空いた時間は 見積回答と入稿確認に戻す
印刷業の
見積依頼、
それらを
相談だけでも
こんなことで、見積りの返事が遅れていませんか
- 見積りの
返事が、 いつも 後回しに なる - 案件ごとに、
確認する 項目が 変わる - 入稿データの
受け取り方が、 毎回 ちがう - 過去の
似た 案件を、 その 都度探している - 電話と
メールで、 確認の 往復が 続く - 担当が
違うと、 見積りの 書き方が 変わる

原因は、
見積りを
紙代は下げられない。返事は速くできる
紙の
2025年8月から、
2026年5〜6月には、
それでも、
大ロットの
だから、

削った時間の行き先を、先に決める
時間が
私が
いま手が
※ 業界メディアが
研修ではなく、動く仕組みを作って納品します
AIの
御社の
実際に
何を
どの
御社の

納品するもの
- 01 現行業務フロー図
誰が
何を 入力し、 どこで 判断し、 何を 出しているかを 1枚に - 02 AIと
人の 役割設計図 AIに
任せる 処理、 人に 残す判断、 承認の 手順、 例外時の 戻し先 - 03 動く
AI業務フロー いまの
メール、 Excel、 共有フォルダを 活かして 構築 - 04 運用マニュアルと
操作説明 担当者が
自分で 使える 状態に - 05 テスト運用と
効果測定 実際の
見積依頼を 流し、 導入前後の 時間と 件数を 比べる - 06 時間の
再配置計画 空いた
時間を、 誰の どの 活動に 戻すかを 決める
印刷業・見積対応の
- 営業 見積依頼が
届く メール・電話・FAX - 営業 仕様を
聞き直す 部数・用紙・加工 - 事務 過去の
似た 探し先は案件を 探す ばらばら - 事務 見積りを
書く 毎回ゼロから - 営業 見積りを
返す 書き方は人に よる - 事務 入稿データを
受け取る 受け取り方が毎回 違う - 事務 不足を
問い合わせる 返事待ちが挟まる - 現場 面付けと
刷版を 人の決める 判断 - 現場 色校正の
合否を 人の見る 判断 - 担当なし 返事が
遅れた 相談が案件 流れる
- オレンジ枠 = 時間が
溶けている 工程 (AI化の 対象候補) - 黒枠 = 人の
判断・作業と して 残す工程
依頼は
その
CoreGen. / 無料相談で
AIがやること、人が決めること
AIに
色と
入力
- 見積依頼メール
- 入稿の
受付連絡 - 過去案件と
仕様書 - 用紙・部数・加工条件
- 顧客情報
- 依頼内容の
整理 - 不足する
仕様の 洗い出し - 過去の
似た 案件の 検索 - 見積回答の
下書き - 入稿受領連絡の
下書き
- 色校正の
合否判断 - 面付け・下版・刷版の
条件 - 印刷・加工工程の
実施 - 原価と
最終価格 - デザイン・
レイアウトの 判断
出力
- 見積回答の
たたき - 確認事項リスト
- 入稿受領連絡
- 過去案件の
参照サマリー - 対応予定
例外時の戻し先
AIが
最終承認
送信前に
色と
過去の
ここは
仕組みに
刷ってしまえば
導入前と導入後で、こう変わります
導入前 人がやる工程 5
- 見積依頼が
届く - 仕様を
聞き直して 往復 - 過去の
似た 案件を 探す - 見積りを
書き起こす - 価格と
条件を 決めて 返す - 返事が
遅れる
導入後 人がやる工程 2
- 見積依頼が
届く - ここはAIが自動で AIが
自動で AIが不足点を 洗い出す 自動で AIが探す 自動で たたきを 作る - 価格と
条件を 決めて 返す - 次に
返す案件が 自動自動で 並ぶ
価格・
変わるのは、
聞き直す、
代わりに、
御社の
進め方
- 01
STEP 01
無料相談
見積対応と
入稿確認の 流れを 伺い、 どこに AIを 入れるかを 整理 - 02
STEP 02
対象業務と
現状の 数値化 伺った
内容から 対象業務を 決め、 いまの 件数と 所要時間を 測る - 03
STEP 03
設計図と
費用の ご提示 役割設計図を
お見せしたうえで、 費用と 期間を ご提示 - 04
STEP 04
構築
いまの
メール、 Excel、 共有フォルダを 活かして 組み上げる - 05
STEP 05
操作説明と
テスト運用 実際の
見積依頼を 流し、 使いにくい ところを 直す - 06
STEP 06
効果確認
STEP 02の
数字と 比べ、 続ける ・ 広げる ・ 終えるを 一緒に 決める

私は、組織の中で売上を作ってきた人間です
星野 創吉
ほしの そうきち
経歴
- 近畿大学経営学部卒業後、株式会社フィナンシャル・エージェンシーに入社
- 新規事業の立ち上げ、営業戦略の設計、営業組織の拡大に従事し、27歳で執行役員に就任。営業部門の担当役員として、1,000名規模の営業組織マネジメントを経験
- KPI/KGI設計、CRM施策、データ分析を活用したマーケティングを軸に、担当事業の売上規模を年間500万円から35億円規模へ拡大
- その後、はなさく生命保険株式会社にて営業企画部門に所属し、新規マーケット開拓を担当
- 2025年4月に独立し、AIコンサルティング事業を開始。現在は、営業・マーケティング領域を中心に、AI活用、業務効率化、AI導入設計を支援しています
まずは、話を聞かせてください
いまの
効果が
オンラインで
よくある質問
Q. 費用はどのくらいかかりますか
対象業務の
無料相談で
相談の
Q. 導入実績や事例の数字を見せてもらえますか
他社の
扱う
代わりに
Q. お客様からお預かりした入稿データや原稿を、AIに渡すことになりませんか
扱う
お客様から
人の
Q. 事務所がITに強くありません。使えるでしょうか
いまの
マニュアルと
Q. 全部AIが自動でやってくれるのですか
いいえ。
デザイン・
不足する
まずは無料相談から
見積依頼は、
その
まずは、
AIを
資料の内容
- AIが
やる こと、 人が 決める ことの 全体 像 - 印刷業で
最初に 測る 数字 - 相談から
効果確認までの 進め方
相談だけでも
しつこい