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クリーニングのAI活用・自動化

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クリーニングのAI活用でできること

お客様から衣類を受け取り、仕分け、洗浄、仕上げ、そしてお渡しするまでが主な仕事です。

クリーニングの自動化は、どの工程から手を付けるか

そもそも、なぜその手間が生まれるのかは、クリーニングで、その手間が生まれる理由で説明しています。

お客様や取引先からお預かりした情報が、どこで外へ広がるのかは、クリーニングで、預かった情報が外へ広がる理由で説明しています。

お客様や取引先との取り決めが、どこで食い違い、もめごとになるのかは、クリーニングで、取り決めが食い違う理由で説明しています。

この六つの工程は、当社が独自に作った「仕事の種類で標準化した型」を、クリーニングのお仕事に当てはめて組んだものです。御社の業務の棚卸しは、この型を御社での呼び方と、御社だけの業務に合わせて直しながら進め、業務の改善につなげます。

1. お預かりの受付と状態の確認

預かり物を受け付ける / 予約サイトと口コミと SNS で、仕上げの様子を発信する / サービスの品目とクリーニング代の表を作る / 仕上げの予約を受け付けて管理する

  • 預かり物の中身と状態を台帳へ書き写す(書き写し係・預かり物を受け付ける)
  • 口コミと写真から、投稿の文のクリーニングの下書きをつくる(下書き係・予約サイトと口コミと SNS で、仕上げの様子を発信する)
  • 過去の仕上げの時間とクリーニング代を集計して、クリーニング代の表の下書きにする(まとめ係・サービスの品目とクリーニング代の表を作る)
  • 予約の表と担当の予定を突き合わせて、予約表にまとめる(まとめ係・仕上げの予約を受け付けて管理する)

2. 仕分けと工場への手配

シフトと指名と歩合を管理する / 仕上げに担当を割り当てて、日程を組む / 仕上げの手順と書類のひな形をそろえる

  • 指名と売上を担当ごとに集計して、歩合の下書きにする(まとめ係・シフトと指名と歩合を管理する)
  • 仕上げの表と担当の予定の表を突き合わせて、割り当ての表にまとめる(まとめ係・仕上げに担当を割り当てて、日程を組む)
  • 手順書とひな形の表記をそろえて、ひとつにまとめる(まとめ係・仕上げの手順と書類のひな形をそろえる)

3. 洗いと仕上げ

カウンセリングをして、仕上げの内容をカルテに残す / 仕上げを行い、経過と結果を記録する / しみ抜きと特殊な品の処理を決める

  • 聞き取りと施術の内容をカルテへ書き写す(書き写し係・カウンセリングをして、仕上げの内容をカルテに残す)
  • やり取りと結果をお預かりの記録へ書き写す(書き写し係・仕上げを行い、経過と結果を記録する)
  • 似た素材と過去の処理を探し出す(探し係・しみ抜きと特殊な品の処理を決める)

4. 検品とお渡し

出す前に、仕上がった衣類を別の人が確かめる / 仕上がった衣類を渡して、完了をお客様と確かめる / お預かりの進み具合と期限を見て、手を打つ

  • 仕上がった衣類と確認の一覧を突き合わせて、合わない所だけを出す(見比べ係・出す前に、仕上がった衣類を別の人が確かめる)
  • 完了の報告と受領を台帳へ書き写す(書き写し係・仕上がった衣類を渡して、完了をお客様と確かめる)
  • 期限と止まっているお預かりを記録し、近づいたら知らせる(見張り係・お預かりの進み具合と期限を見て、手を打つ)

5. 事故の対応と次のご来店

お客様の満足と要望を聞く / お客様に、再来店と継続を働きかける / 終わった仕上げの成果と知識を、次に使えるようにする

  • 似た声と過去の対応を探し出す(探し係・お客様の満足と要望を聞く)
  • 来店の間が空いているお客様を探し出す(探し係・お客様に、再来店と継続を働きかける)
  • 似た過去の仕上げと仕上がった衣類を探し出す(探し係・終わった仕上げの成果と知識を、次に使えるようにする)

6. 会計と日々の締め

クリーニング代のお会計をして、日々の締めをする / 店の日報をつけて、比べる / 衛生の届出と管理者を管理する / クリーニング代を請求する

  • レジの売上と現金を突き合わせて、合わない所だけを出す(見比べ係・クリーニング代のお会計をして、日々の締めをする)
  • 日報を集計して、店ごと日ごとに見やすくする(まとめ係・店の日報をつけて、比べる)
  • 届出と管理者の期限を記録し、近づいたら知らせる(見張り係・衛生の届出と管理者を管理する)
  • 仕上げの記録から、請求書をつくる(下書き係・クリーニング代を請求する)

クリーニングでよくあるご相談の例

  • 例:預かり物の中身と状態を台帳へ書き写すようにしたい
  • 例:指名と売上を担当ごとに集計して、歩合の下書きにするようにしたい
  • 例:聞き取りと施術の内容をカルテへ書き写すようにしたい
  • 例:仕上がった衣類と確認の一覧を突き合わせて、合わない所だけを出すようにしたい
  • 例:似た声と過去の対応を探し出すようにしたい
  • 例:レジの売上と現金を突き合わせて、合わない所だけを出すようにしたい

生活関連サービス業,娯楽業のいまの数字(公的統計)

出典:総務省統計局「統計ダッシュボード」/2026-11-07 に機械で取得
指標値時点もとの統計
1企業当たり年間売上高(生活関連サービス業,娯楽業)(個人企業)5,295 千円2025年個人企業経済調査
1企業当たり年間営業利益率(生活関連サービス業,娯楽業)(個人企業)26.7 %2025年個人企業経済調査
有効求人倍率1.19 倍2026年9月一般職業紹介状況(職業安定業務統計)

上の数字は統計ダッシュボード(総務省統計局)から機械で取得したものです。当社が加工・推計した数字ではありません。

クリーニングで、AIに任せられないのはどこですか?

現物に触れずに、素材と傷みを見極めることです。

AIが受け持つのは、書き写し・下書き・見比べ・まとめ・見張り・探し出しです。どれも、すでにある情報を動かす仕事です。

お預かりはお客様ごと、洗うのは素材ごとです。素材と傷みは、触ってはじめて分かります。

だから「どう洗うか」は、AIには出せません。決めるのは、いまも人の手です。

AIが減らすのは、見極めではありません。預り証・仕分け・受渡しの記録を作る手間です。

運営会社:ブレインコミュニティ合同会社
会社サイト(会社概要・実績):braincommunity.jp / お問い合わせ:okawa@iina-biz.com
ご相談・お見積りは無料です。
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