見積・案件・原価がバラバラな運用から脱却。

1. 導入前の課題：リフォーム特有の「原価変動」が追えませんでした

大井様

新築とリフォームを手がけ、さらに静岡・伊豆の2拠点体制で営業担当者も複数いる運用でした。

見積は各担当者が、PCにインストールした積算ソフトで作成し、その内容をお客様へ提出。受注後の情報は事務側に伝達し、事務がExcel等で管理するという流れが中心でした。

この体制で表面上は回っていた一方で、経営の立場から見ると大きな課題が2つありました。

1つ目

「案件の状況をタイムリーに把握できないこと」

2つ目

「リフォーム特有の原価変動が追えないこと」

加えて、会議資料作成のためにデータを集めたり、二重入力が発生したりと、「管理のための作業」に時間が取られる状況もありました。

現場・営業・事務がそれぞれ頑張っているのに、情報が分断されていることで、経営判断に必要な「全体像」が見えにくい、それが導入前の根本課題でした。

2. 導入後の効果：「予定」→「実際」のズレが追え、原価変動の把握が可能に

大井様

コンクルー導入後、最も大きな変化は受注前も含めて、案件の状況が見えるようになったことです。

「それぞれの担当が今どんなフェーズで、どういう仕事をしているか」「どういう案件を追っているか」が可視化され、経営側からも状況を把握しやすくなりました。

特に以下の3つのポイントが役立っています。

① 年代差があっても運用できる「直感的な操作性」

比較検討では複数社を実際に触り、デモも実施した上で、最終的に決め手になったのは直感的に操作できる分かりやすさでした。

20代〜50代後半まで年代が幅広い組織でも、複雑な機能に頼らず運用できることは、定着の面でも大きな意味があります。

② 「予定」→「実際」のズレが追え、原価変動が見える

導入目的の中核だった「原価の適切な把握」に対して、予定していた原価が、実際にどれだけ変わったのか、そして想定外で原価がどれだけ動いたのかを追いやすくなりました。

「見積を作った時点の数字」で止まらず、現場の変化を受けて数字が更新されていくことで、利益管理の精度が上がる状態に近づきました。

③ AI-OCR機能

AI-OCRで、細かい見積の入力作業が平均30分かかっていたところ、数分で終わるようになり、1件あたり約30分ほどは時間を削減できています。

3.中小の工務店が「現場で無理なく使える」ことに焦点が当たったシンプルな仕組み

最後に大井様はコンクルーについて語ってくださいました。

コンクルーは、中小の工務店が「現場で無理なく使える」ことに焦点が当たったシンプルな仕組みという印象です。

細かく作り込まれた機能が大量にあるわけではないが、価格・操作性・必要なポイントのバランスが良く、現場に出る人間の仕事スタイルにも合っています。

特にリフォームのように案件数・規模がまばらで原価が変動しやすい業態こそ、案件単位で数字をつかめる仕組みが必要だと感じています。