ある夜の、
ある施工店主の話。

4 月のある木曜日、夜 22 時。

群馬県のある施工店オーナー、A さん（仮名・43 歳）は、まだ店内のデスクに向かっていた。今日最後の施工を終えたのが 18 時半。それから 3 時間半、片手にコーヒー、もう片手にスマホを持って、Google マップに届いた口コミ 4 件への返信を書いている。

文章を書くのは、得意ではない。

「コーティング後 3 ヶ月、まだピカピカです」――この一行に、どう返すか。「この度は◯◯◯◯コーティングをご利用いただき……」と打ち始めて、5 分後には消す。何度書いても、心がこもっていない気がする。

横では、奥さんが待っている。子どもはとっくに寝ている。

A さんは、ぽつりとつぶやく。「だれか、これ、代わりにやってくれないかな」と。

一般的な大規模言語モデル AI――ChatGPT、Gemini、Claude――は確かに賢い。文章は書ける。でも、コーティング業界の現場で使おうとすると、必ずどこかで違和感が出る。

例えば、「塗装面のコーティング」と「塗膜面のコーティング」。これは業界では明確に違う作業を指すが、汎用 AI に説明させると、ほとんどの場合、両者を混同して書いてくる。

あるいは、「ガラス系」と「ガラス被膜系」。「シリカ系」と「ポリシラザン」。「水性ワックス」と「水性コーティング」。

――業界の現場で口にされる言葉ひとつひとつに、汎用 AI は躓く。「結局、AI で作った文章を全部書き直すなら、最初から自分で書いた方が早い」――これが、業界 9 割のオーナーが汎用 AI に対して下した判定だった。

すべては、
現場の声から。

弊社が「コーティング業界専用の AI」を作ろうと決めた瞬間がある。

2024 年秋、認定店ネットワーク全国会議。ある関西のオーナー、K さんが、こう言った。

「俺、コーティングの仕事は好きやけど、夜の事務作業だけは無理や。これだけ AI 全盛の時代に、なんで業界向けの AI が無いんや？」

会場の半数以上が頷いた。

その日、本社に持ち帰って役員会議で議論した。「業界向け AI を作る」――言うのは簡単だった。だが、実際にやろうとすると、3 つの壁があった。データセットの不在。54 名の現場感覚の学習。常時進化する仕組み。それでも、3 つの壁の向こうに「業界が認める AI を作れば、業界の標準ツールになる」という未来図が見えていた。

施工は、
職人の手で。

私たちが「AI 右腕」を作る上で、最初から決めていたことがある。

施工――つまりコーティング作業そのものは、職人の手で。この領域だけは、AI に譲らない。

触覚で塗膜の状態を判断する感覚。車のオーナーと施工前に交わす会話の温度感。「あ、この車は今日の湿度だと、3 時間乾燥が必要だな」という現場勘。これらは、業界 20 年の職人が体に覚え込んだものであり、AI が再現できる種類のものではない。

AI 右腕の役割は、職人技の代替ではなく、職人を支えることだ。施工後の事務作業――口コミ返信、ブログ、Instagram、クレーム対応、新人教育、販促企画――この 6 つの領域で、職人の代わりに「言葉」を生み出す。店には「2 つの腕」が要る。ひとつは、車に触れる職人の手。もうひとつは、文章を書く AI の腕。

「全国 100 社限定」――これは販売戦略のために設けた数字ではない。AI 右腕は、認定店オーナーからのフィードバックで日々進化する。

仮に全国 1,000 店舗にいきなり提供したら何が起きるか。オーナーからのフィードバックは、声の大きい意見に偏る。本当に現場で困っている小さな違和感は、見逃される。AI の精度は、むしろ落ちる。

だから、私たちは数を絞った。100 社だから、ひとり一人のオーナーと密な関係が築ける。100 社だから、エリアの保護ができる。100 社だから、AI が現場と一緒に育つ。