課題・要望
- 3D CADで設計した部品の見積もりを算出する際に、データのフォーマット変換や人による情報補足が必要なため非効率的だった
- ベテランが勘と経験から手動で価格を算出していたため、属人性が高かった
2つのデータを活用することで、 調達業務の効率化・属人性の低減を実現
解決策・効果
- 3D CADのデータ及び必要な情報をシステムに入力すれば見積もりができるため、見積もりにかかる時間が大幅に削減され、業務が効率化
- 勘と経験に基づく見積もりからデータに基づく見積もりへ移行することにより、属人性低減
CCTの特徴
3つのアプローチを工程や商材、目的に合わせて上手く使い分けることにより、長所・短所を補完し、効果的な自動見積もりシステムの構築が可能
設計データ（3D CAD）・取引実績（ビックデータ）を活用した自動見積もり
各アプローチの特徴
| コストテーブルによる原価積算 | 正確で透明性の高い見積もりが可能 |
| 類似する過去実績の参照 | 過去実績データだけあれば、手軽に仕組み構築が可能 |
| 機械学習による価格推定 | 過去実績データを学習させることで、手軽に仕組み構築が可能 運用の中で学習を進め、見積もり精度を向上させることが可能 |
利用サービス
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