はじめに
データドリブン経営が加速する中で、見積や検収業務におけるミスの削減は企業にとって極めて重要です。わずかな誤差でも金銭的損失や顧客からの信頼低下を招き、競争力に直結します。RAG（Retrieval-Augmented Generation）はその解決策として注目されており、AI companyである NKKTech Global が導入することで、精度と透明性の高い業務運営を実現します。
見積・検収における課題
- 不正確な見積: データが複数システムに散在し、入力ミスや抜け漏れが発生しやすい。
- 検収時の齟齬: 契約書・仕様書と実績を手作業で照合するため、エラーが生じやすい。
- コストと時間の浪費: ミスによる再作業・再交渉で納期遅延や管理コストが増加。
RAGとは？
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、情報検索と自然言語生成を組み合わせた技術です。これによりシステムは:
- 複数ソースから正確なデータを検索可能。
- 情報を統合・分析し、根拠のある回答を生成。
- 透明性を確保し、元データに基づいた信頼性の高い判断を提供。
見積業務におけるRAGの活用
- 正確なデータ検索: 単価表、資材リスト、過去契約から自動抽出。
- 一貫性のある見積: 担当者間の差異を排除し、公平性と透明性を担保。
- 時間短縮: 手作業を大幅削減し、顧客対応スピードを向上。
検収業務におけるRAGの活用
- 契約・基準との照合: 実績と合意内容を自動的に比較。
- 現場データの統合: IoT・画像・技術資料と連携して精度を高める。
- 透明性と検証性: 検収結果はすべてデータ根拠に基づき、顧客からの信頼を強化。
企業にもたらすメリット
- ミスの最小化
- 見積・検収プロセスの精度向上
- ブランド信頼性の強化
- 運用コストの最適化とROI改善
NKKTech Global – 先進的なAI Company
AI companyとしての NKKTech Global は、建設、テクノロジー、製造業などの分野でRAGソリューションを展開してきました。具体的には:
- スマート見積システムの構築
- RAGを活用した自動検収の導入
- 既存プロセスへのAI統合によるコスト削減と生産性向上
まとめ
RAGを見積・検収に導入することで、ミス削減だけでなく顧客信頼と競争力向上にもつながります。NKKTech Globalの知見を活かせば、企業は迅速にこのソリューションを取り入れ、業務効率を大幅に高めることが可能です。
