WRENCH LOGIC

「データを入力する」時間が、整備の時間を削っていた。

車検証を手入力して、部品を手入力して、予約を手入力する。
この3つを自動化することから始めた。

何を自動化したか

現在運用している自動化は4種類ある。

車検証 PDF → Notion 自動登録
車検証をスキャンすると、車両情報・所有者情報を自動でNotionに登録する。以前は1枚に10分以上かかっていた入力作業が、スキャン30秒程度になった。

音声 → 整備記録
作業中の実況を録音し、AIが整備記録簿に自動入力する。●●○メモが紙に残ることがなくなった。

納品書 → 在庫
部品の納品書をスキャンすると、在庫DBに自動登録される。入力漏れや重複登録が減った。

予約表 → 入庫予定
予約表のスクリーンショットを読み取り、Notionの入庫予定に自動転記する。日程の二重登録がなくなった。

導入のハードル

最初に言っておくと、この仕組みは「全自動」ではない。

Claude Codeでエージェントを構築するには、最低限のコーディング知識が必要だ。私自身、プログラマーではないが、AIとダイアログしながら作り上げた。
導入までに数ヶ月かかったが、「自分で作った」ことで修正や拡張がいつでもできる。

「半自動」でいい、と決めたことも大きかった。
人が判断する部分を残し、定型作業だけを機械に容れた。

変わったこと

事務作業にかかる時間が、週に5〜8時間程度削減された実感がある。

それ以上に大きいのは、「データが自然に積み重なる仕組みができた」ことだ。
車検履歴、部品履済、顧客対応の記録——これが賟わずたまり続けている。

データは入力するものではなく、読みにいくものだと思っている。
その考え方が、今の工場の途中にある。