第５回：最も安い従業員は、AIだった62歳がフィリピンから仕込んだ自動化の現実

前書き

第4回では、オフショア開発の崩壊を書いた。

「Pwede」と「Hiya」という2つのタガログ語で、
フィリピン人エンジニアとの仕事で何が起きるのかを整理した。

反応をいくつかもらった。

「やっぱり怖い。」
「でも、仕組みがあるなら試せるかもしれない。」

その「仕組みを作る」という話の延長で、
今回はAIの話をする。

オフショア開発とAIは、切り離せない。
むしろ、組み合わせることで初めて意味が出る。

私が実際に作り、今も使っているツールの話だ。

1. 62歳がAIに気づいた瞬間

私がAIを本格的に使い始めたのは、60歳を過ぎてからだ。

遅い、と思うかもしれない。

でも逆に言えば、
「AIがなかった時代」を長く生きてきたからこそ、
その差が体感としてわかる。

ある日、気づいた。

「私が2時間かけてやっていた作業が、15分で終わった。」

最初は信じられなかった。
何か見落としているのではないかと思った。

でも、結果は同じだった。
いや、精度は上がっていた。

その日から、私のビジネスの作り方が変わった。

2. 導入前の現実「電話番」に人件費を払っていた

「電話番のスタッフに、毎月給料を払っていた。
同じ質問に答えるだけのために。」

私がL-Flowを作ろうと思ったのは、あるクライアントの話を聞いたからだ。

自動車整備工場を経営している日本の経営者だった。

「毎日、電話対応だけで2時間以上取られている。」

予約の確認。
営業時間の問い合わせ。
「今日空いてますか？」

同じ質問が、毎日何度も来る。

スタッフが電話番をするために、本来の整備業務が止まる。
「また同じ質問か」と思いながら、それでも丁寧に答える。

電話番に給料を払い続けていた。
同じ答えを繰り返すためだけに。

これは仕事ではない。
作業だ。

しかも、夜間や休日は対応できない。
営業時間外の問い合わせは、そのまま取りこぼしになる。

「もし夜中に予約が入ったら？」
「もし休日の問い合わせをそのまま拾えたら？」

この問いから、L-Flowは生まれた。

3. L-Flowとは何か

L-Flowは、LINEを使った業務自動化ツールだ。

難しい話ではない。

お客様がLINEでメッセージを送ってくる。
L-Flowが、代わりに返信する。
予約を受け付ける。
顧客情報を自動でスプレッドシートに記録する。

24時間365日、休まない。
文句を言わない。
同じ質問に何度でも答える。

競合との違いを、正直に話す。

世の中にはLINE自動化ツールがすでにある。

「キーワード返信」特定の言葉に反応して返信する。
「ステップ配信」登録後に順番にメッセージを送る。

これらは便利だ。
でも、限界がある。

顧客が「エンジンから異音がする」と送ってきた時、
キーワード返信では対応できない。
「担当者にお問い合わせください」と返すしかない。

結局、人が出てくる。
自動化の意味が半分になる。

L-Flowは違う。

まず、顧客の状況をリスニングする。

「どんな症状が出ていますか？」
「いつ頃から気になっていますか？」
「走行中ですか、停車中ですか？」

LINEの会話の中で、顧客から情報を引き出す。

そして、整理された情報を担当者にトスアップする。

担当者が受け取るのは「エンジンから異音がする」という一行ではなく、
症状・発生時期・状況がまとまった情報だ。

担当者はゼロから聞き直す必要がない。
すぐに判断できる。
すぐに対応できる。

さらに、顧客データが資産になる。

車検の予約を例に取る。

予約時に、顧客は車両データを入力する。
車種、年式、走行距離、前回の車検日。

L-Flowが用意したひな型に沿って入力し、送信する。
その情報は、クライアント側のデータベースに自動で反映される。

次回の車検が近づいたら、L-Flowが自動でリマインダーを送る。

「〇〇様、次回の車検は△月です。今なら早期割引キャンペーン中です。」

顧客は何もしなくていい。
クライアントも、手動でリマインドする必要がない。

キャンペーン訴求も、このデータベースから自動で行える。

顧客と接するたびに、データが積み上がる。
そのデータが、次の売上につながる。

これが、L-Flowが目指している姿だ。

対象業種は幅広い。

自動車整備、飲食店、行政書士、司法書士、
サロン・美容院、クリニック・整骨院、不動産。

共通点は「電話・LINE対応に時間を取られている」という悩みだ。

導入の流れはシンプルだ。

LINEで相談する。
業務フローに合わせた自動化の仕組みを設計する。
既存のLINE公式アカウントに設定する。
最短5日で稼働する。

難しい操作は一切ない。
設定はすべてこちらがやる。
お客様はLINEを受け取るだけでいい。

料金はベーシックプランで月3万円（税別）から。
IT導入補助金の対象申請も予定している。

4. 導入後に起きたこと

先ほどの自動車整備工場のケースに戻る。

L-Flow導入後、何が変わったか。

まず、電話が減った。

よくある質問営業時間、場所、料金は、
LINEで自動返信されるようになった。
スタッフが電話に出る必要がない。

次に、予約が増えた。

夜中の11時に予約が入っていた、という日が出てきた。

営業時間外に問い合わせをしてきた人が、
そのままLINEで予約を完了していた。

以前なら、取りこぼしていた客だ。

そして、スタッフが本来の仕事に集中できるようになった。

「また同じ質問か」という消耗がなくなった。
整備の仕事に、集中できる時間が増えた。

2時間かかっていた電話対応が、ほぼゼロになった。

これが、AIの現実だ。

劇的な変化ではない。
でも、確実に変わる

5. AIは「仕事を奪う」のではなく「夜中も働く」

AIに対して、経営者はふたつの反応をする。

「面白そうだ」と飛びつくか。
「怖い、よくわからない」と距離を置くか。

私は後者だった。

60歳を過ぎて、新しいツールを覚えることへの抵抗があった。

でも、使ってみてわかったことがある。

AIは、仕事を奪わない。

AIは、夜中も働く
AIは、同じ質問に何度でも答える
AIは、文句を言わない
AIは、疲れない

人間にしかできないことがある。
判断する。
関係を築く。
信頼を積み上げる。

AIにできることがある。
繰り返す。
記録する。
24時間対応する。

この役割分担を理解した瞬間、
AIは「怖いもの」ではなく「最も安い従業員」になる。

フィリピンでオフショア開発をしながら、
AIで業務を自動化する。

この組み合わせが、私がクラークで仕込んでいることの核心だ。

6. これが、NBCで共有したいことだ

正直に言う。

L-Flowは、私一人が作ったツールではない。
フィリピン人エンジニアと、私が設計し、形にした。

オフショア開発で崩壊した経験がある私が、
同じ失敗をしないための原則を全部入れて作った。

要件定義を徹底した。
ヒアリング雛型で認識を合わせた。
日本語のできるマネージャーを間に置いた。

その結果、動くものができた。

これは再現できる。

日本の中小企業が抱えている
「人手不足」
「対応漏れ」
「コスト高」
という問題に、
AIとオフショア開発の組み合わせで答えを出せる。

私がNBCで作りたいのは、この「答え」を一緒に試す場だ。

ツールの使い方を教えるスクールではない。
「実際にやってみる」経営者が集まる場所だ。

L-Flowを導入してみたい。
オフショア開発を試してみたい。
クラークに来て、自分の目で見てみたい。

そういう経営者と、一緒に動きたい。

7. 次回の話

第6回は、「クラーク視察ツアー」の話を書く。

実際に現地に来るとはどういうことか。
何を見て、何を感じて、何が変わるのか。

百聞は一見にしかず。
その「一見」のリアルを、次回で語る。

このマガジンは完全無料です。
情報を売るつもりはない。

日本のコスト高・採用難に限界を感じている経営者仲間に、
クラークという選択肢を早く知ってほしい。
ただ、それだけの理由で書いている。

L-Flowを実際に触ってみたい方へ。

自動車整備向けのデモを用意している。
アカウント登録不要、1分で体験できる。
👉 https://lflow-demo.noviaraks.workers.dev/

「もう少し深い話を聞きたい」と思った方へ。
現在、経営者向けコミュニティ「NBC（NEXT BORDER CLUB）」を準備中です。
クラーク視察ツアー、現地IT企業訪問、ゴルフ、オフショア開発の個別相談まで。
詳細は最終話で公開します。

気になる方は今のうちに公式LINEへ。
👉 https://lin.ee/WO7dcIkQ

NEXT BORDER Magazine 第５回
BRINGER IT SOLUTION CEO / フレラボ所長