プロジェクト概要
課題
太陽光の提案に訪問・手計算が必要で、リード獲得から提案まで数日かかっていた
解決
Webサイトに1行貼るだけで即座にAIシミュレーション＆PDF提案書を自動生成
技術
Python, FastAPI, Next.js, TypeScript, Google Solar API, Google Maps API, ReportLab, PostgreSQL, Tailwind CSS
開発期間
約3〜4週間
背景・課題
太陽光発電の販売・施工業界では、見込み客への提案プロセスに大きな課題がありました。従来の流れでは、Webサイトの問い合わせフォームから連絡を受け、営業担当が現地を訪問し、屋根の状態を確認してから手計算でシミュレーションを作成。提案書を届けるまでに数日〜数週間かかるのが一般的でした。
この間に見込み客の興味は薄れ、競合他社に流れてしまうケースも少なくありません。特にWebサイトを訪れた段階で「うちの家ならどれくらいお得になるの？」という疑問にすぐ答えられないことが、大きな機会損失につながっていました。
また、営業担当者がシミュレーションを手作業で行うため、人によって計算精度にばらつきが出たり、提案書のクオリティが一定しないという問題もありました。
ソリューション
MYARM AIは、太陽光発電の施工・販売会社向けに「埋め込み型シミュレーションウィジェット」を開発しました。御社のWebサイトにスクリプト1行を貼るだけで、訪問者がその場で発電シミュレーションを体験できます。
主要機能
- チャット型シミュレーション — 住所を入力すると航空写真が表示され、建物をクリックするだけで屋根データを自動解析
- Google Solar API連携 — 衛星画像から屋根面積・傾斜角・日照条件を自動取得し、高精度な発電量を算出
- PDF提案書の自動生成 — 航空写真付きのプロフェッショナルな提案書をワンクリックでダウンロード
- 管理ダッシュボード — リード一覧、シミュレーション設定（電気単価・補助金・FIT単価）、ウィジェットデザインのカスタマイズ
- リード自動取得 — シミュレーション後に名前・メール・電話を取得し、ダッシュボードに自動反映
- マルチテナント対応 — 複数の企業がそれぞれ独自の設定でウィジェットを運用可能
- 営業用チラシ出力－シュミレーションへのQRコードが付いたキャンペーンチラシが出力可能
画像 シュミレーションボットの設定画面 この画面で顧客管理等も可能
シミュレーションの精度
計算エンジンはシステム損失（パワコン効率96%・温度損失10%・配線損失2%等）を考慮した総合効率80.4%を適用。さらに日本8地域のNEDO日射量データ、FIT売電・自家消費比率の分離計算、年間劣化率を加味した投資回収年数の算出まで、実務に耐えうる精度を実現しています。
導入効果
| 項目 | 導入前 | 導入後 |
|---|---|---|
| 提案までのリードタイム | 数日〜数週間 | 即時（3分） |
| シミュレーション作成 | 営業が手計算 | AI自動算出 |
| 提案書の品質 | 担当者によりばらつき | 航空写真付きPDFを自動生成 |
| リード獲得の仕組み | 問い合わせフォームのみ | シミュレーション体験後に自動取得 |
| 導入の手間 | 専用ページ構築が必要 | スクリプト1行を貼るだけ |
使用技術
- Google Solar API / Google Maps API — 衛星画像からの屋根解析と航空写真マップの表示
- Python (FastAPI) — 高速な非同期APIサーバー。シミュレーション計算・PDF生成・認証を処理
- Next.js / React / TypeScript — 管理ダッシュボードのフロントエンド
- ReportLab — 日本語フォント対応のPDF提案書を動的に生成
- PostgreSQL (Neon) — マルチテナント対応のデータベース
- Tailwind CSS / Shadcn/UI — 管理画面のUIコンポーネント
- Shadow DOM — ウィジェットを御社サイトのCSSから完全に隔離
- JWT / bcrypt — セキュアな認証基盤