LOCAL FRONT DESK KEEPER
社内データを、自然な言葉で検索・集計。
ローカルLLMが自然な質問から期間・商品・所属などの条件を読み取り、集計はSQLなどで正確に実行します。売上、在庫、案件、工数など、今ある社内データを質問できる業務システムです。GASやGoogle Workspaceとの連携にも対応します。
社内データを、質問できる業務システムに。
Local Front Desk Keeperは、Excel、CSV、Access、業務データベースなどに蓄積された情報を、普段の言葉で検索・集計するためのローカルAIシステムです。自然な質問を正確な検索・集計につなげる、数字に強いところが特長です。
「先月のA製品の売上を営業所別に見たい」「在庫が少ない商品は」「最近の特記事項を確認したい」。こうした質問から、期間、商品、所属、条件などを読み取り、検索条件へ変換します。数字をAIに推測させず、集計そのものはSQLなどで正確に実行します。
自然な質問を整理
言い回しや商品名の表記ゆれを吸収し、検索に必要な条件を取り出します。
SQLなどで集計
売上合計、件数、内訳などは、データベース側で再現可能な形で計算します。
権限に合わせて回答
顧客名や担当者名などは、利用者の権限と用途に応じて表示範囲を決めます。
判断は任せない
個人評価や経営判断など、機械が答えるべきでない質問は人の確認へ回します。
質問から、確かな集計結果へ。
Keeperの専用Web UIでは、質問文と、システムが解釈した検索条件、集計結果、内訳を同じ画面で確認できます。
社外からのメールを入口にする運用にも対応できますが、基本となるのは社内メンバーが使う業務画面です。現在の実装では聞き返しを行わず、一度の質問から結果を返します。
- 何を検索したのか、解釈した条件を確認できます。
- 合計だけでなく、該当データや内訳も表示できます。
- 回答できない質問は、理由とともに人へ引き継げます。
自然な質問を受け取り、解釈した条件と台帳の集計結果を表示するWeb UIです。
AIに計算させない。だから業務で使えます。
ローカルLLMは、質問文を検索条件へ翻訳する役割に絞ります。数字の計算や対象行の抽出は、SQLや既存の業務ロジックが担当します。
自然な質問
「今月のAシリーズを営業所別に」
条件へ変換
期間、商品、所属、集計単位を整理
正確に集計
SQLや既存プログラムで検索・計算
結果を確認
条件、合計、内訳を分かりやすく表示
売上だけではありません。
表形式で整理されたデータなら、業種や部門に合わせて幅広く応用できます。最初から全部を対象にせず、効果が分かりやすい一つの台帳から始めます。
売上・営業
商品別・地域別実績、案件進捗、失注理由、営業メモ。
在庫・仕入れ
現在庫、欠品候補、滞留在庫、仕入先別実績。
経理・管理
未入金、経費内訳、部門別収支、予算消化状況。
案件・工数
案件別原価、作業時間、納期、担当状況。
保守・顧客対応
問い合わせ履歴、故障傾向、対応件数、未対応案件。
勤怠・人員
残業、有給、配置、スキル情報。権限管理を前提に扱います。
製造・品質
生産数、不良率、設備停止、ロット別記録。
店舗・予約
商品別売上、時間帯分析、予約状況、発注判断。
GASと組み合わせて、入力・集計・通知をつなぐ。
GASは決められた処理の自動化、Keeperはその都度変わる質問への対応を得意とします。
Googleフォームやスプレッドシートを日々の入力窓口にし、GASでデータの整形、定期出力、通知などを行います。Keeperは、同期した必要範囲のデータを自然な言葉で検索・集計します。定型業務と自由な問い合わせを組み合わせることで、現場の入力から管理者の確認までを一つの流れにできます。
GASが得意なこと
- Googleフォームからの受付
- スプレッドシートの整形・転記
- 日時を決めた集計やファイル出力
- 条件に応じたメール通知
Keeperが得意なこと
- 毎回異なる自然な質問の理解
- 表記ゆれを含む検索条件の整理
- 権限に応じた検索・集計
- 回答すべきでない質問の切り分け
例えば、こんな連携が考えられます。
営業報告
Googleフォームの日報をGASで整理し、Keeperへ「今週の案件動向」を質問します。
在庫と発注
在庫表を定期同期し、Keeperで不足候補を確認。決めた条件の通知はGASが送ります。
案件・工数管理
入力データをGASで統一し、Keeperで案件別の工数や遅延状況を照会します。
連携方法は、扱う情報、既存のGoogle Workspace運用、社内のセキュリティ方針に合わせて設計します。クラウドへ出さない情報はローカル側に残し、必要な項目だけを同期する構成も可能です。
今あるデータを出発点にします。
Excel・CSV
日常的に使っている台帳や、基幹システムから出力したデータ。
Access
長年運用している顧客、商品、案件などの業務データ。
業務データベース
MySQL、PostgreSQL、SQLiteなどの既存データ。
Google Sheets
GASによる整形・同期を含め、現在の運用に合わせて連携。
データが複雑な場合は、項目の意味、複数表の関係、表記ゆれ、欠損値を確認し、Keeperが安全に照会できる形へ整えます。
BIツール、チャットボット、GASとの違い。
| 仕組み | 得意なこと | Keeperとの関係 |
|---|---|---|
| BIツール | 決められた指標を、グラフやダッシュボードで継続的に確認 | Keeperは、事前に画面を作っていない質問にも自然な言葉で対応 |
| 生成AIチャット | 文章の要約、説明、アイデア作成 | Keeperは数字を生成せず、データベースの検索・集計結果を返す |
| GAS | 決められた手順の自動化、Googleサービス間の連携 | GASで入出力と定型処理、Keeperで自由な質問を担当 |
| Keeper | 自然な質問から条件を整理し、社内データを正確に検索・集計 | 既存のBI、GAS、業務システムを置き換えず、照会窓口として追加 |
便利さより先に、答えてよい範囲を決めます。
利用者と権限
部門、役職、利用目的に応じて、閲覧できる項目や集計単位を決めます。
質問できる範囲
対象データ、利用可能な条件、禁止する質問を導入時に整理します。
条件と結果の確認
システムが解釈した条件と内訳を表示し、結果を検証できるようにします。
人への引き継ぎ
個人評価、例外処理、判断を伴う内容は、回答せず担当者へ回します。
一つの台帳から、小さく始めます。
STEP 1
質問を決める
誰が、どのデータへ、何を質問したいのかを整理します。
STEP 2
データと権限を整える
項目、表記ゆれ、権限、回答しない範囲を確認します。
STEP 3
実際の質問で検証
現場の質問を使い、検索条件と結果を確認して調整します。
売上台帳の公開デモをお試しいただけます。
住宅設備案件を想定したデモ用売上台帳を用意しています。製品名の表記ゆれ、営業所、案件条件、特記事項を含むデータへ質問すると、実際にメールで検索・集計結果が届きます。
公開デモでは、実際の社内資料、顧客情報、営業実績、個人情報などを入力しないでください。
Local Front Desk Keeperの公開デモを試すよくあるご質問。
AIが売上金額を計算するのですか。
AIは質問を条件へ変換します。金額、件数、内訳はSQLなどで正確に検索・集計します。
Excelのままでも始められますか。
出発点にできます。更新方法やデータ量を確認し、CSV化やデータベース化を含めて構成を決めます。
GASだけで作るシステムとの違いは。
GASは決められた処理に強く、Keeperは毎回異なる自然な質問の理解に強みがあります。組み合わせることで両方を活かせます。
Google Sheetsを直接参照できますか。
可能ですが、権限やデータ量、更新頻度に応じて、必要な範囲をローカルへ同期する構成も検討します。
複数の台帳を横断できますか。
項目の関係を定義すれば可能です。まず一つの台帳で検証し、必要に応じて対象を広げます。
個人別の実績も検索できますか。
技術的な可否より、業務上の必要性と権限を優先します。個人評価につながる質問は人へ回す設計を基本とします。
今ある台帳で、何を質問したいですか。
売上、在庫、案件、工数、問い合わせ履歴など、現在使っているデータを確認し、Keeperに任せられる範囲を整理します。GASやGoogle Workspaceを利用中の場合は、現在の入力・集計・通知の流れも含めてご相談いただけます。
