こんな場面、ありませんか？
見積・積算の現場で、繰り返される「もったいない」
見積がベテランの「勘」でしか作れない
「この工事ならだいたいこれくらい」。根拠はベテランの経験だけ。数字の出し方を聞いても「長年やってればわかる」としか答えてくれない。
見積ミスが赤字案件に直結
安く出しすぎて赤字、高く出しすぎて失注。見積の精度が会社の利益を左右するのに、精度を上げる仕組みがない。
ベテラン退職で見積ノウハウが消失
あと2年で見積のエースが定年。引き継ぎをしようにも、本人も「なぜこの金額か」を言語化できない。
若手の見積に上司チェックが必須
若手が作った見積は必ず社長チェック。社長の時間がボトルネックに。案件が増えると対応しきれない。
ベテランの見積力を、
3つのステップで全員に届ける。
AIシャインが、ベテランの見積パターンを学習し、全社員に展開します。
過去の見積パターンを学習
ベテランが作成した過去の見積データからAIが精度とパターンを学習。「この条件ならこの金額帯」という判断基準を型にする。
条件から見積ドラフトを生成
案件の条件を入力すると、ベテランの判断基準に基づいた見積ドラフトが完成。根拠付きで「なぜこの金額か」も説明可能。
継続的に精度向上
実績との差異をフィードバックし、見積精度が使うほど向上。組織全体の見積力が底上げされる。
実際の業務で、こう変わる。
現場で起きる具体的な変化をご紹介します。
若手が大型案件の見積に挑戦
これまで社長しか作れなかった大型案件の見積。AIが過去の類似案件から判断基準を提示し、ベテラン精度のドラフトを生成。「この項目はこの理由でこの金額」まで根拠が見える。若手でも自信を持って見積を提出できる。
特殊条件案件のリスク防止
特殊な条件の案件が入った。AIが「過去に類似条件でこういうリスクがあった」「この項目は実績より高めに見積もるべき」と注意喚起。ベテランの「この案件は要注意」という感覚を自動で共有。
見積チェック時間の削減
若手が作った見積をAIが事前にチェック。「この項目は過去の相場と比べて低すぎます」「この条件ならこの項目を追加すべき」と指摘。社長は最終確認だけで済む。
最大の変化
導入企業で実際に起きていること
見積の「勘」を、
会社の資産に。
見積・積算は中小企業で最も属人化しやすい業務の一つです。
ベテランが「何となくこれくらい」で出す見積の裏には、何百件もの経験に基づく判断がある。
しかしそれは言語化されず、引き継ぎもされない。
AIシャインの見積・積算の型は、ベテランの見積パターンをAIが学習し、
「この案件ならこの金額帯、この理由で」という判断を再現します。
見積の方法を自動で学んで実行できるので、若手でも安心して見積を出せるようになります。
見積はベテランの勘頼み。若手は上司チェックなしでは出せない。ベテラン退職でノウハウ消失。
AIが過去パターンから見積ドラフトを生成。根拠付きで若手も自信を持って提出。ノウハウが型として残る。
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