物件のトラブル対応履歴の管理に悩む担当者へ――Gemini Notebookで修繕の優先順位まで見える化する方法

「あの物件、前にトラブルがあったとき、どう対応したんだっけ」——テナントや入居者からそう聞かれて、担当者の記憶や過去のメールを探し回った経験はないでしょうか。さらに、複数の物件を管理していると、「今、どの物件から手を付けるべきか」という優先順位も、担当者の感覚に頼りがちです。今回は、物件・案件ごとのトラブル対応履歴を、Gemini Notebook（NotebookLM）に読み込ませておくだけで、①自然な言葉で質問して探し出せるようにし、②さらに複数物件を横断して「どこが一番リスクが高いか＝修繕の優先順位」まで見える化し、経営会議用のスライド資料にまで仕上げる方法についてお話しします。

現場でよくある「対応履歴が担当者の頭の中にしかない」悩み

物件管理・スケジュール・入居者対応の情報が担当者ごとに分散し、属人化によって業務の継続性にリスクが生じている、という不動産管理業やビルメンテナンス業の現場の声がよく聞かれます。

過去のトラブル対応は、メールや電話でのやり取り、担当者の手元のメモなど、あちこちに散らばりがちです。同じような問い合わせがあったとき、担当者が在籍していれば記憶を頼りに答えられますが、異動や退職があると、その経緯ごと分からなくなってしまいます。月次の報告資料を作る際も、過去の対応履歴を一件ずつ思い出しながらまとめる作業に時間がかかっている、という声も聞かれます。さらに、複数物件を掛け持ちしていると、「今どの物件を優先して手当てすべきか」も担当者の経験や勘に頼りがちで、経営会議で根拠を持って説明しづらい、という悩みも聞かれます。

実は、今ある記録をGemini Notebookに読み込ませるだけで検索できるようになります

精密部品メーカー（従業員70名規模）では、過去10年分のクレーム情報をスプレッドシートに一元化したうえでGemini Notebookに接続し、トラブルの条件を自然な言葉で入力するだけで類似したトラブルの対処法を2分以内に抽出できる仕組みを構築しています。この考え方は、クレーム対応に限らず、物件や案件ごとの対応履歴を検索する場面にもそのまま応用できます。

物件管理・ビルメンテナンス業の場合であれば、日々の点検記録やトラブル対応メモをテキストとして蓄積し、Gemini Notebookのソースとして追加しておくだけで、「〇〇物件で過去にあったトラブルは？」と聞くだけで、担当者の記憶に頼らずに過去の経緯を探し出せるようになります。専用の物件管理システムを新たに契約する必要はなく、今使っているGoogleアカウント（Google Workspaceの契約があれば追加費用なし）だけで始められる点がポイントです。

しかも、Gemini Notebookが役に立つのは1件ずつの検索だけではありません。複数物件の記録をまとめて読み込ませておけば、「どの物件でトラブルが多いか」「どんな種類のトラブルが繰り返し起きているか」といった傾向を集計・可視化し、修繕の優先順位づけなど経営判断に使えるレポートとして取り出すこともできます。1件ずつの問い合わせに即答できるだけでなく、物件全体を俯瞰した「見える化」まで一つの仕組みでカバーできる点を、今回は確かめてみます。

今回試すのは「物件ごとの対応履歴をGemini Notebookに読み込ませて、自然な言葉で検索する」プロンプト

ステップ1：物件・案件ごとのトラブル対応記録をテキストでまとめる

物件名（または案件名）・発生時期・トラブルの内容・対応内容が分かる形で、Googleドキュメント等にテキストでまとめます。すでにメールや報告書として記録が残っている場合は、その内容をコピーしてまとめる形で構いません。

〔置き換え箇所〕：物件名・テナント名・入居者名など固有情報が含まれる場合は、「物件A」「入居者B」のような仮名に置き換えてから使ってください。

ステップ2：Gemini Notebookに新しいノートブックを作り、ソースとして追加する

https://notebook.google.com/ にログインし、新しいノートブックを作成します。ステップ1で用意したGoogleドキュメントを、ソースとして追加します。PDFよりもテキスト（Googleドキュメント）形式の方が読み込み精度が安定しやすい点は、これまでの回でも確認してきた通りです。

ステップ3：気になることを自然な言葉で質問する

①まずは基本形で、特定の物件・案件の対応履歴を聞く

〔物件名〕で、〔トラブルの種類〕に関するトラブルとその対応内容を教えてください。

②次に、複数の物件・案件にまたがる共通パターンを聞く

複数の物件で共通して発生しているトラブルの種類があれば、物件名とあわせて教えてください。

③次に、記録を踏まえた改善策まで提案させる

〔物件名〕について、過去のトラブル対応記録を踏まえて、
今後同じような問題を防ぐために管理体制の面で改善できる点を3点、提案してください。

④最後に、複数物件の傾向を集計し、経営判断に使えるレポートにする

これまでの物件の対応履歴を踏まえて、物件ごとのトラブル件数・傾向を集計し、
修繕優先度が高い物件はどこか、月次の管理会議やオーナー報告で使えるレポート形式でまとめてください。

〔置き換え箇所〕：〔物件名〕〔トラブルの種類〕の部分は、実際に調べたい対象に合わせて書き換えてください。

ステップ4：スタジオ機能で、集計結果をそのままスライド資料にする

Gemini Notebookの画面右側にある「スタジオ」パネルから「スライド」を選び、「物件ごとのトラブル傾向と修繕優先度をまとめた、経営会議で使えるスライド」のように作りたい資料の内容を指示すると、数分でPDF形式のスライド資料が自動生成されます。チャットで質問して終わりではなく、そのまま人に見せられる資料の形まで一気に作れる点が、Gemini Notebookならではの機能です。

5つの実験で、実務に使えるかを確かめました

一度検索がうまくいっただけでは、実務で安定して使えるかは分かりません。そこで今回は、性質の異なる5つの実験を通じて、この方法がどこまで信頼できるか、どこに限界があるかを確かめることにしました。架空のビルメンテナンス会社が管理する3物件（物件A：オフィスビル、物件B：商業施設、物件C：賃貸マンション。物件名・内容はすべて架空のものです）の過去8か月分のトラブル対応記録を用意し、Gemini Notebookにソースとして読み込ませました。あえて物件Cだけは他の2物件より簡潔なメモ書き調で記録し、担当者によって書き方の詳しさが違う、という実際の現場に近い状態にしています。

実験1：顧客からその場で聞かれた想定で、特定物件の対応履歴を素早く正確に拾えるか

テナントや入居者から「あのトラブル、前にどう対応したっけ」とその場で聞かれた想定で、「物件Aで、エレベーターに関するトラブルとその対応内容を教えてください」と質問したところ、約3秒で次の回答が返ってきました（実際の出力）。

原因・対応・再発防止策まで整理された形で正確に返ってきました。電話やメールで探し回っていた時間を考えると、その場で即答できる価値の大きさを実感しました。

実験2：ヒントを与えずに、複数物件にまたがる共通トラブルのパターンを見抜けるか

3物件の記録には、時期も原因もバラバラな「水漏れ・雨水浸入」のトラブルが含まれています（物件A：6月・配管劣化、物件B：9月・給水管破損、物件C：9月・防水シート劣化）。こちらから「水漏れ」という言葉を一切出さずに、「複数の物件で共通して発生しているトラブルの種類があれば、物件名とあわせて教えてください」と聞いたところ、約13秒で次の回答が返ってきました（実際の出力より抜粋）。

3物件すべての水漏れ関連の記録を正しく拾い上げ、「共通して発生している」と指摘してきました。しかも、水漏れ以外にも照明設備・空調設備・エレベーター・防犯セキュリティ・駐輪場という5つのカテゴリーにまで整理して、こちらが想定していなかった共通点まで示してきたのは、複数の記録を横断的に扱えるGemini Notebookならではの強みだと感じました。

実験3：記録の書き方が簡潔な物件でも、改善提案までの精度は落ちないか

他の2物件より簡潔なメモ書き調で記録した物件Cについて、「過去のトラブル対応記録を踏まえて、今後同じような問題を防ぐために管理体制の面で改善できる点を3点、提案してください」と聞いたところ、次のような提案が返ってきました（実際の出力より抜粋）。

「事後保全から予防保全への移行」「管理規約の周知徹底と運用ルールの適正化」「トラブル記録の標準化（物件Aのように原因と再発防止策をセットで記録する形式へ）」という、記録の簡潔さを感じさせない具体的な提案でした。特に3点目は、物件Cの記録が簡潔であること自体を課題として認識したうえでの提案で、記録フォーマットのばらつきをむしろ言い当ててきたのが興味深い発見でした。

実験4：物件ごとの傾向を集計して、経営判断に使えるレポートにできるか

「物件ごとのトラブル件数・傾向を集計し、修繕優先度が高い物件はどこか、月次の管理会議やオーナー報告で使えるレポート形式でまとめてください」と聞いたところ、物件ごとの傾向分析、修繕優先度の評価、今後のアクションプランまでを含んだレポートが返ってきました（実際の出力より抜粋）。

物件B（商業施設）が最優先と判定され、理由（熱源機の能力不足による営業影響の大きさ）も添えられていました。1件ずつの検索にとどまらず、複数物件を横断した傾向把握・優先順位づけまでできる点は、まさに「見える化」の名にふさわしい結果でした。

実験5：スタジオのスライド機能で、そのまま経営会議に出せる資料まで自動生成できるか

Gemini Notebookの「スタジオ」パネルから「スライド」を選び、「物件ごとのトラブル傾向と修繕優先度をまとめた、経営会議で使えるスライドを作成してください」と指示したところ、約10分後に、表紙を含む11ページのスライド資料がPDF形式で完成しました。全物件共通の重大リスク（水漏れ・昇降機トラブル）を指摘する結論スライドに始まり、物件ごとの傾向を示すレーダーチャート、トラブル発生の月次タイムライン、リスクマトリクス、物件別の課題比較表まで、個別に作ろうとすれば半日仕事になりそうな資料が、指示文1つで出来上がったことに驚きました。

ただし、ここで見過ごせない発見がありました。実験4のレポートでは「物件Bが最優先」と判定されていたのに対し、このスライドの「最優先事項」スライドには、こう書かれていたのです（実際の出力より抜粋）。

物件Bを最優先としていた実験4に対し、実験5では物件Cの人命リスクを最優先に置く、優先順位が入れ替わった結論になっていました。どちらも記録の内容そのものは正しく踏まえたうえで、「金額・営業影響を重く見るか」「人命・安全リスクを重く見るか」という評価軸の違いが結論を左右した形でしたが、同じデータからでも聞き方・出力形式によって結論が変わりうる、という実務上とても重要な発見でした。

使ってみて感じたこと

5つの実験を通じて、物件・案件ごとの対応履歴を「検索」するだけでなく、複数物件を横断した「見える化」までGemini Notebook一つでカバーできる手応えを感じました。特に実験1・実験2の速さと正確さは、担当者がその場で顧客に答えられる実務的な価値がそのまま体感できるものでした。

一方で、実験4と実験5で優先順位の結論が食い違った経験は、AIが出した分析結果を鵜呑みにしてはいけない、という当たり前の前提を改めて実感させるものでした。金額の大きさを重視するか、人命に関わるリスクを重視するかは、本来は経営判断そのものであり、AIに委ねてよい部分ではありません。AIの出力は、あくまで「判断のための材料を素早く整理してくれるもの」であり、最終的にどちらを優先するかは、必ず人が決める必要があると感じました。

もう一つの課題は、今回はあらかじめ整った記録をダミーデータとして用意しましたが、実際の現場では「トラブル対応をテキストで記録し続ける」運用そのものを定着させることが最大のハードルになりそうだという点です。この仕組みの価値は、日々の記録が積み重なるほど大きくなるので、まずは記録するフォーマットを決めて、負担なく続けられる形を作ることが最初の一歩になりそうです。

安全に使うための前提

対応履歴を読み込ませる以上、次の点は前提として守ってください。

• 物件名・テナント名・入居者名など固有情報が含まれる場合は、「物件A」「入居者B」のような仮名に置き換えてから入力する

• 会社が契約する法人アカウント（入力内容が学習に使われないオプトアウト設定）を使う。Gemini Notebookは規約上、ソースデータが学習に使われない

• AIが出した回答は、あくまで「たたき台」として扱い、重要な判断（原状回復費用の請求可否など）は必ず人が記録を確認したうえで行う

明日から真似できる勘所

• 「検索」と「見える化」は別の実験として試す：1件ずつの検索（実験1〜3）と、複数物件を横断した集計・可視化（実験4・5）では、聞き方も出てくる価値も異なります。まずは検索から始め、慣れてきたら集計・スライド化に挑戦するとよさそうです

• 記録の書き方が多少バラついても、精度への影響は限定的：物件Cのように簡潔なメモ書き調でも、改善提案まで具体的に返ってきました。フォーマットを完璧に揃えることより、まずは記録を始めることの方を優先してよさそうです

• スタジオのスライド機能は「たたき台」として使う：経営会議にそのまま出せそうなクオリティのスライドが数分で完成しますが、今回のように優先順位の結論が変わることもあります。生成された資料は必ず人が中身を確認し、最終判断は人が行ってください

• 同じデータでも、聞き方・出力形式によって結論が変わりうることを前提に使う：実験4と実験5で優先順位が入れ替わったように、AIの結論は評価軸の置き方に左右されます。重要な判断をする前は、複数の切り口で聞き直してみることをおすすめします

おわりに

物件・案件ごとの対応履歴は、日々の業務に追われているとメールや個人のメモに散らばったままになりがちです。かといって、専用の物件管理システムを新たに契約しなくても、今使っているGoogleアカウントと、日々の記録をテキストでまとめておく手間だけで、担当者の記憶に頼らない検索の仕組みに近づくことができます。小さな効率化を一つずつ積み重ねていくことが、やがて会社全体の力になっていく——今回もその一歩として、ぜひ試してみてください。

書籍化のお知らせ

現場の記録から経営会議にそのまま出せる資料まで作れるようになると、次に問われるのは「その資料を見て、会社として何を決めるか」です。修繕の優先順位も、AIが並べた順番をそのまま採用してよいわけではありません。何を先にやるかを決め、その結果に責任を持つのは、資料を作った担当者ではなく経営者の側です。

Kindle書籍『一人のAI活用を、会社の力に変える』は、こうした決めごとをまとめた一冊です。

Kindle Unlimitedをご利用中の方は、追加料金なしでお読みいただけます。

この連載で扱ってきた操作を、会社としてどこまで広げるか。その判断に迷いのある方が身近にいらっしゃいましたら、あわせてお知らせいただけるとうれしいです。

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