最近は経営会議で生成AIを使った回答だしをする機会が増えてきました。

先日も27年間経営顧問をしている住宅会社の経営会議で、経営計画書モニタリングをしている最中に、ChatGPTとGeminiを使って情報収集をしました。

しかも時間はかかるがDeepResearch機能を使って、詳細情報を収集したので、経営者の判断にも役に立った訳です。

１，工務の社員募集で同業他社の中途の賃金を調査

工務の社員が昨年退職したため、現場監督ができる経験者の中途採用を急ぐ必要があります。

しかし求めるレベルの経験者の反応がないとのこと。

そこで改めて採用ページに条件を吟味すると、初任給が低い。

すると、中途社員も他の住宅会社と比較すると、どうしても他社に眼が行くのはあきらか。

そこで社長から「他社の中途社員募集の金額を調べるように」と総務部長に指示をしたので、私が「いや、今調べましょう。DeepResearch機能を使って」

と提案して、しばらく待ってもらいました。

すると10数分後に同業他社10社の初任給や年齢経験別、資格保持別の月給が工務、設計、積算などの専門職種別に細かく一覧表が出てきました。

これを見た社長も「中途採用の工務の金額をもっと高くしないといけない。しかし既存社員との逆転現象をしないようにルール変更が必要」だと認識されました。

そこで私も「年俸制」「賞与の一部を月給に増額」などの方法を提案しました。詳細は次回以降の経営会議で議論されます。

因みにハルシネーション防止の為、ChatGPT結果をGeminiに伝え「間違い箇所を指摘して」と再度DeepResearch機能を使っいました。

２，地域同業他社の坪単価比較調査

このDeepResearch機能の結果を見ていた社長から「先生、他社の坪単価の情報を出してください。」とオーダーが入りました。

そこで建坪や商品シリーズ、ターゲット顧客、スタイル、設備、外構そしてターゲットの住宅会社を10社聞き出し、それを基にDeepResearch機能で分析依頼しました。

最近の資材高騰で坪単価の値上げをして見積をだしているが、いくつか失注をしているという事実があり、他社の動向は気になるところです。

DeepResearchの結果、当社の坪単価は高めであることが分かりました。

実際には最終値引きをしても、他社の公開している坪単価帯より高いのです。

この結果に対して、これを念頭に入れて粗利率をキープしながら、臨機応変に対応する事を確認しました。

具体的には標準仕様は手を付けず、施主の拘り箇所と非拘り箇所の違いを見積に反映させて、コストを下げるなどの方向性が出ました。

３，同業他社の営業戦略を調査

 次いでに同業他社の営業戦略もDeepResearch機能を使って情報収集しました。

当社が同業他社と差別化する為には、どういう点に重点を置くべきかを確認する為です。

DeepResearch機能で調査したい項目を入れて、search開始。

出てきた結果に対して、当社の「強み情報」を細かく入れて、「当社の強みを生かして、同業他社と差別化できる営業戦略、マーケティング戦略を出してほしい」と再度DeepResearchしました。

すると、細かく案が出てきました。

この結果は十分すぎるほどの内容でした。

ターゲティングした同業他社がWebサイトやSNSでどういうPRをしているか、また顧客の評価などからAIが分析して提案してくれます。

それに対して当社の「強み」を活かした差別化可能なマーケティング戦略も分析してくれました。

これを参考に役員で再度落とし込み、検討するようです。

４，住宅内覧会の企画内容の盲点をAIで検証

更に２か月後に開催する内覧会の企画内容を聴きだし、その目的や目標とこの企画の問題点（ダメ出し）をしてもらいます。

全く忖度なく、痛いところを突いた指摘が出ました。

そして、次の段階として内覧会に追客中の見込み客や全くの新規先が来場してもらうには

「何が不足しているか」

「子供連れで新規を呼ぶ際のポイントは何か」

「この内覧会の条件から、これからでもできる準備は何か」

を出してもらいました。

すると、今まで通りの内覧会を企画していた担当役員も「この販促の方が今後の追客もできるし、ポストインした新規先もくるかもしれない」と納得していました。

経営会議の在り方も生成AIの活用により、大きく変わってきました。