2026.06.06

A社様 収支予算自動化システム
構築・教育・運用支援

PART 01

現状課題の整理

議事録とCSVデータの精読から見えてきた、A社様の収支予算作成業務における6つの構造的な課題を整理します。

INSIGHTS
6項目
SECTION 01

6つの構造的課題

いずれも「個人スキル依存」から「組織的な仕組み」への転換で解消可能な課題です。

1-1
高負荷・属人化
13施設分の年間予算Excelを毎年手作業で作成。特定者へ業務集中し、本来業務への影響も大きい状態。
1-2
Excel習熟度の格差
各施設マネージャーのスキルにばらつきがあり、アウトプットの品質も均一化されない。
1-3
新規入札時の予測負担
入札ごとに市データから収支予測をゼロベースで組む必要があり、時間と労力が膨大。
1-4
シミュレーション非効率
「入館者数160%」のような条件変更時、数式が組まれていないため手作業で再計算が必要。
1-5
引き継ぎコスト
?
マネージャー交代時、収支表作成ノウハウをゼロから再構築・教育する必要が発生。
1-6
独学での不安
? ? ?
ChatGPT+GPTsで自作着手中だが「このやり方でいいのか」確証が持てない状態。
PART 02

今回の実装内容サマリー

課題を解決するために、A社様の業務環境に「Claude Code」を導入し、収支予算作成専用のAIアシスタントを構築します。誰でも同品質の予算表を作れる状態をつくります。

APPROACH
AI導入
SECTION 02

導入するもの・作るもの

「Claude Code」というAIツールを導入し、その中にA社様専用の業務アシスタントを構築します。

INTRODUCING
Claude
Code
by Anthropic

Claude Code(クロード・コード)とは

Anthropic社が提供する「AIを業務に組み込む専用環境」。 A社様の業務ルール・データを内部に保有し、専用アシスタントとして動作します。

COMPARISON

ChatGPT(現状ご利用中)との違い

AI
汎用AI
ChatGPT
  • 毎回ゼロから話す必要がある
  • 毎回違う答えが返ってくる
  • 複雑な数式入りExcelは苦手
  • 誰がやっても品質がばらつく
  • 過去データを保有していない
VS
業務組み込み型AI
Claude Code
  • A社専用ルールを内部に保有
  • 誰がやっても同じ品質
  • 数式入りExcelを直接生成できる
  • マスタデータと自動連携
  • 過去5年分の実績を参照可能

Claude Codeの中で、私たちが何を構築するか

BUILD 01

専用アシスタント

  • 13施設のテンプレ内蔵
  • 計算ルールを記憶
  • 会話形式で作業
BUILD 02

マスタデータ

  • 業者マスタ(30業者超)
  • 月別の支払い情報
  • 過去実績データ連携
BUILD 03
EXCEL =A1 ×1.06 +B2 Σ

Excel自動生成

  • 数式・書式・保護まで自動
  • 異常値の自動チェック
  • 予算根拠書も同時出力
FLOW

全体の流れ

STEP 1
Claude Code導入
A社環境にセットアップ
STEP 2
専用アシスタント構築
N1がA社専用機能を実装
STEP 3
教育・運用支援
マネージャーへの研修
RESULT
誰でも作成可能に
業務が標準化される

業務はこう変わります

BEFORE 現状 マネージャーが手作業で予算表作成 STEP 1:過去のExcelを開いて、前年データを確認する STEP 2:人件費・光熱費の伸び率を1項目ずつ手で入れる STEP 3:80項目超の数式を一つひとつ作成・チェック 数日かかる・属人化・計算ミスのリスク 特定メンバーへの業務集中 導入後 AFTER 導入後 Claude Codeに話しかけるだけで予算表が完成 STEP 1:「JNCのR8予算作って、入館者数185,000人で」と話しかける STEP 2:アシスタントが伸び率・特殊事情を質問してくれる STEP 3:数式入り・色付き・保護済みExcelが自動生成 数十分で完成・誰でも同品質・自動チェック マネージャー全員が同じ仕組みで作業
FINAL DELIVERABLE

最終的に納品される3つの成果物

DELIVERABLE 01

予算作成システム本体

Claude Codeに話しかけるだけで予算Excelが完成する仕組み一式

DELIVERABLE 02

マニュアル・動画教材

マネージャーが自走できるための操作マニュアルと動画

DELIVERABLE 03

運用伴走サポート

3ヶ月の運用保守期間中、修正・改善・トラブル対応を完全サポート

PART 03

具体解決案(実装の詳細)

どのように設計し、どのような体制で構築し、どの順番で展開するか。4つの観点で具体的な解決方法を整理します。

SECTIONS
3 - 6
SECTION 03

13施設を3つのタイプに整理

13施設すべてを個別に対応するのではなく、収入構造で3タイプに分類して効率的にカバーします。

6施設は構造的に3つのタイプに分類できます
大型複合温浴(タイプA)、中型物販あり(タイプB)、指定管理料中心(タイプC)。タイプ別にモジュール化することで、効率的に全施設をカバーします。
TYPE A
大型複合温浴
JNC
PROJECT ITEMS
80項目超
ANNUAL REVENUE
2.7億円
複雑度★★★★★
食堂・売店・自販機・ゲーム機・貸タオル・浴衣レンタル・出店料・消費税計算(8%/10%区分)・業者マスタ30社超
TYPE B
中型複合・物販あり
SVC
PROJECT ITEMS
約50項目
ANNUAL REVENUE
2,700万円
複雑度★★★
物販売上(食品/食品以外、委託品/買取仕入)・自主事業・自販機・本社管理費5項目区分
TYPE C
指定管理料中心
KKC KSC NKC TUC
PROJECT ITEMS
20-30項目
ANNUAL REVENUE
850万〜4,200万円
複雑度★★
指定管理料中心・人件費・光熱水費・管理費・事務費・本社管理費の標準構造
SECTION 04

変更に強い「3層構造」の仕組み

仕組みを3つの層に分けて構築。「変えたい場所だけ」を修正できる構造で、新規施設追加も簡単になります。

共通層 タイプ層 施設層
仕組みを3つの「層」に分けて構築します
変更したい場所だけを修正できる構造になり、保守性と拡張性が両立。新規施設は「設定ファイル1つ」だけで追加可能になります。
共通層 COMMON LAYER 計算エンジン / Excel生成 / 消費税計算 / 全施設で1つだけ タイプ層 TYPE LAYER A・B・C の3パターンモジュール 施設層 FACILITY LAYER 施設ごとのYAML設定ファイル 新規施設追加 YAML 1ファイルだけでOK 全施設共通 1回作れば終わり 3パターン タイプ別の追加機能 施設ごと 設定値のみ 深い 技術領域 浅い 設定値のみ

共通層 / 全施設共通エンジン

計算ロジック、Excel生成スクリプト、消費税計算、指示書テンプレート。一度構築すれば全施設で使い回せる中核部分。

タイプ層 / モジュール化された3種類

タイプAは食堂・売店モジュール、タイプBは物販モジュール、タイプCは標準モジュール。施設タイプに応じて自動で適用される。

施設層 / 設定ファイル(YAML)

施設固有の業者マスタ、入館者目標、特殊事情のみを記述。非エンジニアでも編集可能なテキストフォーマット。

新規施設追加時の作業:施設層のYAMLファイル1つを作るだけ。
共通層・タイプ層は触らない=品質が劣化しない。
SECTION 05

6体のAIが分担作業する仕組み

1つのAIではなく、専門役を持った6体のAIがチームで動作。複数の目でチェックし合うことで、品質と速度の両方を引き上げます。

EXCEL OUTPUT
6体のAIエージェントが分担作業します
司令塔が指示し、データ取得・計算・Excel生成・異常検知・レビュー・レポートの6エージェントが並列で動作。結果として人の目視チェック2割を5〜10%まで圧縮できます。
司令塔エージェント Orchestrator データ取得 エージェント 過去Excel・ マスタ参照 PARALLEL 計算 エージェント 数式実行 配賦計算 SEQUENTIAL Excel生成 エージェント 数式入力 書式・保護 SEQUENTIAL 異常検知 エージェント 前年比異常 計算ミス検出 PARALLEL レビュー エージェント 数字整合性 最終チェック FINAL レポート生成 エージェント 根拠書作成 サマリー出力 PARALLEL Excel + 根拠書 + 異常値レポート
5-10%

目視チェック圧縮

異常検知エージェントが組み込まれ、議事録で言及した「人の目視チェック2割」を5〜10%まで圧縮可能。

並列実行

処理速度向上

データ取得・異常検知・レポート生成は並列実行可能。1人で順次処理する場合の数倍の速度を実現。

複数の目

品質向上

「生成→自己レビュー→異常検出→修正」のループが自動で回り、1人の人間より見落としが少ない。

SECTION 06

段階的に進める6つのステップ

シンプルな施設から先に着手し、効果を確認しながら徐々に複雑な施設へ拡大していきます。リスクを抑えて、早期に効果を実感できる進め方です。

6つのフェーズで段階的に展開します
シンプルな施設から着手し、効果を確認しながら複雑な施設へ拡大。リスクを最小化しつつ早期に効果を実感できる構成です。
PHASE 0環境構築
ツール選定・Claude Code導入・セキュリティ最小設計・キックオフ
¥280,000
COST
PHASE 1共通層+タイプC
計算エンジン構築・Subagent設計・タイプC 4施設構築(KKC・KSC・NKC・TUC)
¥840,000
COST
PHASE 2タイプB(SVC)
物販・自主事業モジュール開発・SVC構築
¥280,000
COST
PHASE 3タイプA(JNC)
食堂・売店・業者マスタ・消費税計算・JNC構築(最も複雑)
¥980,000
COST
PHASE 4教育・運用設計
マニュアル作成・動画教材・幹部1on1(2回)・現場研修(1回)
¥280,000
COST
PHASE 5運用保守
月次定例MTG・修正対応・品質改善・新規施設追加・新年度予算編成伴走(3ヶ月)
¥420,000
COST
PART 04

お見積もり

構築から運用保守までを含めた、本プロジェクトの概算費用をフェーズ別にご提示します。

TOTAL
¥3,388,000
SECTION 07

見積もりサマリー

実データ精読の結果を反映した概算見積もりです。Phase 0完了後に正式見積もりを再提示します。

フェーズ 内容 費用(税抜)
Phase 0 環境構築・初期設定(セキュリティ最小設計) ¥280,000
Phase 1 共通層 + タイプC(4施設) ¥840,000
Phase 2 タイプB(SVC) ¥280,000
Phase 3 タイプA(JNC) ¥980,000
Phase 4 教育・運用設計 ¥280,000
構築フェーズ小計 ¥2,660,000
Phase 5 運用保守(3ヶ月 / 月額15万円) ¥420,000
小計(税抜) ¥3,080,000
合計(税込10%) ¥3,388,000
PART 05

他のアプローチ方法

本提案の構築・運用以外にも、A社様にご提供可能なAI活用支援メニューがございます。今後の業務改善にあわせてご検討ください。

OPTIONS
3メニュー
SECTION 08

ご提案可能な他のサービス

今回ご提案している収支予算自動化以外にも、A社様にご提供可能なAI活用支援メニューがございます。今後のご検討材料としてご参考ください。

分析 提案 研修 教育 伴走 支援
3つのサービスメニュー
A社様のご状況やフェーズに応じて、単独でも組み合わせでもご活用いただけます。
DATA ANALYSIS
データ分析・改善提案
単発/継続いずれも可
各施設の収支データ・入館者データを分析し、改善ポイントを定量的に提示。意思決定の判断材料を提供します。
TRAINING
研修・社内教育
研修プログラム形式
マネージャー・幹部向けにAI活用研修を提供。生成AIの業務活用基礎から、A社様独自業務への応用まで網羅。
COACH
マンツーマン伴走
月次顧問契約形式
石添氏・幹部の方向けに、AI活用に関するご相談・カスタマイズ支援を月次で提供。継続的な業務改善を支援します。