人を増やさずに、
リユースの現場を
回す。

店舗にPOSは入っている。しかし、業務のすべてがPOSに収まるわけではない。出張買取の予約と訪問管理、現場での査定の記録、買取後の出品準備は範囲の外で、電話とスプレッドシートと紙が埋めていた。POSベンダーに個別の改修は頼めず、現場のほうがPOSに合わせて仕事のやり方を変える状態が続いていた。

POSは置き換えず、範囲の外にあった予約・訪問・査定・成約・出品準備の流れを業務に合わせて開発し、POSとはデータでつないで二重入力と転記をなくした。どこまで既製品でまかない、どこから作るか。その線を引き直すところから始めた案件で、今はPOS自体を段階的に置き換える相談も進んでいる。

人手が足りず、「管理システムを作れば楽になるのでは」という相談だった。業務を洗い出してみると、システムで解くべきところは既製サービスでほぼ足りていて、本当に時間を食っていたのは、商品説明や状態記載、査定コメント、問い合わせ返信の下書きといった、毎日の「書く作業」だった。

開発はせず、AI導入に切り替えた。書く作業から順にAIへ置き換え、出た結果を担当者が確認して確定する流れで業務に組み込んでいった。対象の業務を少しずつ広げ、いまは人を増やさないまま全社の業務が回っている。先方にAIの専任者は置いていない。

販路が増えるほど、手数料率も入金のタイミングもばらばらになる。月末になると、販路ごとの売上と振込額をスプレッドシートで突き合わせ、手数料や返金で生まれる差額の原因を探す。この照合作業に、経理担当が毎月数日張り付いていた。

各販路の売上データと入金明細を自動で突き合わせ、一致しないものだけが一覧に残る仕組みを作った。AIは使っていない。人の仕事は、残った差異の確認だけ。小さな開発だが、月末のたびに浮く時間は大きい。

会議で使う実績資料は、店舗と販路のデータを毎月手作業でまとめて作っていた。数字の定義が部門ごとに少しずつ違い、資料づくりと数字合わせに毎月数日かかる。社内のシステム部門には依頼が積み上がっていて、この件に順番が回ってくる見込みは立っていなかった。

既存のシステムには手を入れず、必要なデータだけを受け取る形で、集計の仕組みとダッシュボードを別立てで作った。最初に数字の定義のズレを洗い出して一本化。以後、毎月の資料は自動で揃い、会議は数字合わせではなく中身の議論から始まるようになった。社内の開発計画には、一切割り込んでいない。