TexTure™
Our Works
01ベテランノウハウのAI化

「あの人にしか出せない見積」を、会社の資産に。

会社のルールと過去の判断を共有フォルダに置き、AIに読ませて見積を作ります。AIの案と違ったときに理由を1つ選ぶだけで、使うほど会社のやり方を覚えたAIが育ちます。

01 / Problems

こんなお悩みはありませんか

  • 見積がベテランに集中して、休まれると止まってしまう
  • 判断の理由が本人の頭の中にあり、若手に引き継げない
  • システムを入れたが、入力が面倒で定着しなかった
  • リピートの案件で、前回の判断を探すのに時間がかかる
  • 汎用のAIは自社のルールや単価を知らず、そのままでは仕事に使えない

02 / Concept

会社のベテランを、AIで育てるという考え方

ベテランが頼りになるのは、会社のルールや単価を知っていて、過去の判断を覚えているからです。AIにも同じものを持たせれば、会社の仕事を任せられるようになります。

TexTureは、会社のルール、マスタ、判断の記録を、AIが読める形で共有フォルダに整えます。AIはこのフォルダを読んで仕事をし、人が確定するたびに書き戻します。

  1. 01図面を渡す
  2. 02AIが読む
  3. 03案を出す
  4. 04人が確定
読んで使う確定のたびに書き戻す

御社の共有フォルダ

  • 手順書
  • マスタ
  • 判断の記録
  • 傾向

判断が溜まるほど、次の案に使える過去の判断が増えていきます。

AIのモデルは毎年新しくなりますが、フォルダに溜まった会社のやり方は、モデルを替えても会社の資産として残ります。

03 / How it works

仕組み

  1. 01

    会社のルールとマスタを整える

    材料単価、設備、外注単価、利益率の考え方などを、AIが読める形で共有フォルダに置きます。

  2. 02

    いつもどおりAIと見積を作る

    図面(PDF・画像)を渡すと、AIが値を読み取り、読み取った場所を示します。図面に書かれていない素材寸法だけを人に確認し、材料費・加工費・外注費は会社のマスタで計算します。同じ入力なら毎回同じ金額になり、客先向けの見積書とは別に、内訳や根拠をまとめた社内向けの資料が出ます。

  3. 03

    確定するだけで、判断が溜まる

    AIの案どおりなら何も聞かれません。変えたときだけ、理由を次の8つから1つ選びます。その判断が、次から似た案件の候補として出てきます。

    • 材質
    • 数量
    • 素材寸法
    • 熱処理・表面処理
    • 工法
    • 公差・面粗さ
    • 納期・取引区分
    • その他

04 / Difference

ほかの方法との違い

  • 記録のための入力がない

    確定する操作が、そのまま記録になります。忙しい時期でも判断が溜まり続けます。

  • 計算はAI、判断は人

    同じ図面なら毎回同じ金額が出る計算と、経験が要る判断を分けています。

  • 金額の根拠が見える

    内訳、使ったマスタ、参考にした過去の判断と出典がつきます。

  • データは自社のフォルダに

    記録は見積1件ごとに1ファイルで御社の共有フォルダに溜まります。特定のAIやサービスに閉じ込めません。

05 / Use cases

溜まった判断が役立つ場面

  • 似た案件・リピート

    同じ図番・本数帯の過去の判断が、出典つきで候補に並びます。

  • 新人の育成

    見積の根拠と「ベテランがなぜ変えたか」を見ながら覚えられます。

  • 属人化の見える化

    溜まった判断を本数帯別・担当者別・客先別に集計し、規則の候補を件数つきで出します。採用するかは人が決めます。特定の人しかしていない判断も分かります。

06 / Beyond quotes

見積もり以外にも

同じ考え方は、ベテランの判断が要るほかの業務にも使えます。価格改定の交渉資料づくり(材料・加工・外注・公的指標を組み合わせた改定率の根拠)はデモがあり、客先メールへの返信の下書きや日報のまとめも検討しています。

見積Noの自動採番、在庫や設備の負荷を見た納期の回答、加工後の実績工数との比較など、社内の情報を同じフォルダにつなげることもできます。個別にご相談ください。

07 / Process

導入の進め方

  1. 01

    ご相談とデモ

    架空の金属加工会社のデータを使ったデモをご覧いただけます。

  2. 02

    いまの見積の流れと、判断のポイントのヒアリング

  3. 03

    ルール・マスタの整理と、共有フォルダの準備

  4. 04

    試験運用

    実際の案件で使いながら、判断の記録を溜めます。

  5. 05

    集計を見ながら、規則の取り込みと改善を続ける

08 / Status

いまの段階について

このサービスは、架空の会社のデータで仕組みを確かめた段階です。実際の会社のデータでどんな傾向が出るかは、導入いただく会社と一緒に確かめていきます。

  • 架空の金属加工会社の見積記録142件(うち判断の記録86件)で、仕組みが回ることを確かめました
  • 図面の読み取りは、架空の図面で確かめた段階です
  • 動作を確かめているのは、現時点ではClaudeです

09 / FAQ

よくある質問

Q.ChatGPTでも使えますか。

特定のAIの機能に頼らない作りにしており、ChatGPTやClaudeで動かせる形を目指しています。現在、動作を確かめているのはClaudeです。お使いのAIに合わせてご相談ください。

Q.図面や単価を外部のAIに渡して大丈夫ですか。

会社のルールや記録は、御社の共有フォルダに置いたままです。どのAIにどこまで読ませるかは、御社の方針に合わせて決めます。

Q.理由を選ぶのも手間になりませんか。

AIの案どおりに確定するときは、何も聞かれません。聞かれるのは案と違う値で確定したときの1問だけで、8つの分類から選びます。

Q.全部自動で見積が出るのですか。

材料費・加工費・外注費の計算はAIが行い、素材寸法の確認、利益率の調整、経験が要る工程の判断は人が行います。全自動ではなく、人が判断する部分を残した作りです。

Q.ベテランがいなくても使えますか。

ベテランの判断を残して広げるための仕組みなので、最初はベテランの方に使っていただくのが近道です。溜まった判断は、ほかの人の見積にも使われます。

Q.今使っている見積のExcelは使えますか。

単価表や計算の考え方をお預かりして、AIが読める形に整えます。

うちのベテランの判断も、残せるだろうか。

まずはデモをご覧ください。御社の見積の流れをうかがい、どこから始めるのがよいかを一緒に考えます。