経営・案件採算
案件別粗利が月次で見えない原因はどこにあるか｜AIで先に直す帳票は出来高・請求照合・追加工事一覧
案件別の粗利が月次で見えない原因は、集計の遅さではなく、集計の前にある五つの詰まりです。案件コードの不統一、出来高の査定遅れ、科目の粒度の不一致、追加工事の口頭合意、請求照合の月末集中です。
建設の業務
経営・案件採算
経営・案件採算とは、案件別の粗利・受注見込み・人員配置・資金繰りを集め、経営会議で次の判断を下す業務です。
経営・案件採算の記事
この業務でAI活用を進めるための記事を、公開のたびにここへ積み上げています。新しいものから並びます。
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案件別粗利が月次締めまで見えない原因はどこにあるか
粗利が遅れる原因は集計の速さではなく、現場からの提出・案件コード・見込みの更新の3か所にあります。AIは未提出の洗い出し、コードの付け漏れの検出、科目別の集計と前月比までを担えます。
この業務の全体像
経営者と工事部長が、案件別の粗利・受注見込み・人員配置・資金繰りを把握し、経営会議で次の判断をする業務です。成果物は案件採算表、受注予測、月次の経営会議資料です。
仕事の順番
- 案件別の実行予算と出来高を集める
- 受注見込みを営業から集める
- 人員と資金の状況を確認する
- 経営会議資料を作る
- 受注可否・投資・配置を決める
AIに任せられる工程
- 案件別採算の集計と差異抽出を自動化する
- 受注見込みと人員配置の重なりを早く見せる
- 経営会議資料と議事録の下書きを生成AIに任せる
- 赤字要因の候補を過去案件から探す
人が判断を残す工程
- 受注の可否と優先順位
- 赤字案件への対応方針
- 投資と採用の判断
よくある質問
- 案件別の粗利をAIで見えるようにするには何が要りますか。
- 実行予算・出来高・発注・請求が同じ案件コードで紐づいていることが前提です。コードが揃っていなければ、集計の自動化より先にコード整備から始めます。
- 受注の可否をAIに判断させてよいですか。
- AIは見込み案件と既存現場の工期の重なり、技術者の配置条件に照らした空き状況を示す役割です。受注の可否と配置の最終決定は経営者と工事部長が行います。
- 経営会議資料の下書きをAIに任せると数字は信用できますか。
- AIは転記と前月比の要約を担いますが、元データの入力遅れや誤りはそのまま資料に出ます。数値は担当者が原データと照合してから会議に出す運用にします。
この媒体を出している BoostX は、経営・案件採算のAI化を支援しています
記事に書いた業務の分け方と工程ごとの線引きは、株式会社BoostXがAI導入支援で用いる、業務整理と実装設計の考え方です。読んで終わりにせず自社で動かしたい場合は、次の3つの進め方があります。建設を含め、業種を問わずお受けしています。
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毎月ひとつずつAI化する
AI顧問
今の業務を工程に分けて、任せられるところから毎月ひとつずつAIに置き換えていく進め方です。設計と実装、運用の見直しまでを月額で続けます。
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部署をまたいで一気に動かす
FDE型AI伴走支援
BoostXも当事者として社内に入り、複数の部署にまたがる業務を一緒に組み替えます。月2日の訪問を含む伴走型です。
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仕組みとして作り切る
AIエージェント開発
試して効果が出た工程を、人が起動しなくても動き続ける仕組みにします。小さく試す段階から本番運用まで。
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オンライン30分・無料の相談です。ツールの紹介はしません。いまの工程を伺い、AIに任せる工程と人が決める工程を分けて、最初に着手する1工程まで決めて終わります。その場で契約をお願いすることはありません。
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