AIエージェント

位置づけ: 将来構想

概要

AIエージェントは、CRM基本機能（先行リリースの催事・アイテム・商社、および後続フェーズの顧客・商談CRM・見積・チャット・KPI予実）の確定後に着手する将来構想である。既存エンティティへの入力を代行・提案する層として動作し、正本データの持ち方は変えない。対象は「中間やりとりの自動化」「商社明細スキャン取込」「太陽光設計の自動化」「見積シミュレーション」「Jクレジット」の5ユースケースである。

構想の起点は2026-07-15定例会である。この回で商社明細スキャン取込の要望と、先方が別ベンダーとの打合せで受けた「中間やりとりをエージェントに任せたい」という意向が示され、Ouverは「AI導入は可能。まず基本機能を固めて将来的に」と回答した。2026-07-29定例会では、太陽光設計のAI自動化・Jクレジット・SaaS化・業務可視化ツールのテスト導入が将来構想として提示され、実装時期は「12月のCRM完成後」と位置づけられた。決定経緯の一次情報は 定例会ログ を正本とする。

スコープ/対象

5ユースケースを対象業務・置き換える手作業・差し込み先で整理する。

ユースケース	対象業務	置き換える手作業	差し込み先
A. 中間やりとりの自動化	代理店・商社・社内間の確認・取次ぎ	定型確認・一次回答・振り分けの人手対応	チャット・通知
B. 商社明細スキャン取込	商社から届く明細（紙／PDF）の入力	明細の手入力、型番・単価の照合	商社（卸）モジュール仕様
C. 太陽光設計の自動化	太陽光設計（属人業務）	図面読取→寸法算出→入力の手作業	共通タスク（前確・太陽光）
D-1. 見積シミュレーション	営業の見積作成	条件を都度手計算して見積を構成する作業	見積・価格表
D-2. Jクレジット	環境価値創出の制度対応	制度要件の手動確認・試算	顧客・商談CRM・アイテム（商品マスタ）の蓄積データ

着手条件はCRM基本機能の確定後とする。基本機能の範囲・段階順序は 先行リリース計画 を正本とする。

本ページはユースケースの構想整理を範囲とし、外部ベンダーAIとの契約条件・費用は扱わない。分社化・SaaS化との関係は 将来構想（分社化・SaaS化・自動化） を参照。

データ（エンティティ表）

AIエージェントは新規に正本データを持たず、既存エンティティへの入力を代行・提案する層として動作する。

ユースケース	参照・更新するエンティティ	正本を持つドメイン
A. 中間やりとり自動化	ChatThread／ChatMessage、Slack通知ルール（NOTIFY_RULES）	チャット・通知
B. 商社明細スキャン取込	WholesalePrice（仕入／卸／反映日）、Product.model（型番）	商社（卸）モジュール仕様・アイテム（商品マスタ）
C. 太陽光設計自動化	案件タスク（太陽光調査・設計）	共通タスク（前確・太陽光）
D-1. 見積シミュレーション	Quote、価格表・パッケージ単価・卸金額	見積・価格表
D-2. Jクレジット	Household、Property.existing（既存設備）、Product.model（型番）、Deal.closeDate（契約日）	顧客・商談CRM・アイテム（商品マスタ）

前提課題として、WholesalePriceの品目名（itemName）はフリーテキストであり、商品マスタの型番（Product.model）と未連結である。ユースケースBの照合精度はこの連結に依存するため、アイテム連結を先行条件とする。詳細は 先行リリース計画 の残論点を参照。

画面・機能

各ユースケースは、既存画面に「AIが下書きを生成し、人が確認・確定する」補助レイヤーとして追加する。新規の独立画面は設けない。

ユースケース	追加する機能	既存画面との関係
A. 中間やりとり自動化	定型パターンの一次回答生成、非定型の人へのエスカレーション振り分け	チャットのルーム・スレッドに回答候補を提示する形で追加
B. 商社明細スキャン取込	明細（紙／PDF）のOCR・構造化、型番・単価・反映日の抽出、取込ドラフト生成	卸金額マスタの登録画面に、差分ハイライト付きの取込ドラフトとして追加
C. 太陽光設計自動化	図面読取による屋根寸法・方位の抽出、パネル配置・容量の算出	太陽光調査・設計タスクの成果物欄に自動入力を追加
D-1. 見積シミュレーション	条件（チャネル・メーカー・パッケージ）からの見積案自動生成	見積作成画面に下書き保存の起点として追加

D-2（Jクレジット）は販売実績データの蓄積が先行するため、本節では画面仕様を定義しない。

いずれのユースケースも、AI出力は下書き・提案にとどめ、確定操作は人が行う。

業務ルール/ワークフロー

共通原則: 下書き→人が承認

全ユースケースに共通する運用原則として、AI出力は常に下書き・提案とし、確定操作は人が行う。誤りが受注金額や施工に直結するため、全自動での確定は行わない。

flowchart LR
  A[AIが下書き生成] --> B[差分・根拠の提示]
  B --> C[人が確認]
  C --> D{承認}
  D -- はい --> E[正本データへ反映]
  D -- いいえ --> F[人が修正して再登録]

ユースケースA: 中間やりとりの自動化

定型パターンの問い合わせにはAIが一次回答し、非定型の問い合わせは人へエスカレーションする。

flowchart LR
  A[問い合わせ発生] --> B{定型パターン}
  B -- 該当 --> C[AIが一次回答]
  B -- 非該当 --> D[人へエスカレーション]
  C --> E{解決}
  E -- 未解決 --> D

チャット一元化とSlack通知連携（チャット・通知）を一次回答の配信経路とする。質問窓口として運用するチャットの蓄積ログを、回答パターンの学習元とする。

ユースケースB: 商社明細スキャン取込

明細のスキャンから卸金額マスタへの反映までを、人の承認を挟んで自動化する。

flowchart LR
  A[明細スキャン 紙/PDF] --> B[OCR・構造化]
  B --> C[型番・単価・反映日の抽出]
  C --> D[取込ドラフト生成]
  D --> E[差分ハイライト]
  E --> F[人が確認・承認]
  F --> G[卸金額マスタへ反映]

反映日付き時間軸マスタ（「◯月◯日からこの値段」で切り替わる設計）は卸金額・価格表の両方にすでに存在し、取込先として使う。

ユースケースC: 太陽光設計の自動化

図面読取から成果物入力までを自動化し、担当者は確認・修正のみを行う。

flowchart LR
  A[図面読取 画像/PDF] --> B[屋根寸法・方位の抽出]
  B --> C[パネル配置・容量の算出]
  C --> D[タスク成果物欄へ自動入力]
  D --> E[担当者が確認・修正]

差し込み先は太陽光調査・設計タスク（共通タスク（前確・太陽光））の成果物欄とし、既存の「依頼→担当候補提示(負荷順)→人が割当→Slack通知→結果/成果物」の流れに乗せる。

ユースケースD-1: 見積シミュレーション

条件（チャネル・メーカー・パッケージ）を入力すると、価格表・パッケージ単価・卸金額から見積案を自動生成し、見積へ下書き保存する。部材区分（必須／選択必須／オプション）を制約条件としてAIが構成を組む。詳細は 見積・価格表 を参照。

ユースケースD-2: Jクレジット

太陽光・高効率給湯器等の環境貢献度の高い住宅設備の販売実績（Household、Property.existing、Product.model、Deal.closeDate）をもとに、環境価値の創出量を算出し収益化する。データ要件は制度調査の完了後に定める。

段階導入

条件駆動（Entry／Exit）で段階を管理し、日付は断定しない。共通の前提はCRM基本機能の確定である。

段階	対象ユースケース	Entry条件	Exit条件
Step 0	全ユースケース共通の基盤整備	CRM基本機能の確定	チャット・Slack通知運用の定着、itemName↔Product.model連結、質問窓口ログの蓄積
Step 1	B. 商社明細スキャン取込	Step 0完了	取込ドラフトの修正率がしきい値以下
Step 2	A. 中間やりとり自動化	Step 1完了、FAQ・回答パターンの蓄積	社内向け一次回答の精度確認後、社外向けへ拡大
Step 3	C. 太陽光設計自動化、D-1. 見積シミュレーション	Step 2完了	設計出力の精度確認、見積下書きの承認率確認
Step 4	D-2. Jクレジット	Step 3完了	分社化・代理店展開の意思決定と同期

導入順序は、データの受け皿がある順（Bは反映日付き時間軸マスタが実装済み）、失敗コストが低い順（人手確認前提で影響範囲が限定的）、学習データが貯まる順（チャット・明細ログが先に蓄積される）の3観点で組む。

権限

AIエージェントは既存のロール権限をそのまま継承し、専用ロールは設けない。AI出力の確認・承認権限は、対象データの正本を保持するドメインの既存担当ロールに帰属する。外部ベンダーAIとの併用が発生する場合、CRM側はAPI・Webhookで疎結合に接続し、権限境界を保つ。

確認事項

• 自動応答の責任範囲（誤答時の扱い）とエスカレーション条件の設計
• 社外向け発話のトーン統制
• 明細・図面・チャットに含まれる取引条件・個人情報のAI処理時のデータ持ち出し範囲・保存方針
• 外部ベンダーAIとの関係（Ouver内製・外部併用・API疎結合のいずれとするか）
• Jクレジットのデータ要件・画面仕様（制度調査は未着手）
• 各Stepの着手時期

関連リンク

• 先行リリース計画
• 将来構想（分社化・SaaS化・自動化）
• チャット・通知
• 商社（卸）モジュール仕様
• アイテム（商品マスタ）
• 共通タスク（前確・太陽光）
• 見積・価格表
• 顧客・商談CRM
• 定例会ログ