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属人化していた受注判断を、AIで点数化・言語化する

Kintoneに眠っていた蓄積データをAIで読み込み、「点数＋リソース＋売上」の3軸で受注可否を判定する仕組みを構築しています。

• 受注の可否判断が経験値に依存
• 蓄積データ（Kintone）が活用されていなかった
• 採算判断のロジックが点数化されていなかった

• Difyでナレッジベースを構築
• 受注判断のExcelをAIで読み込み、ロジックを言語化
• 「点数＋リソース＋売上」の複合判断として整理

Kintoneに蓄積されていたデータをAIで読み込み、受注可否を「点数＋リソース＋売上」の3軸で定量判断できるフローが完成。これまで「社長の勘」だった判断が、担当者でも根拠を説明できる状態になりました。点数のフレ幅を調整しながら、判断の精度を継続的に高めています。