バラバラな見積明細と戦う話 / ManuAI2

本資料は2026年4月23日開催の「モノづくり産業をアップデートするAI — KINTOテクノロジーズ × CADDi」の登壇資料です。

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1. バラバラな見積明細と戦う話 — 製造業×AIの泥臭い現実 山﨑 広之 キャディ株式会社 Software Engineer
2. 自己紹介 キャディ株式会社 Software Engineer 山﨑広之 大学および製薬メーカーでの研究職を経て、より エンジニアリングに近い業務を志しヘルスケアス タートアップへ転身。 その後キャディに入社しました。 現在は AI エージェントを活用したアプリケーショ ン開発をリードする傍ら、AI 開発ツールの活用推 進にも取り組んでいます。
3. 1. 製造業における見積プロセス 2. 課題：見積明細のフォーマット多様性 3. アプローチ：AI による構造化の仮説検証 4. 途中経過 5. まとめ Agenda
5. 課題：見積明細のフォーマット多様性 *画像はダミーデータです
6. 課題：見積明細のフォーマット多様性
7. 課題：見積明細のフォーマット多様性
8. 課題：見積明細のフォーマット多様性 問題点： - 「素材費」と「材料費」と表記揺れがあったり、「加工費」、「一次加工費」「二次加工 費」と表記の粒度が異なっている。 - 慣れていない人が見積明細から単価や材料費を読み取ると1枚あたり10〜15分か かる。 - 空白のセルが非常に多く項目とセルの値が離れていたり変則的な構造であると人 間、 AI 共に読み間違えが発生しやすい。
9. 現在、様々な見積明細のフォーマットに対応し構造化データに変換する ワークフローとアプリのプロトタイピングを AI Agent を利用することで 高速に開発し社内検証を行っている。 アプローチ： AI による構造化の仮説検証
10. 結果 約 90% 以上の精度で構造化を行うことが できた。 今後はよりよい性能の向上と共に Cost, Delivery も合わせて改善を進めていく。 { "Header": { "PartNumber": "PRS-0001", "EstimateNo": "11-0506", "IssueDate": "2025-01-11", "EffectiveDate": "2025-02-22", "Customer": "下尾テクノロジー株式会社 ", "Currency": "JPY", "Issuer": "株式会社エービーイー ", }, "Breakdowns": [ { "PartNumber": "PRS-0001", "Moq": 800, (省略)..., "UnitPrice": 273.6 } ] } *画像はダミーデータです
11. やったこと - バラバラな見積明細を社内開発したワークフローで構造化した - QCD（精度・コスト・スピード）の3軸で評価した - AI Agent で仮説検証を高速に回した AI Agent を使えばアプリは早く作れる。 でもアプリが動くこととプロダクトとして届くことは全然違う。 AI Agent で爆速に作ったアプリをプロダクトにして製造業に届ける。そうい う仕事をやりたいと思った方、ぜひ一緒にしましょう！ まとめ
12. おまけ：社内 AI 利活用の促進 社員同士のスキルの共有のために社内専用のマーケットプレイスを作成しています。 コマンド1つでインストール、アップデートできるところがありがたいです。 - ML実験: QCD計測や仮説検証のワークフロー自動化 - デザインシステム: 社内UIルールに沿ったコードレビュー - handoff: セッションの引き継ぎを自動生成して次回すぐ再開できる - cortex: エンジニアのセカンドブレインを構築・運用する - evaluate: 人事評価のエビデンス記録やフィードバック作成を支援する