Es Prophetter
見積AIソリューション

過去の見積実績データを機械学習し概算見積価格を算出するAIを提供いたします。

Es Prophetter

Es Prophetter とは

過去の見積実績データから見積価格算出における根拠・傾向などを分析しAIモデル構築方法の検討を行います。 その後教師データを機械学習させることで、見積価格を算出するAIモデルを構築するソリューションです。このAIを搭載したシステムを構築することにより、『見積精度の向上』・『見積時間の短縮』を実現します。

見積業務における課題
  • 見積技術が確立されていない

    見積技術が明確化されておらず、案件や担当者毎にブレ・偏りがある。

  • 専門知識を持つ人材が必要

    一定以上のスキルや経験を持つ人材が必要。

  • 見積に時間がかかる

    根拠とするデータ項目が多く解析に時間がかかり、見積に時間がかかる

見積業務の課題を解決します!

1

見積技術の確立

過去のデータを分析することにより、各根拠項目の価格への影響度を算出することができます。算出した影響度を参考に社内見積ルールを策定することが可能です。

2

見積精度の向上

見積技術(ル―ル)が確立 かつ AIモデル化 することで、 案件や担当者毎の見積結果のブレ・偏りがなくなり、見積精度が向上します。

3

見積時間の短縮

AIモデルを搭載した見積システムを構築することで、数時間かかっていた見積時間を大幅に短縮することが可能です。

Es Prophetterの特徴
Features

  • 様々な業種の見積業務に対応

    業種・業務ごとに見積方法は異なりますが、過去のデータ毎に分析を行いAIモデルを検討するため、特定の業務に絞られず様々な業務を対象しAIモデル化をすることが可能です。

  • 短納期・低コストでのAIモデル化を実現

    業務の内容やデータ量によりますが、最短約1ヵ月でAIモデルの構築が可能です。専門のAIエンジニアが業務ヒアリングからデータ分析・AIモデル化を担当します。

  • 業務システム開発までワンストップで対応

    AIモデルを搭載した業務システム開発まで対応します。全体の見積業務を分析し、見積業務や受注処理業務まで見据えた効率化を実現するシステムをご提供します。

AI構築のプロセス

AI構築は5つのステップごとに繰り返しながら実現していきます。AI構築においてはステップごとに精度目標を定め目標とした精度に至らない場合は、教師データ追加やモデル変更などを行い再検証するプロセスを繰り返し行うことが重要です。

Es Prophetter AI構築までのステップ

事例:東京ファブリック工業株式会社

 東京ファブリック工業様は、橋梁用ゴム支承や鉄道用締結装置をはじめとした各種部品・装置を販売し、社会インフラの整備や長寿命化対策などをサポートする企業です。同社では新設の橋梁向けにゴム支承と呼ばれる部品の販売を行っています。
 ゴム支承は新設橋設計の際の重要ファクターとなっており、設計段階で様々な設計パターンに応じた概算見積りを作成するケースが多く、素早く精度の高い見積りを自動化したいとのニーズがありました。
 そこで同社がこれまで蓄積した、ゴム支承の価格を構成する体積や重量など多くの要素の実績データを使用し、AIの活用により見積りの精度向上・自動化を実現しました。




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