デジタル化・AI導入補助金2026 登録事業者
見積もりの下書きはAIに。
判断は、人に。
見積もり作成に時間がかかる、ベテランにしか作れない会社向けに、過去の見積書・単価表・仕様書をもとにAIが見積もりの下書きを作り、担当者が確認して出す仕組みを設計・開発します。汎用ツールで足りるかの見極めから、自社データに合わせた見積もりAIの開発まで。AI導入スタートプラン50万円(税別・目安)から。
こんな状態になっていませんか
「見積もりはベテラン頼み」
単価の相場、似た過去案件、値引きの判断が特定の人の頭の中にある。その人が休むと見積もりが止まります。
「見積もりに時間がかかり、返答が遅れる」
引き合いは来るのに、提出までに数日かかる。急ぎの案件から順に、他社へ流れていきます。
「過去の見積もりを探すところから始まる」
ExcelやPDFが担当者ごとに散らばり、似た案件を探すだけで時間が消える。数字の根拠も残りません。
見積もりAIの選び方
「おすすめの見積もりAI」は会社によって違います。方式は3つ。御社の見積もり業務がどれに当てはまるかで決まります。
| 汎用の生成AIをそのまま使う ChatGPT・Claude・Gemini など | 業種向けの見積もりツール・SaaS 積算ソフト、見積もり作成SaaS | 自社データで作る見積もりAI ALVAが設計・開発するもの | |
|---|---|---|---|
| 向いている会社 | 見積もりの型が単純で、件数が少ない会社 | ツールの型に業務を合わせられる会社 | 自社の単価・過去実績・値引きの判断が競争力になっている会社 |
| できること | 文面の整形、項目の抜け漏れチェック、仕様書の要約 | 定型の積算、帳票出力、単価マスタの管理 | 過去見積の検索、数量・単価の当て込み、根拠付きの下書き、既存Excel・基幹システムとの連携 |
| 注意点 | 御社の単価・過去案件・値引きルールを知らないため、数字は当てになりません。入力する情報の取り扱いにも注意が必要です。 | 業務をツールに合わせる必要があります。既存のExcelや基幹システムと二重管理になりやすく、自社独自の判断ルールは載せにくい。 | 初期の設計と開発が必要です。過去の見積もりデータの整理が前提になります(整理の作業も支援範囲です)。 |
| 費用の考え方 | ツールの月額ライセンス費 | ツールの月額費+初期設定 | AI導入スタートプラン 50万円〜(税別・目安)+開発規模による |
順番としては「まず汎用AIで試し、足りなければ作る」で構いません。AI導入スタートプランでは、御社の過去見積もりを見ながらこの見極めから行います。
AIと担当者の役割分担
見積もり担当の仕事がなくなるのではありません。「数字を拾う時間」が「判断する時間」に置き換わります。ベテランの判断基準を言葉にして残すことが、属人化の解消と引き継ぎにもつながります。
AIがやること
- 依頼メール・図面・仕様書から、見積もりの条件を抽出する
- 似た過去案件を探し、参照した根拠(案件・単価表)を示す
- 数量・単価を当て込み、見積もりの下書きを作る
- 抜け漏れ、単価のずれ、過去との矛盾を指摘する
- 確定した見積もりを履歴として残し、次回の参照に使う
人がやること
- 現場条件やリスクを読み、前提を決める
- 値引き・利益率・受注の優先度を判断する
- 顧客との条件調整と、最終確認・承認
- AIが迷った箇所を判断し、次回からルールに反映する
- ベテランの判断基準を言葉にして、会社の資産にする
見積もり業務のどこが自動化されるか
- 1 人
依頼を受ける
メール・チャット・図面・仕様書など、いつもの形のままで構いません。
- 2 AI
条件を整理する
数量・仕様・納期・現場条件など、見積もりに必要な項目を抽出して一覧にします。
- 3 AI
過去の見積もりを探す
似た案件を検索し、参照した見積書と単価表を根拠として提示します。
- 4 AI
下書きを作る
御社の見積書フォーマットで、数量・単価を当て込んだ下書きを作ります。
- 5 人
確認・調整する
担当者が前提と数字を確認し、値引きや条件を判断して仕上げます。
- 6 AI
提出・履歴に残す
確定した見積もりを保存し、次回の参照と精度改善に使います。
建設・建築の見積もり(積算)への適用
図面・仕様書・協力会社見積・単価表と、参照するものが多い建設業の見積もりは、AIが下書きを担う効果が大きい業務です。数量拾いは図面の品質に左右されるため、完全自動化ではなく「補助と確認」として設計し、最終確認は積算担当が行います。
数量拾いの補助
図面・仕様書からの数量拾いを補助し、拾い漏れをチェックします。図面の品質に左右されるため、完全自動化ではなく「補助と確認」として設計します。
内訳書の項目テンプレート
工種ごとの内訳書テンプレートと、過去案件の項目構成を参照して、抜けのない内訳を作ります。
協力会社見積との突合
協力会社から届いた見積もりを取り込み、自社の想定単価との差分を一覧にします。
単価表・歩掛の更新反映
単価表を更新すると、下書きに使う単価がそろって切り替わります。担当者ごとの単価のばらつきをなくします。
導入の流れと料金
まず小さく、過去案件で精度を確かめてから広げます。金額はいずれも税別・目安です。
- STEP 1
無料ヒアリング
見積もり業務の流れ、担当者、過去データの状態を伺います。
- STEP 2
棚卸しと方式の見極め
汎用AI / 業種向けツール / 自社データで作る、のどれが合うかを判断します。
- STEP 3
PoC(過去案件で精度確認)
実際の過去案件を使い、担当者が作った見積もりとの差を確認します。
- STEP 4
本開発・定着
既存のExcel・基幹システムと連携し、現場が使い続ける形にします。
- 見積もり業務の棚卸しと、方式(汎用AI / ツール / 開発)の見極め
- 過去の見積もりデータの整理方針と、導入ロードマップ
- 実際の過去案件を使ったPoC(試作)と精度の確認
※デジタル化・AI導入補助金2026の対象経費になる場合があります(要件確認のうえご案内) ※開発規模・ツールのライセンス費は別途
よくある質問
見積もりはAIで完全に自動化できますか?
下書きまでは自動化できます。ただし、最終判断は人が行う設計をおすすめしています。現場条件・値引き・利益率は過去データだけでは決められないためです。AIは根拠付きの下書きと抜け漏れのチェックを担当し、担当者は判断と承認に集中する役割分担にします。
ChatGPTに見積もりを作らせるのと、何が違いますか?
汎用の生成AIは御社の単価・過去案件・値引きルールを知らないため、数字は当てになりません。自社の見積書と単価表を参照する仕組みを作ることで、根拠のある下書きになります。まず汎用AIで試し、足りなければ作る、という順で構いません。AI導入スタートプランでは、その見極めから行います。
過去の見積もりがExcelやPDFでバラバラでも導入できますか?
できます。まず過去の見積もりを集め、項目と単価を整理するところから始めます。整理の作業自体も支援の範囲です。データが揃っていない状態からの相談が大半ですので、そのままお持ちください。
精度はどのくらい出ますか?
業務の型と、過去データの量・質で変わるため、事前に数値をお約束することはしません。PoCで実際の過去案件を使い、担当者が作った見積もりとの差を確認したうえで、本開発に進むかを判断していただきます。
導入にかかる期間と費用の目安は?
AI導入スタートプラン(50万円・税別・目安)で1〜2ヶ月。業務の棚卸し、方式の見極め、過去案件でのPoCまでを行います。本開発はAIプロダクト開発として300万円〜(規模により個別見積もり)です。デジタル化・AI導入補助金2026の対象経費になる場合があります(要件確認のうえご案内します)。
見積もりデータや図面を外部のAIに渡して大丈夫ですか?
お預かりする情報の範囲、保管場所、アクセスできる担当者、契約終了時の削除手順を、契約前に書面でお示しします。利用するAIサービスとデータの扱いは設計段階で決め、御社の取引先のセキュリティ要件があればそれに合わせます。
建設業以外でも使えますか?
使えます。設備工事、製造、印刷、Web制作など、過去の見積もりと単価表がある業務であれば同じ考え方で設計できます。業種固有の項目は、御社の見積書フォーマットに合わせて作ります。
AI導入支援の全体像はAI導入支援をご覧ください。