プロジェクトの背景・課題
「現場ごとに異なる条件」と「数万点の品番」。複雑な変数が業務を圧迫していた。
電気工事の現場では、使用可能な部材が現場の仕様によって細かく異なる上、取り扱う品番が膨大です。さらに、仕入先によって掛率（価格）や納期も異なるため、正確な見積もりを作成するには、熟練の知識とカタログや過去資料を調べる多大な時間が必要でした。クライアント様では、こうした「条件確認」と「部材選定」の負荷が大きく、見積もり作成業務の属人化とコスト増大が深刻な課題となっていました。
アプローチ・解決策
RAG技術により、社内の「過去資産」を知能化。迷わない見積もり作成へ。
この課題に対し、私たちは生成AIに社内データを参照させる技術「RAG（Retrieval-Augmented Generation）」を活用したWebアプリケーションを開発しました。単にAIが文章を作るのではなく、クライアント様が保有する「過去の取引履歴」や「工事履歴データ」という確かな実績データをAIに参照させることで、現場条件に合致した根拠のある見積もり案を提示させる仕組みです。
【主な機能と特徴】
- 文脈理解による自動提案: 現場名や工事種別を入力するだけで、AIが過去の類似案件を検索し、最適な部材構成と仕入先をリストアップします。
- 見積もりドラフト生成: 形式化された見積もり書の下書き（ドラフト）をワンクリックで作成。担当者はAIの提案を微調整するだけで済み、ゼロから作成する手間を解消しました。
- 現場視点のUI設計: 電気工事士の方が直感的に操作できるよう、複雑な入力を極力排除したシンプルなインターフェースを実現しました。
成果
属人化の解消と、見積もり精度の均一化を実現。
本システムの導入により、ベテラン社員に集中していた見積もり業務を若手社員でも担えるようになり、組織全体の業務負荷が分散されました。また、過去の実績価格に基づく算出により、見積もり精度のバラつきも解消されています。