WRENCH LOGIC

はじめに — 「DXしたい」で止まっていませんか？

「DXが大事なのは分かっている。でも、具体的にどうすればいいの？」

整備工場の経営者やマネージャーと話すと、この疑問が一番多く出てきます。この記事では、実際に車検工程のDXを進めている整備工場の立場から、「何を」「どのツールで」「どう運用しているか」を具体的に解説します。

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車検業務の「7つの工程」を整理する

• 受付・予約管理 — お客様からの入庫予約の受付と日程調整
• 車検証・車両情報の確認 — 車検証から車両データを読み取り、過去の整備歴を確認
• 点検・整備作業 — 法定項目に沿った点検と必要な整備の実施
• 部品の手配・在庫管理 — 交換が必要な部品の発注と在庫確認
• 整備記録の作成 — 点検結果と作業内容を記録簿にまとめる
• 検査・完成検査 — 検査ラインでの最終確認
• お客様への報告・引き渡し — 整備内容の説明と車両の返却

DXが特に効果を発揮するのは工程1、2、4、5の4つです。

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工程1：受付・予約管理のDX

Before

ホワイトボードに日付と時間帯を書き、入庫予定の車を手書きで記入。同時に紙の台帳にも記録。

After

Notionデータベースに「入庫管理」テーブルを作成。カレンダービューに切り替えれば、1週間の入庫状況が一目で分かります。スマートフォンからも確認できるので、外出先での予約受付にも対応できます。

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工程2：車検証・車両情報の確認のDX

Before

車検証を目視で確認し、必要な情報をExcelや紙の管理表に手入力。車台番号の打ち間違いが時々発生。

After

車検証をスキャナでPDF化し、AIエージェントが自動で読み取り。Notionの「車両情報DB」と「顧客管理DB」に自動登録。車両と顧客をリレーションで紐づけ、過去の整備履歴も入庫前に確認可能。

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工程4：部品の手配・在庫管理のDX

Before

品番をメモして事務所に持っていき、電話やFAXで発注。在庫の有無は倉庫まで見に行かないと分からない。

After

Notionに「部品在庫DB」を構築。納品書をスキャンするとAIが品番・数量・金額を自動読み取り。整備記録から使用部品も自動抽出し、在庫の正確性が飛躍的に向上。

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工程5：整備記録の作成のDX

Before

点検結果を手書きの記録簿に記入。転記漏れ・記入忘れが起きやすい。

After

AI録音ツールで音声を録音。整備士が作業しながら声に出した内容を、AIが構造化された整備記録に変換。使用部品は部品引当DBにも自動登録。手が油まみれでも記録できるのが最大のメリット。

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導入コストと必要な準備（概算／要確認）

• Notion：1,500〜3,000円/人・月（プラン／支払い方法で変動）
• ScanSnap（書類スキャン）：3〜6万円（機種で変動）
• 音声録音ツール（例：PLAUD系）：2〜4万円（型番・販売条件で変動）
• AIサービス（文章作成・要約など）：2,000〜5,000円/人・月（使うサービスで変動）
• 音声→文字起こし／要約（従量課金が出やすい）：0〜数千〜（録音時間で変動）
• 自動化・連携（使う場合）：0〜数千〜（構成で変動）

目安としては、初期投資は8〜15万円前後、月額は5,000〜15,000円/人あたりに収まるケースが多いです（運用量で上振れします）。

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まとめ

• 車検工程は7つに分解でき、DXが効くのは受付・車両情報・部品管理・整備記録の4工程
• Notionのデータベース機能で情報を一元管理し、AIで入力作業を自動化
• 音声録音による整備記録は「手が汚れる現場」に最適なソリューション
• 初期投資は8〜15万円前後、月額は5,000〜15,000円/人あたりが目安（運用量で上振れ、概算／要確認）