案件資料を一箇所に集める
写真、図面、PDF、メモ、過去見積を案件に紐付け、どの資料を根拠にしたかを後から追える状態にします。
見積担当者が楽になるところから作る
狙うのは、AIが勝手に金額を決めることではありません。資料探し、明細の抜け、確認漏れ、修正理由の属人化を減らすことです。
金額に効く不足だけ聞く
基礎、搬出、内装範囲、外構、浄化槽、ガードマンなど、見積差が出やすい論点を赤確認として出します。
修正理由が会社に残る
AI案と完成版の差分、担当者の修正、承認理由を蓄積し、次回の見積たたき台を改善します。
最初に作る画面
代表案件1件を最後まで通すための最小構成です。外部連携より先に、現場資料から承認済み見積へ進む流れを完成させます。
| 画面 | できること | 使いたくなる理由 |
|---|---|---|
| 案件一覧 | 見積状態、担当者、赤確認、承認状況を一覧化 | どの案件が止まっているか一目で分かる |
| 資料投入 | 写真、図面、PDF、メモ、過去見積を追加 | 資料探しから見積作成までの迷子を減らす |
| AIたたき台 | 明細候補、数量候補、単価候補、根拠を表示 | ゼロから見積を組み立てる時間を減らす |
| 赤確認 | AIが断定できない重要論点を質問化 | 聞くべきことだけに集中できる |
| 見積編集 | 人が明細、数量、単価、粗利、備考を整える | AI案をそのまま使わず、自社判断を反映できる |
| 承認・PDF | 承認ログを残し、承認後だけPDFを出力 | ドラフトと完成版を混同しない |
AI任せにしないから、現場で使える
見積は責任のある判断です。KAIT AIは、AIの速さと人の判断を分け、承認前に外へ出ない設計にします。
AIが担当すること
- 資料から条件と数量候補を拾う
- 過去見積から明細候補を出す
- 不足情報を赤確認にする
- 修正差分を次回改善へ戻す
人が承認すること
- 工事範囲、数量、単価、粗利
- 例外条件、法令論点、提出可否
- 完成見積として保存する判断
- PDF送付や外部連携の実行判断
数字は、保証ではなく開発の材料にする
既存検証では、現状の実測と入力が揃った場合の改善余地が分かっています。LPでは期待値を盛らず、代表案件PoCで実測します。
44.06 / 100
Golden 20での現状スコア。数量、施工条件、撤去範囲などの入力不足が大きな課題です。
90.35 / 100
必要入力が揃った場合の到達シミュレーション。実測値や保証値としては扱いません。
代表案件1件
投入からAI案、修正、承認、PDFまでの時間、修正量、不足情報、完成率を測ります。
KAIT AIは、精度保証や時間短縮保証をうたうLPではありません。使えるかどうかは、代表案件PoCで実測して判断します。
導入は、代表案件1件から
最初から全社導入や外部連携を狙わず、実案件で「承認できる見積まで進むか」を確認します。
案件を選ぶ
写真、図面、メモ、過去見積、完成見積が揃う代表案件を1件決めます。
資料を投入する
案件フォルダ、Excel、PDF、画像、手入力メモから開始します。
AI案を確認する
明細候補と赤確認を見て、担当者が不足情報を埋めます。
承認して測る
完成見積までの時間、修正量、不足質問数、完成率を記録します。