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PM Smart AI Effort Estimator エージェント ​

プロジェクト見積もり・工数評価向けエージェント。ベクターナレッジベースが経験記憶を代替し、秒速で一括見積もりを生成します。

中核的な課題 ​

  1. 人手による見積もりが経験に依存:プロジェクト見積もりと工数評価は歴史的記憶とヒューリスティックな判断に依存し、個人の経験の差異に影響されやすいです。
  2. 応答速度が遅い:人手では要件を項目ごとに読み、類似タスクを探して集計する必要があり、見積もりサイクルは週単位になることがあります。
  3. 再利用の識別とバッチ処理が不十分:類似要件、再利用可能なコード、基本項目を正確にマッチングすることが困難で、大量の要件に対して人手で逐一処理するコストが高いです。

ソリューションと技術実装パス ​

  1. マルチフォーマット入力の解析:Excel、Word、PDF、TXT などの要件と工数文書に対応し、自動画像解析もサポートします。
  2. 歴史的ナレッジベースとベクタータグ:歴史的プロジェクトに AI ベクターとスマートタグを付与し、検索可能なナレッジベースを構築します。
  3. リアルタイム意味的評価:意味的マッチングと業界キャリブレーションにより、新しい要件を適切な基本項目にマッチングし、構造化見積書を形成します。
  4. 並列出力:高並列方式で要件をバッチ処理し、数分で 1000 万件以上の要件に対する構造化見積書結果を生成します。

特長 ​

  • 秒級の知識検索:記憶に依存したやり方からベクターマッチングへ転換します。
  • 正確な再利用識別:ヒューリスティックな推測に代わりベクター検索を使用します。
  • 速度、正確性、合理性を両立:それぞれ「より速い起動」「ミスの削減」「より合理的なタスクマッチング」に対応します。
  • 大量バッチ並列:膨大な要件の集中評価に適しています。

商業的価値 ​

  • PPT 定量比較:人手は約 2 人週、AI は約 1 Person-Day;要件を提出後数分で見積書を取得できます。
  • マッチングエラーを減らしコード再利用率を高めることで、プロジェクトコスト削減に役立ちます。
  • 歴史的ナレッジベースは複数プロジェクト、複数事業部で再利用可能であり、大規模化したプリセールスを支援します。
  • 見積結果、タスクタグ、実際の交付データが継続的にフィードバックされ、見積もりの精度が徐々に向上します。

SDW AIKO 製品ドキュメント