導入事例

Challenge / 課題

代理店ごとに電話・FAX・メールと注文方法がバラバラ。発注ミスや出荷遅れが頻発し、代理店からのクレームが増えていた。

Solution / 実施内容

代理店ごとの受発注をLINE＋Webフォームに統一。在庫データとリアルタイム連動し、発注→出荷までを一気通貫で管理できるシステムを構築。

Results / 成果

• — 発注ミスがほぼゼロに
• — 出荷対応のスピードが大幅に向上
• — 代理店からの満足度が向上し、取引拡大につながった

Challenge / 課題

サロンからの注文が電話とFAXで、毎日の受注処理に数時間かかっていた。聞き間違いによる誤発注も多かった。

Solution / 実施内容

サロンからの注文をLINEで受付→自動で受注データ化・在庫連携する仕組みを構築。注文確認・出荷案内のメッセージもAIが自動生成して返信。

Results / 成果

• — 電話・FAX対応を大幅削減
• — 受注処理時間を約60%短縮
• — 誤発注がほぼゼロに

Challenge / 課題

デモ予約や商談の進捗をExcelで管理。担当者が変わると引き継ぎできず、案件の取りこぼしが発生していた。

Solution / 実施内容

デモ予約・商談管理を一元化。進捗に応じた自動通知（フォロー忘れ防止）と、担当者間での情報共有を実現。

Results / 成果

• — 案件の取りこぼしがゼロに
• — 成約率が向上
• — 担当者の引き継ぎがスムーズに

Challenge / 課題

集客代行で獲得したリードの管理が属人化。フォローが遅れてリードが離脱し、クライアントへの成果報告も曖昧だった。

Solution / 実施内容

リード獲得〜LINEフォロー〜来店誘導までを自動化。AIがリードの行動パターンを分析し、最適なタイミングでフォローメッセージを自動生成・送信。リードのステータスをリアルタイムで可視化。

Results / 成果

• — リード放置がゼロに
• — 来店率が改善
• — クライアントへの成果報告が数字ベースに

Challenge / 課題

クライアントサロンの予約・売上・来店データがバラバラで、改善提案が「感覚」に頼っていた。説得力がなく、解約されることも。

Solution / 実施内容

クライアントの予約・売上・来店データを統合したダッシュボードを構築。AIがリピート率の傾向分析やフォロー最適タイミングを算出し、数字ベースでの改善提案を自動生成。

Results / 成果

• — 感覚ではなく数字ベースの改善提案が可能に
• — クライアントの継続率が向上
• — コンサル品質の底上げ

Challenge / 課題

常連客の管理がノートベース。来店後のフォローもできておらず、リピート率が伸び悩んでいた。

Solution / 実施内容

常連顧客の来店履歴・好みを管理。AIが来店パターンを分析して最適なフォロータイミングを判定し、パーソナライズされたメッセージを自動生成・送信する仕組みを構築。

Results / 成果

• — 再来店率が向上
• — 口コミ投稿が増加
• — 常連客との関係が強化

Challenge / 課題

在庫や販売データが複数システムに散在。売れ筋の把握が遅れ、仕入れの判断が感覚頼みだった。

Solution / 実施内容

在庫・販売データをリアルタイムで可視化するダッシュボードを構築。AIが売れ筋パターンと異常値（急な売上増など）を自動検知し、営業チームに通知。成功パターンのヒアリングと横展開につなげる仕組みを実現。

Results / 成果

• — 仕入れ精度が向上
• — 在庫ロスを削減
• — データに基づく迅速な意思決定が可能に