「あの人が辞めたら、見積が出せない」不可能とされた暗黙知の再現に挑んだ、見積AI開発の物語（株式会社AIworker）

「ベンチャーに、うちの五十年が分かるのか」三か月後の会議室で、その部長が口にしたのは意外な一言でした。これは東大発AIベンチャーAIworkerと、国内大手産業機械メーカー様との見積AIの開発記録です

株式会社AIworker

2026年11月10日 13時00分

株式会社AIworker（本社：東京都港区、代表取締役：杉本卓應）は、国内大手産業機械メーカー様の見積作成AIを開発し、運用に成功しました。

この記事では、その開発の経緯を担当者のインタビューを元にドラマ風に誇張し、イメージをもってもらいやすいように、ひとつの物語にしたものです。

見積もりAI実現の過程と、皆様の現場でもこれが実現可能であることが伝われば嬉しく思います。

※作成時間、精度、検証件数、データの量、開発期間は実際の案件の数字です。
社名は伏せ、人物、会話、場面は脚色しています。

金曜日、16時40分

「至急」の二文字が、高木の胃を締めつけた。

月曜の朝までに、新ラインの概算がほしいという。図面を開く。特注の生産設備だった。見慣れない材質の指定が、いくつも並んでいる。

入社三年目の高木に、この金額は出せない。出せるのは、この会社に一人しかいなかった。

設計一筋三十年、田所。

その田所の席が、今日は空いている。五回目のコールで、ようやく電話がつながった。

「それか。三年前に似たやつを出したよ。名前は忘れた。共有フォルダのどこかだ」

電話は、それで切れた。

秘伝のタレのように継ぎ足された社内の共有フォルダには、過去五年分の見積書が約一万二千件眠っている。高木は一件ずつ開いていった。窓の外が暗くなり、フロアの明かりが一列ずつ消えていく。

目当てのファイルにたどり着いたのは、二十時を回った頃だった。

だが金額の横に、説明は一行もない。なぜこの金額なのか。

その見積もりの根拠を知っているのは田所だけだ。

そして田所は、再来年の春に定年を迎える。

誰もいないフロアで、高木の口から言葉がこぼれた。

「あの人が辞めたら、うちは見積を出せるのか」

「うちの五十年が分かるのか」

週明け、高木は課長の席へ向かった。

「田所さんが辞めたら、うちの見積は止まります。いまのうちに手を打たせてください」

課長は黙って聞いていた。

その課長が一か月後に連れてきたのが、見積もりAI開発を得意とするAIベンチャー、AIworkerの相沢だった。

相沢は現場の話を聞き、図面と過去の見積を読み込み、提案書をまとめた。

図面から見積の下書きを作るAIを、一緒に開発させてほしい。

話は順調に進んだ。部長の黒川の前に出る、その日までは。

長机の向こうに座る黒川は、提案書を一度も開かなかった。

「大手のベンダーでもできなかったことを、君たちがやると言うのかね」

相沢は背筋を伸ばした。

「やらせてください。実績もあります」

「うちの設備は、一台ごとに中身が違う。ベンチャーに、うちの五十年が分かるのか」

冷たい沈黙が落ちた。黒川は、指で机を一度だけ叩いた。

「三か月やろう。過去の確定案件で試してもらう。百五十件だ。実績の金額とどこまで合うのか、数字で見せてくれ。出せなければ、この話はそこで終わりだ」

会議室を出ると、高木が小声で言った。

「すみません。部長は、ずっとああなんです」

相沢は首を振った。

「いいんです。数字で見せろと言ってもらえるなら、話は早い」

強がりだった。相手は従業員五千人の会社で、こちらは創業まもない会社である。

失敗すれば、次はない。

「これは、出せないな」

最初の試作は、驚くほど早く動いた。

図面と仕様書を読み取り、約四万品目の部品マスターと照らし合わせ、原価を積み上げる。数分で、見積書の形をした数字が画面に並んだ。

相沢は、はやる気持ちを抑えて田所に画面を見せた。

田所は老眼鏡をかけた。十秒ほど、黙って画面を見ていた。

「これは、出せないな」

「金額が、違っていますか」

「違うかどうかが、分からん」

田所の太い指が、図面の一か所を押さえた。

「この形は組立で調整がいる。図面には書いてない。君らの機械は、それを知っているのか」

答えられなかった。

「俺の仕事を取りに来たのなら、帰ってくれ」

田所はそう言って席を立った。

その夜、相沢は事務所で画面をにらみ続けた。数字はもっともらしい。だが、なぜその数字なのかが分からない。高木が金曜の夜に開いた、あの説明のない見積と何も変わらなかった。

金額を当てることばかり考えて、田所の仕事を一度も見ていなかった。

翌週、相沢は工場にいた。

赤ペンの理由

田所は、はじめ口をきかなかった。

相沢は構わなかった。田所が見積を直す横に座り、油のにおいのする現場についていき、組立の班長に頭を下げて話を聞いた。一週間が過ぎ、二週間が過ぎた。

ある夕方、田所が缶コーヒーを一本、黙って相沢の前に置いた。

「なぜ、毎日来るんだ」

「田所さんが赤ペンを入れた理由を、知りたいんです」

田所はしばらく、工場の天井を見上げていた。

「若い頃にな、見積で工数を読み違えたことがある。俺の数字のせいで、組立の連中が三晩、徹夜した。誰も俺を責めなかった。それが、いちばんこたえた」

機械の音が、遠くで鳴っていた。

「それから、図面に書いてないことを見るようになった。この形なら調整がいる。この材質なら加工が遅い。この数量なら、あの会社は納期が読めない」

三十年分の判断が、初めて言葉になっていた。

「怖いのはな、仕事を取られることじゃないんだ」
田所は空き缶を握った。

「こいつを、誰にも渡せないまま辞めることだ」

田所は、自分の頭を指で軽く叩いた。

「三十年かけて、やっと分かるようになった。この形は危ない。この金額は後で泣く。そういう勘だ。だがな、教えようとしても、うまく言葉にならん。若いのに聞かれても『見れば分かる』としか言えなかった」

握られた空き缶が、小さく音を立てた。

「俺が辞めた日に、全部なくなる。あの三晩の徹夜も、何の意味もなかったことになる」

相沢は、何も言えなかった。

自分たちは、この人の仕事を速くする道具を作っているつもりでいた。だが田所が恐れていたのは、仕事を奪われることではなかった。三十年の失敗と工夫が、誰にも受け取られないまま消えていくことだった。

金額だけを出すAIは、その答えにならない。正しい金額が出ても、なぜその金額なのかが残らなければ、高木はいつまでも田所の代わりにはなれない。

翌朝から、田所は自分から話すようになった。

相沢たちは、その言葉を一つずつ設計に変えていった。

「この形なら調整がいる」という一言は、似た案件を出すときに、どこが同じでどこが違うのかを並べる機能になった。

「前に痛い目を見た」という記憶は、部品、工数、原価の下書きに、参照した過去案件と根拠を添える機能になった。

「これは図面だけでは決められん」という判断は、分からないことを決めつけず、「要確認」と正直に出す機能になった。

そして田所が見積に赤ペンを入れるたびに、その理由が記録として残るようにした。

高木が開いたあの夜の見積には、金額しかなかった。

これからの見積には、金額の横に、田所が三十年かけて身につけた「なぜ」が残る。

審判の日

約束の日が来た。

会議室の空気は、三か月前と同じように冷えていた。黒川は腕を組み、相沢を見ようともしない。

「結果を」

相沢はうなずき、スクリーンを切り替えた。

過去の確定案件、150件。

見積作成時間、150分から30分へ。8割の削減である。

見積金額の精度、94パーセント。基準は、実績金額との差±5%以内。

会議室が、静まり返った。

黒川の視線が、ゆっくりとスクリーンから相沢へ移った。

「残りの案件はどうする。外れた見積が客先に出たら、誰が責任を取るんだ」

相沢が口を開くより早く、椅子を引く音がした。

立ち上がったのは、田所だった。

「AIは、自信のないところに印を付けます。そこを見るのは、私らの仕事です。最後の技術判断も値段の承認も、これまでどおり人がやる」

田所は、黒川をまっすぐに見た。

「部長。私はあと一年半で辞めます。辞めたあと、この会社の見積を誰が守るんですか」

長い沈黙だった。

黒川は、机の上の資料を初めて手に取った。一枚めくり、もう一枚めくる。そして、資料を置いた。

「君たちに、うちの五十年は分からないと言ったな」

相沢は息を止めた。

「訂正する。本番に進めてくれ」

月曜の朝

見積作成AIは本番の開発を終えて納品され、いま現場で使われている。営業技術部門の約40名が利用する想定で、年間2,000件の見積に当てはめると、減る時間は約4,000時間の見込みになる。

ある金曜の夕方、また「至急」の二文字が届いた。

高木が図面を入れると、類似案件と原価の下書きが並んだ。その横に、要確認の印がある。

高木は田所に電話をかけた。あの金曜の夜とは、質問がもう違っていた。

「今回は材質が違うので、組立の工数を増やそうと思います。どう思いますか」

少し間があって、受話器の向こうで低い笑い声がした。

「いい質問をするようになったな」

御社にも、田所さんはいませんか

見積、設計、品質管理、設備保全、生産計画。製造業には、一人の経験に支えられている仕事がいくつもあります。その知識は、会社が何十年もかけて積み上げてきた財産です。

一方で、その人がいないと仕事が止まる属人化と、過去の資料を探して確認を待つ時間は、毎日の負担にもなっています。見積AIなら、過去の案件と判断の根拠を探して下書きにまとめることで、作成にかかる時間を減らしながら、経験の浅い担当者でも根拠を確かめて進めることができるのです。

ベテランの判断を言葉にして残すには、時間がかかります。動き始めるなら、ご本人が隣にいて、理由を聞ける今のうちです。

気になった方は、ぜひ見積もりAIの詳しい内容を資料でご覧ください。どの工程からAIに任せるか、ベテランの判断をどう残すかを、社内で共有しやすい形にまとめました。

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杉本卓應（すぎもとたかまさ）
東京大学文科二類中退。在学中にWebマーケティングのインターンを経た後、マーケティング支援領域で起業しました。2024年に株式会社AIworkerを創業し、経営課題の整理からAIエージェントの開発、現場に入り込む伴走、社内AI人材の育成までを一社で手がけています。製造・商社・IT・人材・食品など100社以上の業務にAIを組み込んできました。著書に『そのまま使えるAI×営業』（インプレス・2026年12月2日刊行予定）があります。

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