# Washmen は Asana を使って請求対応時間を 90% 短縮

> Asana で AI を活用した自動化された制作ループを導入し、請求対応時間を 90% 短縮した Washmen の事例をご紹介します。

Source: https://asana.com/ja/case-study/washmen

## Washmen は、自動化された AI 生産ループにより、請求対応時間を 90% 短縮

UAEを代表するテクノロジー主導のテキスタイルケアサービスである Washmen は、Asana で自動実行の品質およびクレームシステムを構築することで、高級衣料品のオペレーションに革命をもたらしました。 Asana AI チームメイトと AI スタジオを導入することで、Washmen は手動の記憶に頼るプロセスから、仕事を自動的に引き継ぐ AI エージェントの連携チェーンに移行しました。 この変革により、平均請求対応時間が 3 日からわずか 6 時間に短縮され、管理職の人員を増やすことなく事業をスケールアップすることが可能になりました。

課題

#### 主観的な意思決定

繊細な生地に対する人間による評価に一貫性がなかったため、価値の高いアイテムに対する回避可能な損傷インシデントが発生しました。

#### 組織のメモリがない

過去の損傷履歴は個人のメモリに残っていたため、類似の生地やブランドの組み合わせでエラーが繰り返されていました。

#### 人数の線形依存関係

注文量が増えるたびに、より多くの人材を雇用する必要が生じ、事業拡大は運用上のコストがかかり、スケールアップが困難になりました。

活用方法

#### つながっている AI プロダクションループ

4 人の[Asana AI チームメイト](/ai/ai-teammates)が順番に作業を行い、評価、品質管理、リスクスクリーニング、報酬を人の手を介さずに管理します。

#### 物理的なものからデジタルへの同期

リアルタイムの API 連携により、施設内の物理的なステーションのスキャンに基づいて Asana タスクカードが自動的に移動します。

#### AI 主導型リスクセンティネル

AI は、新たに評価された衣服を過去のクレームデータベースと照合し、制作開始前にリスクを特定します。

結果

#### 請求対応時間を90%短縮

平均解決時間が 2～3 日からわずか 6 時間に短縮されました。

#### リスクの高い損害インシデントを 15 件防止

アイテムが制作に入る前に、AI 損傷リスク予測アシスタントによって。

#### 手作業を 40～50% 削減

オペレーション全体で、反復するデータ入力や調整作業を排除。

#### 規模拡大に対応した成長

アクティブな AI チームメイト 1 人のアウトプットは、フルタイムの従業員 1 人分に相当します。

- [セールスチームに問い合わせる](/sales)

- [お客様の事例に戻る](/customers)

ヨーロッパ

- [仕事リクエスト](/templates/for/operations/work-requests)

- [設備リクエスト](/templates/for/operations/facilities-requests)

小売

ミッドマーケット

- [AI スタジオ](/product/ai/ai-studio)

- [AI チームメイト](/product/ai/ai-teammates)

- [ルール](/features/workflow-automation/rules)

自律型 AI エージェントの連携チェーンの先駆者として認められている Washmen は、AI によって強化された物理的オペレーションのグローバルベンチマークを確立しています。 従来のサービス業界のロジックに AI を組み込むことで、Washmen は事後対応的な損害修復から予測的なリスク防止への移行に成功しました。

Asana 導入パートナーである[Cloudfresh](https://eu1.hubs.ly/H0tSK850)は、Washmen が大規模な AI を活用した業務の一元管理ツールに移行する際の主なアーキテクトでした。 Cloudfresh は、Washmen の複雑な施設のニーズを実用的な AI ワークフローに変換し、Asana Enterprise への移行を促進し、手動のタスク管理を完全に自律型のシステムに変える運用ワークショップを実施しました。

Asana が Washmen の業務に与える効果は驚くべきものです。 EMEA では最初に Asana AI チームメイトを導入した組織の 1 つとして、構造化されたタスク管理から真のヒューマンエージェント運用モデルへと迅速に移行し、1 日あたり 25,000 件の損害賠償請求を自律的に解決しています。 これが導入の成功の姿です。

以前は、250 以上の ShoeCare アイテムを毎日追跡するために手動でデータを入力する必要があり、情報が古くなり、

施設の現場とデジタル記録の不一致につながっていました。 Washmen と Cloudfresh は、Asana API を使用してリアルタイムの橋渡しを行い、物理的な施設のステーションを[デジタルボード](/features/project-management/project-views)に直接接続しました。
- **入力不要の受け付け**: アイテムがパイプラインに入ると、システムは自動的にブランド、サイズ、顧客の指示がすべて入力されたタスクカードを作成します。
- **物理的なスキャンによるボードへの移動**: チームメンバーが施設のステーション (プレスや QC など) でアイテムをスキャンすると、

プレスまたは QC) でアイテムをスキャンすると、対応する Asana のカードが自動的にそのステーションの列に移動します。
- **自動文書化**: フロアで撮影された前後の写真は自動的にタスクに添付されるため、毎月 7,500 件以上のタスクに一貫した証拠が確保されます。
- **リアルタイムのデータ同期**: バックエンドで注文が更新されると、Asana カードの説明がリアルタイムで更新されるため、

チームが古い情報をもとに働くことがないようにします。

最も革新的な要素は、物理的なスキャンによって Asana のボードの列がリアルタイムで更新されることです。 チームメンバーがステーションでアイテムをスキャンすると、タスクカードが移動します。 これにより、手作業による調整の全体が置き換えられ、Asana は建物のリアルタイムの運用マップに変わります。高級衣服のケアでは、高価値のアイテムに対する 1 回のミスが数千ディルハムのコストにつながる可能性があります。 Washmen は、Asana AI チームメイトの連携チェーンを導入し、予測型のセーフティネットとして機能させることで、衣服が処理される前の段階でリスクを特定しています。
- **自動評価アシスタント**: AI チームメイトは、UAE および国際的な高級小売店の現在の小売価格を調査し、すべてのアイテムのリスクしきい値を設定します。
- **AI QC 検証者**: このチームメイトは、6 つのリスクカテゴリ (色落ち、質感の変化など) とブランド固有の注意事項に照らし合わせて、2 分以内にケアプランを評価します。
- **損害リスク監視**: AI チームメイトは、アイテムの属性を Washmen の過去のクレームに関する完全なデータベースと照合し、過去に問題が発生した生地の組み合わせにフラグを立てます。
- **自動エスカレーション**: 高価なアイテムにリスクのあるケアプランがある場合、[AI チームメイト](/product/ai/ai-teammates)は体系的なアラートを発し、担当者がリスクを確認するまで生産が開始されないようにします。

人々の頭の中に存在する品質チェックから、すべてのアイテムに組織知が適用されるシステムへと移行しました。 アイテムが評価されると、2 分以内に 4 層の品質管理が並行して実行されます。これは、AI チームメイトの連携ループによって自動的にトリガーされます。従来、クレーム処理では、エージェントが 2～3 日かけてアイテムの価格や顧客履歴を手作業で調査する必要がありました。 Washmen は現在、補償評価者 AI チームメイトを活用して 9 セクションからなる完全なレポートを作成しており、カスタマーエクスペリエンスチームは数日ではなく数分で問題を解決できます。
- 評価基準の取得: AI チームメイトは、確認済みの小売業者の URL からアイテムの価値を調査し、現在の価格に基づいて補償額を決定するため、推測に頼る必要がありません。
- 顧客価値の認識：レポートは顧客生涯価値と注文履歴を考慮するため、高価値の顧客は適切に検討された成果を受け取ることができます。
- 顧客向けメッセージの下書き: AI チームメイトは、補償オファーを含むプロフェッショナルで共感的なメッセージを生成し、エージェントはそれを確認してすぐに送信できます。
- 戦略的な可視性: 管理[ダッシュボード](/features/goals-reporting/reporting-dashboards)は、請求の傾向とリスクフラグをリアルタイムで集約し、ミスの修正から完全な防止へと焦点を移行させます。

[Cloudfresh を使って Asana で](https://www.youtube.com/watch?v=vadCrGCuFB0)自動化された AI 生産ループを構築することで、Washmen は成長と人件費を分離し、プレミアムサービスの水準を犠牲にすることなくアラブ首長国連邦全域に拡大することが可能になりました。 この変革により、Asana は物理的な施設のスキャンと、データに基づいたインテリジェントな意思決定を結びつけるデジタルバックボーンとなりました。 Washmen がリスク予測モデリングに移行する中、AI によって強化されたオペレーションモデルにより、UAEで最も価値のある衣服が絶対的な精度と文書化されたケアで処理されることが保証されます。

AI スタジオと AI チームメイトにより、コラボレーションのあり方が変わりました。複雑なワークフローがインテリジェントな自動化アクションに変わり、チームはお客様に比類のない体験を提供することに集中できるようになりました。

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