構成は中央値より高めですが、初年度ROI 580% 想定（CH.02 ROI試算参照）のため積極投資が合理的。
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第7章 · 失敗回避の7つの注意点

AI導入で失敗する7つの落とし穴と回避策

不動産業を含む中小企業のAI導入失敗パターンを、回避策とセットで提示します。

01
「とりあえず ChatGPT」で始めて頓挫
回避： 業務可視化 → AI化対象選定 → 導入の順で進める。最初の30日は「導入しない」工程に投資する。
02
情報漏洩リスクへの社内対応が後手
回避： 個人情報・物件情報の入力ガイドラインを先に整備。学習除外設定を全社で徹底する。
03
現場の抵抗で定着せず形骸化
回避： 「使う／使わない」の選択を本人に委ねず、業務プロセスに組み込む。月1回の活用事例共有会を設定。
04
AI回答をそのまま顧客に使ってトラブル
回避： 顧客向け文章は必ず人がレビュー。誤情報リスクの高い「価格・契約条件」は AI に直接回答させない。
05
投資対効果が見えず継続判断できない
回避： 導入時に「月X時間削減」のKPIを設定し、3ヶ月後に効果測定する仕組みを最初から入れる。
06
「AIに任せれば」が逆に業務複雑化
回避： AI導入前に「無くせる業務」を特定。AI活用は最後の手段、まずは業務整理から。
07
担当者依存・退職で再現性消失
回避： プロンプト・運用フローを社内共有ライブラリ化。BoostX が標準テンプレを提供します。
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第8章 · AI人材戦略

御社規模でのAI人材戦略

採用・育成・外注の3軸で、50名規模の不動産業に最適なバランスを提示します。

PATH 01 · HIRING
採用する
想定：年600〜900万円
  • 専任のAI推進担当を採用
  • リードタイム3〜6ヶ月
  • 業界知見ゼロからの育成
  • 採用市場で希少・難易度高
PATH 02 · DEVELOPING
育成する
想定：研修25万円 + 月10時間
  • 営業1名をAI推進兼務に任命
  • BoostX研修＋週次MTG
  • 業務知見＋AIスキルの両立
  • 3ヶ月で社内エキスパート化
  • 御社規模ならコレが最適
PATH 03 · OUTSOURCING
外注する
BoostX等の外部伴走サービス活用
  • BoostX 等の外部伴走
  • 即日着手・ナレッジ豊富
  • 自社にノウハウ蓄積しにくい
  • 育成と組み合わせると最強
RECOMMENDED COMBO FOR YOU
PATH 02（育成）× PATH 03（外注）の併用
御社の営業 1名 + BoostX伴走の二人三脚で 3ヶ月で内製化
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第9章 · AIガバナンス設計

御社向けAIガバナンス5領域の設計

不動産業特有のリスクを踏まえ、社内で整備すべきルールを5領域に整理しました。

01
個人情報・物件情報の漏洩

顧客の連絡先・物件詳細を AI に入力する際の情報管理

ルール案： 学習除外設定を全社必須化／顧客名は「Aさん」形式で匿名化／物件住所はマスク入力
02
誤情報による契約トラブル

AI 回答をそのまま顧客に使うことによるリスク

ルール案： 顧客向け文章は人レビュー必須／価格・契約条件はAI出力のみで送信禁止／免責文を追記
03
著作権・他社物件画像の利用

SNS投稿・物件紹介でのAI生成画像の取り扱い

ルール案： 生成画像の商用利用ライセンスを確認／他社物件画像は元画像を必ず使用／改変はNG
04
労務・差別的な表現の自動生成

社内文書・採用文での偏った表現リスク

ルール案： 採用・労務文書は人事部レビュー必須／NG ワードリストを定期更新／AI教育を半年ごとに実施
05
監査・ログの未整備

「誰が・いつ・何を AI に聞いたか」の追跡可能性

ルール案： 業務 AI は Team プラン化／管理者がログ閲覧可能／月次で利用状況をレビュー
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第10章 · 組織変革プラン

社員の抵抗感を乗り越える5ステップ

「AIに仕事を奪われる」という不安を「AIで楽になる」体験に変える、5段階の文化醸成プラン。

STEP 01
経営トップの
意志表明
  • AI 導入の目的・ゴール宣言
  • 「人を減らさない」明示
  • キックオフMTG実施
STEP 02
早期成功者を
1〜2名作る
  • 意欲ある営業1名を任命
  • 個人レベルで月20時間削減
  • 社内で成果共有
STEP 03
全社研修＋
チーム展開
  • 2時間×2回の基礎研修
  • チーム単位でユースケース化
  • 質問は Slack で即対応
STEP 04
月次の
事例共有会
  • 各部署の成功事例発表
  • 失敗事例も共有
  • BoostX が外部視点で参加
STEP 05
業務プロセスへの
正式組込
  • マニュアル/規程の更新
  • 新人研修にも組込
  • AI抜きでは戻れない状態へ
EXPECTED OUTCOME · 3 MONTHS
「AI を毎日触る社員」が 3名 → 35名 へ。
3ヶ月後には業務プロセスに組み込まれた状態を実現。
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第11章 · データ基盤の整備

データ整備・RAG構築の3段階

「過去の物件情報や問い合わせ履歴を AI に学ばせたい」をゼロから実現する3フェーズ。

PHASE 01
投資：5〜15万円
データ棚卸し
＆構造化
  • 過去物件データの一覧化
  • 問い合わせ履歴の整理（CSV）
  • Notion / Google Drive に集約
  • 個人情報のマスキング
  • 検索可能な状態へ
PHASE 02
投資：30〜80万円
RAG基盤の
構築
  • ベクトルDB（Pinecone等）
  • 過去データのembedding化
  • Slack/HP連携の実装
  • 営業からの質問→即回答
  • 運用テスト・精度調整
PHASE 03
運用：月5〜15万円
継続改善
＆スケール
  • 新規データの自動取込
  • 誤回答パターンの修正
  • 顧客向けチャットへ拡張
  • 営業AI（CH.12）と連携
  • 3ヶ月毎に効果測定
御社の場合：新拠点開設で問い合わせ量が増加することを見越し、Phase 01-02 を 2026年内に完了。Phase 03 は 2027年以降の継続テーマとなります。
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第12章 · 営業AI活用戦略

営業生産性 2倍 へのAI活用施策

不動産営業の主要3業務を AI で再設計。Before/After の数値効果と共に提示します。

USE CASE 01
物件提案資料の自動生成
BEFORE1件あたり40分の手作業
AFTER5分で叩き台＋10分で仕上げ
→ 月25時間削減 / 提案件数 1.5 倍
USE CASE 02
顧客分析・物件マッチング
BEFORE営業の経験と勘で提案
AFTER過去成約データから AI 推薦
→ 成約率 +30% / 失注理由が可視化
USE CASE 03
アポ取り・フォローメール
BEFORE1日30分のメール作成
AFTER顧客毎にAIが下書き → 確認のみ
→ 月10時間削減 / フォロー漏れゼロ
SALES TEAM IMPACT
営業1人あたり月35時間削減（提案資料 + フォロー）。
50名換算で月1,750時間 ≒ 営業10名分の生産性を上乗せ。
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第13章 · マーケAI活用戦略

マーケAI活用3チャネル戦略

SEO・SNS・広告コピーの3軸で、AI を使った集客強化策を提示します。

CHANNEL 01 · SEO
物件特集ページ・地域コラムの自動生成
BEFORE月2本ペースで外注（30万/月）
AFTER月10本を社内で生成＋人レビュー
→ 制作費 -70% / 6ヶ月後にHP流入 2.5倍想定
CHANNEL 02 · SNS
Instagram投稿の自動下書き
BEFORE店長が深夜に作成・週3〜5本
AFTER物件データから AI が下書き・週7本
→ 月18時間削減 / フォロワー 2.4倍想定
CHANNEL 03 · ADS
広告コピー A/B テスト
BEFORE同じ広告を3ヶ月運用
AFTER毎月10案を AI 生成→ABテスト
→ CTR +40% / CPA -25% 想定
MARKETING IMPACT · 6 MONTHS
3チャネル統合で HP流入 +2.5倍 / 問い合わせ +1.8倍
制作コスト -70%・店長の深夜業務はゼロに。
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第14章 · 顧客対応AI活用戦略

顧客対応の80%自動化フロー

最大の課題「物件問い合わせ対応」を、5段階のフローで AI 化します。

FLOW 01
HP埋込
AIチャット
  • 24h即応
  • FAQ自動回答
  • 営業時間外も対応
FLOW 02
物件データ
連携
  • 空室即チェック
  • 家賃帯マッチ
  • 類似物件提案
FLOW 03
内見予約
自動化
  • カレンダー連携
  • 営業の予定確認
  • 確認メール自動送信
FLOW 04
複雑質問
エスカレ
  • 営業へSlack通知
  • AI が要約添付
  • 人が最終回答
FLOW 05
フォロー
自動化
  • 内見後アンケート
  • 3日後フォロー
  • 離脱顧客の再提案
CS IMPACT · 3 MONTHS
問い合わせ対応の 80% を AI が処理。
営業の対応時間 1日2-3時間 → 30分 に圧縮。
同業実例（佐賀・賃貸専業A社）

AIチャット導入から60日で、月間問い合わせ件数が 1.7倍。深夜・休日の問い合わせから内見予約に繋がる比率が 27% → 41% へ改善。「24時間対応」の取りこぼし回収効果が大きかった、という実例です。

SAMPLE FUDOSAN
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第15章 · バックオフィス自動化

バックオフィス3部門のAI活用

経理・人事・法務の3部門で、AI による省人化・高精度化のシミュレーションです。

経理
月45h削減
  • 請求書 OCR + 仕訳自動化
  • 経費精算チェックの自動化
  • 月次決算レポートの下書き
  • 滞納家賃のリマインド自動化
  • freee 連携で完全自動化
人事
月30h削減
  • 採用 JD・募集要項の自動生成
  • 応募者の書類スクリーニング
  • 面接質問項目の事前生成
  • 新人研修資料の自動生成
  • 1on1 議事録の自動要約
法務
月25h削減
  • 賃貸契約書のドラフト生成
  • 過去契約書からの差分チェック
  • 不動産関連法令の最新化監視
  • クレーム対応書面の下書き
  • 弁護士相談前の論点整理
BACKOFFICE TOTAL · MONTHLY
3部門合計で 月100時間削減（年1,200時間 ≒ 0.6人分）。
削減した人時を事業拡大の戦略業務へ再配分できます。
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提案のまとめ

御社のAI活用、3つの要点

22ページの提案書で整理してきた内容を、最後に3点に集約します。社内議論の論点として、ご活用ください。

01

機会領域は「初期問い合わせの80%」

御社の最大の業務負荷である物件問い合わせ対応のうち、定型質問が占める 80%をAIで処理することで、営業の時間を高付加価値対応へ振り分けられます。新拠点開設後の対応量増にも耐える基盤になります。

02

3ヶ月で投資回収できる規模

従業員50名規模での試算では、月140時間削減・年425万円のコスト削減効果が見込めます。投資回収期間は約2.6ヶ月。初期投資・運用負荷ともに、現実的な範囲で着手可能です。

03

地元×Tech のポジションは取れる

福岡市内の同業30社のうち、AIを初期問い合わせ対応に統合できている企業は 3%。御社の「丁寧な対応」という強みを保ったまま、AIによる即応性を加える先行ポジションを、今なら取れる状況です。

本提案書は、御社のHPおよび公開情報を読み込み、福岡市内の不動産業30社の独自調査と、伴走実績ベースの実測データをもとにまとめたものです。事実誤認や認識違いがありましたら、お気兼ねなくご指摘ください。

SAMPLE FUDOSAN
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BOOSTX
2026.05.02
— 御社の事業拡大を応援しています —

最後までお読みいただき、
ありがとうございました。

本提案書の内容について、ご質問・ご意見・事実誤認のご指摘などございましたら、いつでもお気兼ねなくお知らせください。御社の状況に合わせて、加筆・修正版をお送りいたします。
PREPARED BY
株式会社 BoostX
代表取締役 吉元 大輝
CONTACT
info@boostx.jp
〒812-0011 福岡市博多区博多駅前2-17-1
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