POC REPORT
解体工事 見積AIの精度検証
実データを用いて「何ができ、何がまだ難しいか」を確認したPoCの結果です。良い数字だけでなく、総額推定の誤差と運用上の限界も公開します。
検証の結論
過去見積から主要費目の候補を提示し、見積のたたき台を作る用途には可能性があります。一方、写真や案件名だけで最終金額を自動確定する精度には達していません。人の確認を前提に導入範囲を設計する必要があります。
使用したデータ
| 対象 | 件数 | 用途 |
|---|---|---|
| 受領した過去見積 | 343件 | 元データ |
| 構造化できた見積 | 342件 | 費目・数量・単価の分析 |
| KANNA案件と紐づけて評価 | 222件 | 案件単位の総額比較 |
| 代表データ Golden 20 | 20件 | 詳細評価 |
主な結果
90.45%主要費目再現率の中央値
Golden 20
Golden 20
31.60%総額誤差率の中央値
KANNA紐づけ済み222件
KANNA紐づけ済み222件
48.70%総額誤差率の中央値
Golden 20
Golden 20
「主要費目再現率」は、正解見積に含まれる主要な費目をどの程度候補として再現できたかを見る指標です。「総額誤差率」は正解総額との差で、低いほど良い指標です。
条件が分かると、どこまで改善するか
正しいカテゴリと数量が既知であるという条件付き分析では、Golden 20の総額誤差率中央値は14.31%でした。これは本番で自動的に達成した精度ではなく、カテゴリ・数量の取得が精度改善の重要ポイントであることを示す分析です。
まだ言えないこと
- 写真だけで正確な最終見積が作れる、とは言えません。
- 現場条件、地中障害、アスベスト、搬出経路など見えない要素は別途確認が必要です。
- 写真の詳細検証は2案件のみで、一般化できる母数ではありません。
- 会社ごとの費目体系・単価ルールを反映した再検証が必要です。
実運用での使い方
- AIが類似案件と費目候補を提示
- 確信度の低い項目を確認リスト化
- 担当者が数量・単価・現場条件を修正
- 承認済み見積だけをKANNAへ戻す
データについて
本ページは2026年7月時点のPoC結果を要約しています。顧客固有の案件名・金額・個人情報は公開していません。モデルやデータ整備により結果は変わります。