金属加工 C社様(従業員32名・年商8億円)｜ 2025年4月〜2025年9月（6ヶ月）
属人化した見積業務をAI支援システムで標準化し、納期遵守率も大幅改善
過去15年分の見積実績データを学習した自社専用見積システムと工程管理ダッシュボードで、熟練者依存からの脱却を実現
見積作成時間
2h→15分
見積精度
±15→±5%
納期遵守率
82→96%
知見継承
完了
DB化
プロジェクト開始前の課題
見積作成が熟練社員2名に完全依存
金属加工の見積は素材・加工工程・表面処理・公差など複雑な要素が絡み合う。見積を作れるのは勤続30年の工場長と副工場長の2名のみ。工場長が60歳を越え、後継者育成が急務だった。
紙ベースの工程管理で納期遅延が頻発
工程管理はホワイトボードと紙の作業指示書で行っていた。機械の稼働状況がリアルタイムで把握できず、「あの機械が空いているのに気づかなかった」というロスが日常的に発生していた。
見積精度のバラつきが利益を圧迫
見積が甘いと赤字案件になり、厳しすぎると失注する。見積精度のバラつきが±15%あり、年間で約600万円の利益損失が発生していた。
CIALTEのアプローチ
見積ナレッジの可視化・データ化
工場長の頭の中にある見積ノウハウを体系的にヒアリング。過去15年分の見積書約2,000件をデジタル化し、素材・加工工程・コストの関係性をデータベース化した。
Why this approach
「属人化」の本質は「ナレッジが個人の頭の中にしかない」こと。まず知見を外在化・構造化することが、システム化の大前提。工場長には「あなたの技術を会社の財産にする」と伝え、協力を得た。
AI支援見積システム開発
過去実績データを学習し、図面・素材・加工工程を入力すると見積金額を自動算出するシステムを構築。類似案件の過去見積を参考表示し、若手社員でも根拠のある見積が作成できるようにした。
Why this approach
「完全自動化」ではなく「AI支援」としたのがポイント。金属加工の見積には図面を読む専門知識が必要で、AIだけでは完結しない。人間の判断をAIがサポートする設計が現場の納得感につながった。
工程管理ダッシュボード構築
各機械の稼働状況・案件進捗・納期までの残日数をリアルタイムで可視化するダッシュボードを構築。納期リスクが高い案件を自動アラートし、早期対応を可能にした。
Why this approach
納期遅延の多くは「気づいた時には手遅れ」が原因。予兆を早期に捕捉する仕組みを作ることで、「火消し」から「予防」に転換。
Technology Stack
プロジェクトの成果
| Metric | Before | After |
|---|---|---|
| 見積作成時間 | 1件約2時間 | 1件約15分 |
| 見積精度（実際原価との乖離） | ±15% | ±5% |
| 納期遵守率 | 82% | 96% |
| 見積作成可能人数 | 2名のみ | 5名（若手含む） |
工場長が「自分の経験が会社の財産になった」と語り、後継者育成への不安が解消
若手社員が「AIの提案を見ながら学べるので、成長が早い」と好評
納期遅延による特急対応が激減し、現場のストレスが大幅に緩和
"正直、工場長が辞めたら見積が作れなくなるという恐怖がありました。CIALTEさんに相談したら、「まず工場長の知見をデータにしましょう」と。そのアプローチが良かった。工場長も「自分の技術が残る」と喜んで協力してくれましたし、若手もシステムを使ってどんどん見積が作れるようになっています。"
代表取締役
金属加工 C社様