見積作成
現在の業務
- 要件理解手作業
- 過去案件参照手作業
- 原価/条件確認手作業
- 見積生成手作業
課題
見積依頼・要件書の形式や入力経路がバラバラ
メール・Word・PDFなど、依頼ごとに内容を確認して整理する手間がかかる。
転記・照合ミスのリスク
見積依頼と価格表・原価・過去案件を見比べるため、転記ミスや確認漏れが起こりうる。
処理量の変動に対応しづらい
見積依頼が集中すると、見積作成のリードタイムが長くなる。
営業担当者の経験に依存
確認方法や判断基準が属人化し、品質が安定せず、引き継ぎも難しい。
業務の流れはこう変わります
- 要件理解AIが処理
- 過去案件参照AIが処理
- 原価/条件確認AIが処理
- 見積生成AIが処理
要件理解
メール・Word・PDFから受け取る見積依頼・要件書をIntelligent OCRが読み取ります。メール本文やWordのテキストも取り込み、要件を構造化します。形式や記載方法が異なる情報も同じ形式に整理します。
過去案件参照
AI Agentが、整理した要件に近い過去案件を探し、当時の見積内容を参照します。
原価/条件確認
AI Agentが、Engramで参照する最新の価格表・取引条件に沿って、原価や条件に問題がないかを確認します。ルールで確定できない例外は、根拠とともに営業担当者へ確認を依頼します。
見積生成
AI Agentが、確認した原価・条件と過去案件をもとに見積案を作成します。営業担当者が内容を確認・承認し、確定した情報を見積/CRM/ERPシステムへ連携します。AI Control Planeが判断根拠と処理履歴を残します。
人が行うのは、例外の確認と最終的な承認
定型的な要件の整理や過去案件の参照、見積案の作成はAIに任せ、営業担当者は確認と判断に集中できます。
業務のAI化で生まれる価値
判断と例外対応に集中できる
定型的な要件の整理や過去案件の参照、見積案の作成をAIが担い、営業担当者は確認と判断に時間を使えるようになります。
見積作成が速くなる
見積依頼の受領から見積の提示までの待ち時間が減り、見積作成のリードタイムを短縮できます。
処理量が増えても安定して対応できる
依見積依頼が集中しても、定型処理をAIが並行して進めるため、追加要員に依存せず一定の品質を保ちやすくなります。
見積作成が標準化される
判断ルールと参照情報を共通化し、処理履歴を残すことで、担当者によるばらつきを抑えます。
見積作成のAI化について相談する
対象業務や課題に合わせて、DX Suiteの活用方法をご提案します。