積算のAI・データ活用は 「業務を理解した積算のプロ」 が開発するべき

ベテランの記憶を頼りに、社内フォルダ上で過去の膨大な見積ファイルから類似条件の物件を時間をかけて探し出していた。

営業が施主から依頼を持ち帰り、積算部門に依頼してから回答までに数日〜1週間かかり、提案の機会を逃していた。

担当者の勘に依存しており、金額のブレが大きかった。

ベテランが独自に過去物件データに基づいた算出ロジックを組み込んだExcelで算出していた。

膨大な単価表やベテランの経験に基づいて該当する項目を毎回目視で探して手入力していた。

ベテランの属人的な方法で算出しているため、必要な工事項目の拾い忘れが発生し、後の利益圧迫に繋がっていた。

内訳書や集計表、図面、チェックリストを照らし合わせ、目視で確認。チェック者の集中力に依存し、拾い落としを見逃すリスクがあった。

内訳書や集計表、図面、チェックリストを照らし合わせ、目視で確認。チェック者の集中力に依存し、桁間違いを見逃すリスクがあった。

内訳書や集計表、図面、チェックリストを照らし合わせ、目視で確認。チェック者の集中力に依存し、名称・仕様や単位の間違いを見逃すリスクがあった。

物価高騰が激しく、協力会社から提出された単価が適正かどうか判断できていなかった。

もう少し安くならないかといった、感覚的で根拠の薄い価格交渉になりがちだった。

提出された見積書と今の図面を突き合わせるだけで精一杯で、後から追加請求されがちな項目までは予測しきれず、着工後に予算を圧迫していた。

ベテランの記憶を頼りに、毎回社内フォルダ上で過去の膨大な見積ファイルから事例を探し出していた。

VE/CD案を採用した場合、どれくらいコストが下がるかを都度計算し直す手間がかかっていた。

各担当者の経験やスキルに依存しており、部として最適解を出せる状態になかった。

概算時と本積算時で内訳の粒度が異なるため、「なぜ概算時より金額が跳ね上がったのか」を突き止めるには、担当者がExcelを並べて手作業で紐付け・検証する多大な労力がかかっていた。

算出した総額や平米単価が適正かを確認するため、直近の類似物件のデータを社内フォルダから探し出し、手入力で比較表を作って検証していた。

直近の物件より高くなっていた場合、それが純粋な市況（資材高騰など）の影響なのか、今回の設計仕様がオーバースペックだからなのか、担当者の感覚で判断されがちだった。