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ベテランの頭の中を、
AI化する。

使えば使うほど賢くなる ── 知識の複利で、御社だけの頭脳を育てる

不動産管理会社向け「AI社員」導入サービス

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SaaSでは解決できない
2つの「隠れた課題」

不動産管理SaaS（TATSUJIN OS等）の普及で定型業務は効率化されました。
しかし以下の課題は「人」に依存したままです。

課題1：ベテラン退職 ＝ 経営リスク

「あのマンションは配管が古いから水漏れの時はまずここを確認」──こうした暗黙知はベテラン社員の頭の中にしかありません。SaaSは汎用ツールであり、御社固有のノウハウは一切格納されていません。ベテランが辞めた瞬間、何年分もの判断基準が消滅します。

課題2：非定型の「判断業務」が残っている

「この入居者クレーム、法的にどこまでリスクがある？」「オーナーにどう説明すべき？」──SaaSは入力→処理→出力の定型フローは得意ですが、判断を伴う対応はカバーできません。ここが現場の負荷の正体です。

SaaSの「競合」ではなく「補完」

TATSUJIN OS等のSaaSが効率化した"その先"を、AI社員がカバーします。

項目 SaaS（TATSUJIN OS等） AI社員（本サービス）
得意領域定型業務の効率化非定型の判断支援
知識の扱い汎用（全社共通）御社固有（暗黙知）
学習しない（固定機能）使うほど賢くなる（複利）
データクラウド社内完結（ローカル）
ベテラン依存解消しないAI化して永久保存
カスタマイズ設定レベル業務レベルで最適化

SaaSにできないこと × AI社員ならできること

たすけっと（QRセルフ解決）

SaaSの限界：マニュアル記載範囲のみ対応

AI社員なら：マニュアルにない想定外の質問にも、ベテランの知識ベースで回答

オーナーカルテ（CRM）

SaaSの限界：データを貯めるだけ

AI社員なら：オーナーの性格・過去のやり取りを踏まえた提案文案まで生成

AI経営改善診断

SaaSの限界：数字ベースの分析のみ

AI社員なら：現場のベテランしか知らない「文脈」を加味した改善提案

既にSaaSで効率化した "その先" を、AI社員がカバーします。
SaaSを入れている会社にも、まだの会社にも導入可能です。

「知識の複利」を実現する
3層アーキテクチャ

従来のRAGは「毎回ゼロから検索」。本サービスは知識が複利で積み上がります。

第1層：Raw Sources

生ソース・読み取り専用 ── 事実として不変

  • 過去のクレーム対応記録
  • 物件の修繕履歴・図面・設備仕様書
  • オーナーとのやり取り履歴
  • 契約書・重説テンプレート
  • 社内マニュアル・管理規約

第2層：Wiki 心臓部

AIが日々書き続けるナレッジ

  • 物件別「○○マンション.md」配管は2015年にPVC交換済み
  • 対応パターン「水漏れ対応.md」まず止水栓確認→配管で分岐
  • オーナー別「田中オーナー.md」修繕に積極的だがコスト敏感
  • 業者評価 対応速度・品質・コストの実績記録
  • 季節別傾向 冬は給湯器、梅雨は結露、夏はエアコン

第3層：Schema

管理者が定義するAI社員の「人格」

  • 対応方針・ルール（水漏れは2時間以内に一次対応）
  • 回答のトーン・敬語レベル
  • エスカレーション基準（法的リスク→管理者通知）
  • 確信度表示のルール

具体例：入居者から「エアコンがつかない」と電話

  1. 検索

    Wikiから「302号室、エアコン2020年設置、ダイキン、過去にリモコン電池切れ2回」を発見

  2. 回答

    「まずリモコンの電池交換をご案内ください。改善しない場合はダイキンサービスセンターへ」

  3. 学習

    対応結果「電池交換で解決」がWikiに自動追記。次回同様の問い合わせで「電池交換で80%解決」と即回答

RAG ＝ 毎回ゼロから知識を再発見する
LLM Wiki（本サービス） ＝ 知識が複利で積み上がり続ける

「AIは間違えるのでは？」
への回答

AI社員には3段階の品質管理の仕組みが組み込まれています。

確信度スコア（日常）

根拠の種類によって確信度を表示。公的書類（A）、ベテラン口頭知識（B・要確認付き）、AI推論（C・参考情報）の3段階で、回答の信頼度が一目で分かります。

自然な修正サイクル（日常）

ユーザーが「違うよ」と訂正すると、Wikiに即反映。日常業務の中で自然にナレッジが正確に。AIは「矛盾チェックを忘れない」ので、むしろ人間だけの運用より安全です。

月次Lintレポート（定期）

毎月AIが知識ベース全体を棚卸し。矛盾検出、古い情報の一覧化、孤立ページの検出を自動で行い管理者に報告します。

AI社員は間違えることもあります。でも間違いを自分で見つけて報告します。
御社のベテラン社員は、自分の思い込みを自己申告してくれますか？

料金体系

初期導入費（一括 or 分割可）

¥500,000〜

  • 専用マシン（Mac Studio）
  • セットアップ・業務ヒアリング
  • 初期ナレッジ構築・Schema設計

ナレッジ管理・育成費（月額）

¥100,000〜150,000/月

保守費ではありません。御社のナレッジ資産に対する保険です。

  • 安心 ── 稼働保守・モデル更新・監視・不具合対応
  • 成長 ── AI育成・Wiki更新・プロンプト改善・新機能追加
  • 実感 ── 月次Lintレポート＋品質監査＋改善提案

省人化シミュレーション

超少子高齢化で採用がますます困難な時代。
「2名採用の計画を、AI社員の力で1名で回す」── これが本サービスの投資対効果です。

従来（2名採用） AI社員導入（1名採用 + AI）
年間コスト 約800万円
給与+社保+賞与+採用費+育成 × 2名		 約570万円
人件費400万 + AI170万

年間 約230万円の採用コスト回避 ＋ ベテラン知識の永久保存

「人を減らす」のではなく、「採用できない時代に、少ない人数で同じ成果を出す」ための仕組みです。

導入の流れ

最短5週間で本番稼働

  1. WEEK 1：業務ヒアリング

    1週間

    現場の業務フローを徹底的にヒアリング。ベテラン社員の「判断基準」を洗い出します。

  2. WEEK 2-3：AI構築・ナレッジ投入

    2週間

    専用マシンをセットアップ。Raw Sourcesを格納し、初期Wikiを構築。Schemaを管理者と共に設計します。

  3. WEEK 3-4：テスト運用・調整

    1〜2週間

    実業務でテスト運用。回答精度を調整し、確信度スコアのチューニングを行います。

  4. WEEK 5〜：本番稼働・複利の蓄積開始

    運用開始

    日々の業務でWikiが育ち、月次Lintレポートで品質管理が始まります。

月次レポートイメージ

  • 今月のWiki更新：47ページ追加・12ページ更新
  • 新規学習した対応パターン：8件
  • 確信度B以下の要確認ナレッジ：3件（一覧添付）
  • 矛盾検出：1件（物件Aの配管情報が2記録で不一致）
  • 改善提案：「退去時クリーニング業者の評価Wikiを新設しませんか？」

まずは30分、
御社の業務がAI化できるか
一緒に考えましょう。

押し売りは一切しません。AI導入が不要と判断した場合は、正直にそうお伝えします。

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完全無料・キャンセル自由

本サービスの3つの約束

🔒

データは御社の建物から一歩も出ません

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使えば使うほど、AI社員は賢くなります

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業界経験者が、御社の言葉で伴走します