積算精度を上げるなら、“属人判断”をいつもの業務に組み込め！
AI-OCRやLLMだけでは埋まらない「最後の1割」は、「結論ではなく“判断プロセス”」を残す設計で埋める
- 精度が伸びない本質は、属人判断が仕組みの外にあること。
- ベテランの仕事を「奪う」のではなく、**どう考えたか（プロセス）**を短文で残す。
- 入口→整備→候補提示→承認→出力の各工程にフックを置き、フリーフォーマットで理由を記録。
- 90日で**一次スルー率↑／正規化率↑／訂正時間↓**をKPIで可視化し、週次ループで継続改善。
1. なぜ“属人判断”が積算精度を左右するのか
- 表記ブレ：メーカー・型番・単位のゆれ（例：HITACHI/日立、Φ100/100A、m/巻）。
- 文脈判断：特記仕様の読み替え、現場制約（搬入、夜間、高所）。
- Excelの“埋め文化”：とりあえず入力→後で直す、が未回収のまま残る。
AIはパターンには強いが、例外の連鎖に弱い。ここを人の判断プロセスで埋めるのが近道。
2. 「隠ぺい」を招かない設計：結論ではなく“プロセス”を残す
記録の目的は“代替”ではなく“継承”。
残すべきはどの選択肢を採ったかではなく、なぜそう判断したか。
- フリーフォーマット欄を用意し、「迷い」「根拠」「文脈」を短文で残す。
- 強制はしない（短文＋AI要約で負荷を最小化）。
- “良い判断例”の棚を作り、学び合いを促す。
- ルール化は理由の共通部分のみに限定（結論の画一化はしない）。
3. どの工程に“属人判断の記録”を組み込むべきか
① 読解（入力前）
図面・仕様書を読む際の迷いポイントと判断根拠をメモ。
例：「“□印”はシリーズ上位指示→型番置換」。
② 突合（品目・単価マスタ照合）
辞書で吸収しきれない例外の分岐条件をコメントに。
例：「同型番ありだが納期都合で別メーカー選定」。
③ 補正（係数・単位換算）
現場条件の係数ロジックを短文で。
例：「夜間×1.2：搬入制約あり」。
④ 展開（割引・一式の配分）
値引きをどこにどう配分したか、考え方を残す。
例：「主材は契約単価維持のため、副資材へ配分」。
⑤ 承認（出力前）
人手判断の行をハイライト、理由の要約を承認画面で確認できる状態に。
重要：判断は別画面に逃がさない。現場が触るUI内で完結させる。
4. 記録フォーマット（軽量でOK）
自由記述テンプレ（UIにそのまま）
- 迷った点：
- 参照した根拠（図面/仕様/連絡）：
- 採った判断（置換/係数/名寄せ など）：
- 次回のためのメモ：
5. ルール化＆例外推論（やさしい版）
5-1. まずは「ふだんの決め方」を言葉で書く
- 呼び名：社内では「HITACHI/日立製作所」は**“日立”**で統一。
- 単位：ケーブルは1巻=50m、端数は切り上げ。
- 割引：値引きは副資材から優先配分（主材の契約単価維持）。
- 係数：夜間**×1.2**、高所は**+0.5人日**。
ポイント：**“結論”より“理由”**を書く。次回の自動化に効くのは「なぜ」。
5-2. 3つに自動化
- 名寄せ（呼び名の統一）
- 換算・展開（単位換算、割引のばらし）
- 候補提示（AIが“たぶんこれ”を出す→人がクリック承認）
名寄せと換算・展開で8割を安定化。残りは候補提示→ワンクリック承認で学習。
5-3. ミニケース
A：単位換算
- 入力：ケーブル 150m → 自動：3巻
- 理由：「標準巻長50m、端数切り上げ」
B：割引配分
- 入力：小計100万円／値引10万円 → 自動：副資材へ配分
- 理由：「主材の契約単価維持」
C：メーカー推定
- 入力：UX-123（メーカー未記入）
- 候補：日立(78%) / パナ(22%)（ヒント：類似案件No.2024-37）
- 操作：日立を承認→次回は自動で日立に。
5-4. 操作は“3タップ”
- 候補を見る（理由も「？」で確認）
- 選ぶ／却下（ワンクリック）
- ひと言残す（任意。AIが要約）
5-5. はじめの一歩チェックリスト
- 呼び名の統一リストを10件作る
- 単位換算ルールを3件決める（m→巻、㎡→枚 など）
- 値引配分の方針を1行で言語化
- 迷った時に書ける自由記述欄を追加
- 週次で新規例外Top10を見て、言葉→ルールに落とす
5-6. ベテランの価値を守る
- 奪うのは“手数”だけ。思考は奪わない。
- ルール化は理由の共通部分のみを対象に。
- 自由記述でプロセスを残し、学びの素材にする。
6. 運用テンプレ
役割：オーナー＝購買/積算Mgr（KPI）、レビュアー＝現場リーダー（例外承認）、メンテナー＝情シス/オペ（辞書・ルール運用）
SLA：例外の一次判定は24h以内（Highは当日）
週次レトロ（15分）：KPIレビュー／新規例外Top10の恒久化／不要ルールの整理
7. 90日導入プラン
- W1–2：ブレと例外の棚卸し、KPI初期値（正規化率/一次スルー率/訂正時間）
- W3–4：頻出20%を言語化→名寄せ・換算に落として底上げ
- W5–8：PoC運用（候補提示→承認→学習を回す）
- W9–12：本番化（監視アラート、承認SLA、PRフロー、ロールバック）
毎日5–10分の定着ループ：朝＝例外承認／昼＝差異検出確認／終業前＝辞書PRをマージ
8. ダッシュボードKPI（4枚で十分）
- 正規化率（名寄せ・換算・展開の完了率）
- 一次スルー率（完全自動通過率）
- 例外率（人手承認が必要な行の割合）
- 訂正時間/件（1行当たりの修正所要）
9. アンチパターン（避けたい設計）
- 理由の強制・長文入力（形骸化／隠ぺいの温床）
- 結論だけルール化し、理由を残さない（学習停止）
- 変更のガバナンス不在（誰でも上書き→事故）
- UIが現場の導線外（記録されない／使われない）
10. 今日からできる“スモールスタート”
- 例外が多いトップ5品目に自由記述欄を追加
- 名寄せ・換算のルールをまず10個だけ作る
- 週次15分のKPIレビューを今週から始める
Connected Base（短い紹介）
Connected Baseは、AI-OCR×独自AIד判断ログ学習”で、属人判断をいつもの業務フローに組み込みます。
ノーコードのルール設定＋候補提示＋チャット承認で、正規化→名寄せ→換算→差異検出まで自動運転。
プロセスの記録を前提に、一次スルー率を継続的に引き上げます。
Connected Baseのご紹介
「AI-OCR」「RPA」から
“LLM＋人の判断”の再現へと移りつつあります。
Connected Base は、日々の見積書・請求書・報告書など、
人の判断を必要とする“あいまいな領域”を自動で処理し、
現場ごとのルールや判断のクセを学習していくAIプラットフォームです。
これまで人が時間をかけて行ってきた仕分けや確認を、
AIとルール設定だけで再現・蓄積・自動化。
単なる効率化ではなく、「判断の継承」まで含めたDXを実現します。
現場の知恵を未来につなぐ──
その第一歩を、Connected Baseとともに。
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