見積書の作成をAIで効率化し、1〜2日を2〜3時間に

元請け（一次受け）から見積の依頼を受け、協力会社に見積を頼んで取りまとめる立場（二次受け）の建設会社の事例です。届いた見積の書類をAIで読み取り、読み取りに自信の低い所だけを担当者が確かめて、取引先ごとの書式の Excel で出力する仕組みです。全部をAIに任せず、確認と送信は担当者が行う形にしました。リーダーとして要件の整理から運用まで担当し、追加のご依頼を3回いただきました。

業種

建設業（二次受け）

規模

見積担当2名・月10〜15件

期間

約4か月（3か月で納品・4か月目に追加対応）

体制と担当

2名・リーダー（要件の整理・開発・導入）

前の課題

• 一次受けから届く見積依頼書は PDF・Excel・画像と形がそろわず、目で読んで協力会社ごとに書き写していた
• 協力会社から返ってくる見積書も会社ごとに形が違い、1件ずつ読み直していた
• 一次受けごとに、フォントの種類・空白・全角半角など書式の決まりが細かく、合わせ直しに時間がかかっていた
• 1件の見積作成に、担当者1人で1〜2日かかっていた

業務の流れがどう変わるか

色の付いた段は、仕組み（AI・自動処理）が行います。ほかは人の作業です。

担当した内容をもとにした、業務のイメージです。実際の画面ではありません。

やったこと

1. 依頼書と見積書を、PDF・Excel・画像のどれで届いても、AI-OCR（書類の文字を読み取るAI。Azure Document Intelligence）で読み取れるようにした
2. 読み取りの誤りを直すための辞書を作り、Azure OpenAI で文字の補正と、表記ゆれ（同じ言葉の書き方の違い）の吸収を行う
3. 読み取りに自信の低い項目（候補の値と信頼度）を先に見せる確認画面を作り、担当者はそこだけ確かめればよい形にした
4. 一次受けのうち件数の多い上位3社の書式の決まりを Excel の出力に組み込み、出力のときに一次受けを選べるようにした
5. 協力会社・一次受けへの送信は、今までどおり担当者が行う

人と仕組みの分担

進め方

1. 最初の2週間小さく試す。サンプルの見積書をいただき、OCR の読み取りの精度を確かめた。精度が出ると分かったので、数字で報告して本開発へ進めた
2. 最初の1.5か月（上の試しと並行）要件の整理。短い区切りで作っては確かめる進め方で進めた
3. 1.5か月目から（1週ごとに区切って）1週目に画面を作って動きのイメージを合わせ、2週目に OCR の結果と課題を報告。続く2週間で開発し、次の1週間で AWS にテスト環境と本番環境を作った
4. テスト環境ができてから担当者の方に使ってもらい、1.5週間ごとに「指摘 → 修正 → 報告」をくり返した
5. 3か月が経つ前の2週間お客様の社内のサーバーに入れられるかの受け入れテスト。最初の範囲を納品
6. 4か月目追加のご依頼に対応して完了

工夫した所

取り組みの成果

導入後の変化

作業の時間が減ったのはもちろん、これまで人が確認していて漏れのあった部分も少なくなりました。運用を見直すきっかけにもなっています。

導入のあとに現場で起きた変化を、担当した私がまとめたものです。

よくある質問

ほかの実績

教育・システム開発学習塾の業務システム刷新売上管理・試作売上管理の自動化とLINE通知（GAS）勤怠・給与・試作勤怠・給与の自動計算（GAS）