見積に月100時間。愛知の金属加工42名が残業を6割減らしたAI見積エージェント

本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）です。社名・人物・数値はすべて仮のもので、当社の支援内容をイメージしていただくための試算例です。

会社プロフィール

A社は愛知県西部の機械加工業、従業員42名。自動車関連の試作部品と設備部品を、月200件以上の小口受注でこなしています。社長は44歳の3代目。売上は堅調ですが、見積・納期回答・日報集計を担う営業事務と生産管理の3名が慢性的に月50時間超の残業をしており、「このままでは辞められてしまう」という危機感を持っていました。

抱えていた課題

最大の課題は見積業務の属人化と残業です。月200件を超える図面付きの見積依頼に対し、材料費・加工時間・段取り・外注費を積み上げる作業を、経験15年の営業事務1名がほぼ一人で担っていました。彼女が休むと見積が止まり、顧客からの催促が社長に直接届く状態でした。

もう一つは納期回答の遅れです。生産管理はkintoneに進捗を入力していますが、顧客からの「いつできる？」への回答は、担当者が現場を歩いて確認してから返すため半日〜1日かかり、失注の一因になっていました。

業務棚卸しで見えた定型タスク

AI業務診断で営業事務・生産管理の業務を約70タスクに分解した結果、上位5タスクだけで月180時間を占めていました。

導入したAIエージェント

1. 見積作成エージェント（営業事務が使用）

顧客からメールで届く図面PDFを生成AI（Claude）が読み取り、材質・寸法・公差・数量から加工工程を推定します。過去3年分の見積・実績データ（Excel）と照合して、材料費・加工時間・外注費の積算案を自社の見積書フォーマットに自動で入力。営業事務は「AIの下書きを確認して修正する」役割に変わり、1件あたりの見積時間は平均30分から8分に短縮される想定です。

2. 納期回答エージェント（営業・生産管理が使用）

kintoneの工程進捗データと、見積作成エージェントが推定した標準工数を組み合わせ、「この注文なら○月○日出荷可能」を自動算出します。顧客からの問い合わせメールに対する回答文まで下書きし、生産管理が承認ボタンを押すだけで返信できる設計です。

3. 日報集計エージェント（現場作業者・生産管理が使用）

作業者がタブレットで入力した日報を自動集計し、見積時の想定工数と実績の差を毎朝Slackに投稿します。差異が大きい案件は見積エージェントの積算基準に反映され、見積精度が改善し続ける仕組みです。

導入の流れ

1. STEP1 無料相談（60分・オンライン）：社長と営業事務が参加。「見積を減らす」ではなく「見積の下書きをAIに任せる」という方向性を確認しました。
2. STEP2 AI業務診断・ロードマップ策定（30万円〜）：過去の見積データの品質を確認し、AIが精度を出せる範囲を見極めたうえで、3エージェントの導入順序を決めました。
3. STEP3 実行：A社は構築委託コースを選択。残業を一刻も早く減らしたいという事情から、当社が8週間で構築し、営業事務が図面の読み取り精度を検証しながら本番投入しました。

Return on AI 試算

以下は試算例です。削減人時は時給3,000円で換算しています。

見積の回答時間が短くなることで、これまで間に合わなかった案件を月2〜3件受注できる前提で売上寄与を見込んでいます。

経営者の声（モデルケース）

※以下は架空の社長の言葉です。
「見積担当が休みを取れるようになったのが一番の成果です。彼女しか分からなかった積算の考え方がAIの中に整理されて、私や若手営業でも確認できるようになった。残業が6割減ったのに見積の回答は速くなった、というのは、以前の自分には想像できませんでした」

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パッケージに業務を合わせる時代は終わりました。御社の見積の考え方、御社の図面の癖に完全にフィットしたシステムを、AIならスクラッチで迅速・安価に作れます。「この人しかできない」業務が多いという人材難は、AIに任せられる定型部分がそれだけ眠っているという証拠です。

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※本記事はモデルケース（架空の導入シナリオ）であり、効果を保証するものではありません。