見積もりを作れるのは、社内で数人のベテランだけ。得意先ごとの掛率や、納期・仕様による例外を知っているのがその人たちだけなので、見積もりの依頼がいつもその人に集まる。当社がご相談を受ける中でも、よく伺うお悩みです。
この得意先の掛率、どれを使えばいいですか？
そこは特別単価なんだ。去年の見積もりを見てごらん
見積もりは、金額を計算するだけの仕事ではありません。条件を見て、どの単価を使うか、追加の費用をのせるかを判断する仕事でもあります。この記事では、その判断までAIで支えるための進め方を説明します。
この記事のポイント
- 見積もりの仕事を「計算する部分」と「判断する部分」に分けて考える
- 判断する部分は、ベテランに理由を聞いてルールとして書き残す
- AIは見積書の下書きと確認項目を出し、金額を決めるのは人
見積もりのAI化は、計算と判断を分けるところから
見積もりをAIで支えるには、まず決まった計算で出せる部分と、人が条件を見て判断している部分を分けます。計算の部分は、単価表や計算式があればAIで下書きできます。判断の部分は、過去の見積もりと、ベテランから聞き取ったルールを組み合わせて扱います。
どちらの場合も、AIが出すのは見積書の下書きと、確認が必要な項目のリストです。金額を決めて、お客さまに出すのは、これまでどおり人が行います。
「見積もりAI」でできることは4種類ある
ひと口に見積もりAIと言っても、扱う仕事は会社によって違います。自社が困っているのがどの仕事かを、先に確かめておきましょう。
見積もりAIが扱う4つの仕事
- 計算と書類作成単価と数量から金額を出し、見積書の形に整える
- 図面や帳票の読み取り寸法や数量、仕様を読み取って入力する
- 届いた見積もりの比較項目と条件をそろえて、複数の見積もりを比べる
- 自社ルールでの下書き過去の見積もりと判断ルールから、下書きを作る
この記事では、4つ目の「自社ルールでの下書き」を中心に扱います。計算と書類作成だけで足りる場合は、市販の見積もりソフトや表計算で十分なこともあります。
| 仕事 | 必要なもの | 確認すること |
|---|---|---|
| 計算と書類作成 | 単価表、計算式、見積書の書式 | 計算が正しいか |
| 図面や帳票の読み取り | 図面と、正しい数量の例 | 読み取りの間違い、人が直した箇所 |
| 届いた見積もりの比較 | 比べる項目と基準 | 抜けている項目、比べた理由 |
| 自社ルールでの下書き | 過去の見積もり、判断ルール | 得意先・納期・仕様ごとの例外 |
ベテランが見ている条件を、ルールにする
ベテランの「経験」の中には、いくつもの判断が入っています。過去の見積もりを1件ずつ見ながら、何を確認して、どこで扱いを変えたのかを聞いていきます。
当社がご提案の中でお会いした会社でも、見積もりを作れるのは掛率・手数料・リベートの計算ができる一部の人だけという状態でした。この会社にも、最初の取り組みとして見積もりの自動化をご提案しました。効果が分かりやすく、掛率などの計算ルールを書き残せば、ほかの人も見積もりを作れるようになるからです。
見積もりAIが使う情報と、出てくるもの
- 過去の見積もり
- 単価表・掛率表
- ベテランから聞いた判断ルール
- 見積書の下書き
- 確認が必要な項目
- 参考にした過去の見積もり
聞き取りでは、ベテランが見ている条件を、次のような項目に分けて書き残します。
| 項目 | ベテランが見ていること | 書き残すルールの例 |
|---|---|---|
| 得意先 | 継続取引か、特別な単価があるか | 特別単価の得意先は、単価表ではなく契約時の単価を使う |
| 数量 | まとめての注文か、少量か | 決まった数量を超えたら、掛率を変える |
| 納期 | 通常より短いか | 短納期のときは、追加費用を確認項目に出す |
| 仕様 | 標準品か、追加の加工があるか | 追加加工があるときは、担当者の確認を必ず挟む |
特定のお客さまの判断基準ではありません。
過去の見積もりは大切な材料ですが、金額だけを見ても、当時の事情は分かりません。今も使える単価か、特別な条件があったかを、担当者と一緒に確かめてから使います。
詳しく解説した記事コラム属人化をAIで解消するには？ベテランの判断を会社に残す手順「あの人に聞かないと分からない」仕事をAIで減らすには、ベテランが判断した理由を記録して、AIが使えるようにすることが必…見積もりAIを使うときの流れ
実際には、見積もり作成用の画面に案件の条件を入れると、AIが下書きを出します。担当者は下書きと確認項目を見て、金額や条件を決めます。
見積もり作成の画面（イメージ）
見積もり作成
- 得意先：継続取引の会社
- 仕様：標準品に追加加工あり
- 納期：通常より1週間短い
- 見積書の下書き（自社の書式）
- 使った単価と掛率
- 確認が必要な項目：短納期の追加費用
確認項目には、ルールに当てはまらない条件や、入力されていない情報が並びます。たとえば「納期が短いのに追加費用の扱いが決まっていない」「得意先の特別単価が登録されていない」といった点です。情報が足りないときは、AIは金額を決めずに、確認項目として人に戻します。
担当者が金額や条件を直したときは、その理由をルールに追加するかどうかを決めます。人が直した内容をルールに追加していくと、次に同じ条件の見積もりを作るときに、AIの下書きがより正確になります。
下書きを用意しました。短納期の追加費用は確認してください
追加費用はこの金額で。理由もルールに残しておこう
当社の構築実績から（建設資材のレンタル）
この会社では、全国の拠点の担当者が手作業で拾っていた数量を、図面のスキャンからAIが拾い、見積もりの形まで出すようにしました。担当者は、出てきた内容を確認して承認します。
見積もりAIを試すときの確認ポイント
最初から全部の見積もりを対象にはしません。まずは件数が多い種類の見積もりを選び、正しい答えが分かっている過去の案件で試します。
図面から数量を拾う見積もりでは、実際の図面と正しい数量を並べて比べると、読み取りの間違いがすぐに分かります。当社のご提案でも、お客さまの実際の図面でデモを作りました。図面の縮尺のずれで数量が足りなくなる、という金額に直結する間違いを、目に見える形でお示しできました。
見積もりAIを試す進め方
- 過去の案件で試す正しい金額が分かっている案件で比べる
- 続けるか決める進める／直して進める／やめる、をお客さまが決める
- 1拠点で使う毎日の仕事で使い、かかった時間を測る
- 全体に広げる拠点ごとの違いをそろえて広げる
試すときは、次の点を確かめます。
試すときに確かめること
- ルールを作るときに使った案件とは別の案件でも、正しく出るか
- 項目・数量・計算・適用した条件が、正しい答えと合っているか
- 参考にした過去の見積もりを、あとから確かめられるか
- 情報が足りないまま、金額を決めていないか
- 担当者が確認・修正にかけた時間はどれくらいか
現場が「使ってよかった」と感じる前に対象を広げると、うまくいきません。1つの拠点や1種類の見積もりで効果を確かめてから、次に進みます。当社のセミナー「製造業の「見えない製造ライン」をカイゼンする」でも、見積・受注などの仕事から、取り組む順番を決める進め方をお伝えしました。
あわせて読みたいコラム社内AIの作り方｜自社の資料と判断ルールを業務に組み込む手順社内AIは、自社の資料や過去の記録、判断のルールを使って答える仕組みです。作り方の選び方、集める情報、構築の手順、使い続…マスターブレインを活用した見積もり自動化
マスターブレインは、会社にあるさまざまな情報・業務知識・判断基準を整理し、必要な場面で活用できるように設計する、会社専用のAI基盤です。
見積もりで使う過去の案件や判断ルールは、会社の情報の一部です。見積もりのために整理した情報は、社内の問い合わせ対応や報告書づくりにも使えます。その場合は、それぞれの仕事に合わせて画面や確認の手順を当社が設計します。仕組みの全体像はマスターブレインの仕組みで紹介しています。
ここまで読んでいただき、ありがとうございます。
その見積もり、AIの下書きから始めませんか？
マスターブレインは、会社の資料・記録・担当者の判断基準を整理し、業務ごとの専用画面から使える会社専用のAI基盤です。まずは資料で全体像をつかむか、御社の業務で相談するかをお選びください。
- 仕組みと、5つの層の役割
- 業務別の活用例と構築実績
- 導入の進め方と、費用の決まり方
- 説明より先に、動くデモをお見せします
- 資料が整理されていなくても大丈夫です
- 2営業日以内に担当者からご連絡します
これまでの構築実績から
- 100%検証208問の正答率地域医師会のチャットボット
- 約1/10書類作成時間訪問介護・障害福祉の事業者
- 35分→3分図面から見積まで建設資材のレンタル
この記事の監修者
AIを活用したシステム開発・業務自動化の専門家。システム開発に10年携わり、GPT-3.5の頃から生成AIを実際の業務に取り入れてきた。基幹システムの刷新から業界に特化したAIサービスまで、本番で動くシステムを設計・構築している。
- AIで業務を効率化し、社員20人で10個以上のサービスを運営
- 教育の流れをAIで自動化し、未経験の5人を3か月で開発者として戦力化
主な登壇
- 製造業の「見えない製造ライン」をカイゼンする2026年9月
- AIに「会社の脳」を持たせるには？2026年8月
- Claude Codeで組織はどう変わる？AI時代の組織設計2026年7月
- 第21回 CONVERSION SUMMITに登壇2026年6月
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