01 導入前の課題――PDF見積書の手入力に限界を感じていた

一番の悩みは業者から届く見積書のPDF文字起こしでした。データPDFならまだ変換ソフトで何とかなるのですが、スキャン品質の低い紙見積書は手打ちするしかなく、以前はChatGPTも試したんですよね。

文字自体がうまく変換できないことが多く、数字の誤りが深刻でした。「6」が「0」になっていたり、金額が変わってしまう。結局、全行を目視チェックしなければならず、手間はほとんど減りませんでした。

建築工事であれば自社でも過去実績があり、単価の妥当性をある程度判断できます。でも電気・機械設備は専門外なので、単価が正しいのか分からない。物価上昇も激しい昨今、業者が提示した金額に対して「もう少し頑張れますか？」と言えても、そこから先の根拠を持てずにいました。

02 選定の決め手――「変換精度」と「データ蓄積・活用」の二本柱

ちょうど同時期に3社ほどから似たようなサービスの提案を受けていました。決め手は2点です。

ひとつは変換精度の高さ。もうひとつは、変換したデータがデータベースとして蓄積・活用できること。設備費の妥当性課題を、蓄積した過去データで比較・検証できるようになると聞き、「これだ」と思いました。将来的に図面から自動積算できるようになるという話も非常に魅力的でした。

はい。弊社では積算ソフトとExcelを連携させており、半角統一・独自のテンプレ書式など細かいルールがあります。業者によって書き方も異なり、変換指示が複雑になりますが、ミャク楽ではその指示をテンプレートとして保存しておけるので、毎回設定し直す必要がなく非常に重宝しています。

03 導入効果――精度90%超、月間4時間以上の工数削減

設備見積書の1枚あたりの手入力には確認作業込みで10〜15分かかっていました。設備見積は多い案件だと1業者あたり20枚超になるため、1案件で200分近くかかることも。それが今は1案件あたり60分ほどの削減になっています。

積算担当4名で、月単位では4時間以上の工数削減になっていると感じています。

はい。若手向けの積算マニュアルをもとに、AIへの指示テンプレートを社内で整備しています。「半角に統一する」「この列の品目を分割する」といったルールを一度テンプレ化しておけば、誰が操作しても安定した出力が得られます。現段階では指示した内容はすべてクリアできており、実運用に問題はありません。

04 セキュリティ――データを安心して預けられるか

正直、気になっていました。ただ、Googleのインフラを基盤とした堅牢なクラウドサービスであること、AIの学習への利用もないことを確認して安心しました。セキュリティ診断でも最高ランクをクリアしているとのことで、入力したデータが外部に漏れたり、運営側に参照されたりする心配がなく、安心して使えています。

05 今後の期待――蓄積データで設備費を「見える化」、自動積算へ

今後データが積み上がれば、過去の同種案件と単価を比較して「この見積りは高い」「妥当な水準だ」と根拠を持って判断できるようになります。特に電気・機械設備は社内に専門知識がないため、データによる客観的な基準を持てることが急務です。

さらに将来的には、図面を読み込んで自動的に積算書を生成できるようになることを非常に楽しみにしています。実現すれば積算業務が根本から変わりますね。