工事見積の図面読み取りをAIで自動化、1件最大15時間が約35分に

同社の見積業務は、長くベテラン職人の経験と勘に支えられてきました。建設業界の人手不足が深刻になるなか、若手への引き継ぎがもっとも難しい業務とされ、外注した数量のチェックが追いつかない、担当者によって拾い方がバラつく、古い紙図面の読み取りに時間がかかるといった問題も重なっていました。

表面的には「作業時間が長い」という悩みに見えますが、編集部の見立てでは、困りごとの根はもう一段深いところにあります。図面のどこをどう数えるかというルールが個人の頭の中にしかなく、組織として共有・点検できる形になっていなかったこと。時間の長さも、引き継ぎの難しさも、品質のバラつきも、この「ルールが言葉になっていない」状態から派生した症状だったと考えられます。

最も大きな要因は、図面の種類ごとに「読み方」と「拾い方」を個別に実装する方式を採ったことにあると考えられます。汎用的な読み取りAIに任せるのではなく、平面図・構造図・横断図といった図面ごとに、同社が実際に使っている計算ルールをAIの処理として書き起こしています。この過程そのものが、ベテランの頭の中にあった暗黙のルールを組織の資産として取り出す作業になっていたはずです。さらに出力を「確認しやすい内訳」にし、最後の確認・編集を人の手に残した設計が、AIの読み違いを現場で拾える余地を確保しています。

次に効いているのは、システム開発とオペレータ育成を切り離さずに進めた体制です。renueは現場常駐型のAIエンジニア（FDE）を送り込み、図面形式や確認ルールを現場で理解したうえで実装し、実際の業務で使いながら改善を重ねています。「現地現物・ノウハウの共通化」を掲げた共同プロジェクトとして、使いこなす人材づくりまでを範囲に含めたことで、AIと人の役割分担が運用の中で詰められていったと読めます。

もう一つは、処理範囲を数量拾いだけで止めず、単価マスタとの掛け合わせや工種別の集計、Excelへの出力まで一続きにした点です。途中で手作業の転記が挟まると、そこで時間もミスも戻ってきます。最終成果物である見積内訳の形まで流れをつなげたことが、現場に定着しやすい構成につながったのではないでしょうか。

共同検証の実測では、物件規模により1件あたり120分〜900分（約2〜15時間）かかっていた手作業の数量拾いが、アプリ利用時には約35分（種別の数量拾い10分、計算10分、最終確認・編集15分）になりました。代表的な作業時間で1日3回実施すると仮定した換算では、工数は約85%短縮、年間2,460時間の削減に相当します。品質面でも、計算ルールの仕組み化により手戻りや拾い漏れを防ぐ効果が確認されています。代表取締役は、経験の浅い社員でも数量を拾えるようになり、若手や女性を含む多様な人材が積算業務に参加できるようになった点を最大の成果に挙げ、今後はこのシステムを全国の建設会社へ外販する構想も示しています。