dotConf // NEURAL COREAI DEVELOPMENT COMPANYSYS.BOOT 00.00

CASE 18INDUSTRYその他

製品分類データベースと見積もり
効率化システム

機械学習Web開発

RESULT // HIGHLIGHT

製品分類と過去実績から見積もりを推薦するシステムを構築

仕様や属性に基づく製品グルーピングと、過去実績データを活用した見積もりレコメンド機能を開発。類似案件の参照性を高め、見積もり作成の属人化解消と効率化を支援。

OVERVIEW概要

多岐にわたる製品の仕様や属性データを体系的に整理・グルーピングする「製品分類データベース」と、蓄積された過去の受注・見積もり実績をもとに最適な価格や構成を提示する「見積もりレコメンドシステム」を構築しました。営業や積算の担当者が新規案件の条件を入力するだけで、類似する過去案件を即座に引き当て、妥当性の高い見積もり案を提示・作成できる仕組みを提供しました。

INDUSTRY業種
その他
SCALE企業規模
年間売上高 約1000億円
CHALLENGE課題
製品点数が膨大で仕様が多岐にわたるため、製品データの分類やマスタ管理が複雑化し、類似製品の過去事例を探し出すのが困難になっていました。見積もり作成が個々の営業担当者やベテラン積算担当者の経験・勘に依存しており、類似した案件でも担当者によって提示価格や工数にバラつきが生じるほか、過去の類似事例を探す作業自体に多くの時間を要している点が課題となっていました。
SOLUTIONソリューション
製品の寸法、機能、材質などのスペック情報をベクトル化および多面的に整理し、類似度の高い製品を自動でグルーピング・検索できるデータベース基盤を設計しました。その上で、新規見積もりの要件を入力すると、過去の成約実績から最も条件が近い事例をレコメンドし、参考単価や原価、見積もり構成案を自動算出するアルゴリズムを実装しました。
TECH技術
機械学習Web開発
PERIOD期間
10ヶ月
TEAM体制
PM 1名 / Webエンジニア 4名

RESULT成果

過去の類似案件や製品仕様を瞬時に横断検索できるようになり、見積もり作成にかかる調査・起票の時間を大幅に削減しました。過去の成約実績に基づいた客観的な見積もり案がレコメンドされることで、属人化による価格のバラつきや積算漏れを防止し、若手担当者でも迷わずスピーディかつ適正な見積もりを作成できる業務基盤を確立しました。

ーム全体の業務品質向上につながっています。

営業企画部 部長

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