〇製造業において重要な「見積り業務」
多品種少量生産では「ベテランしたできない」「新人では無理」といった企業は非常に多いでしょう。
見積り業務にAIを活用することで、見積りを標準化し脱属人化・業務効率化が可能です。

製造業の多品種少量生産（単品生産）の見積りについて、「属人化になっていまっている」というケースをよく耳にします。

見積り業務は会社の源泉となる非常に重要な業務ですが、業種によっては「10年経験しないと難しい」「超ベテランしかできない」「専任者のノウハウがブラックボックス化している」など様々な課題を抱えている場合が多くあります。

こういうケースの従来と同様のやり方では、人材育成に年単位の長期的な時間がかかり、すぐに一人前にはならないといった文化が出来上がっています。

この状況は将来的な見積り品質の大きく維持に影響を与え、経営課題までつながるケースも少なくありません。

見積り業務にAIを活用する重要なキーワードは「標準化」と「過去情報の共有」です。

「標準化」とはバラバラだった見積りの方法・考え方を統一化することです。これはAI以前に重要なことであり、AIシステムを検討していく中で非常に必要な考え方となります。

もう一つは「過去情報の共有」です。見積りするほとんどの場合、類似の過去情報を探します。

その過去情報が、個人のPCやファイルなど知っているしか検索できない状況になっているケースは多くあります。その為、過去情報を活用出来ずに、効率が悪い状況になっている状況をよく目にします。

「過去情報を共有」する環境を構築しAIを活用することで「何時でも「誰でも」「簡単に」過去の類似案件を検索することできるようになります。

これらにより、見積り業務の脱属人化、業務効率化を実現することが出来ます。

①担当者ヒアリング・既存データの確認
②データ分析
③AI活用判断
④システム化構想
⑤PoC（概念検証）
⑥システム詳細設計
⑦導入・アフターフォロー

〇プロジェクトを推進担当者を1名明確に決定する。
・役職ではなく、今回のプロジェクトを推進するための担当者を1名決定し、全社員はその方が設定したプロジェクトのゴールに向かって進むことが重要です。

〇現在の見積り方法の棚卸
・今のやり方が正しい、標準化された方法なのかをきちんと整理をして、業務を断捨離することが重要です。

〇どこにAIを活用できるか？
・業務を洗い出しを行い、どの箇所に、どの部門を対象とした仕組みを構築すれば大きなインパクトがあるのかを検討します。

〇プロジェクトのスケジュールを決める
・いつまでに・どの機能を・どの程度の範囲で展開するのかを明確に決定することです。

AIを活用した取組事例は下記レポートをご参照ください。