機械学習搭載見積システム
電気パネル価格予測 • 2021年2月 - 2022年1月
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機械学習システム導入前
従来の手動見積プロセス
1
営業ミーティング
顧客からの問い合わせ受領、価格情報なし
↓
2
技術分析
1週間の技術仕様レビュー
↓
3
詳細見積作成
手動でのコンポーネント選択と価格設定
⏱️ 1 週間のターンアラウンド
• 作業量やエンジニアの現在のスキルレベルに依存
• 顧客からの急ぎの見積もり依頼への対応が困難
• 複数の見積もりを同時に処理することが困難
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機械学習システム導入後
AI搭載の即時予測
1
営業ミーティング
顧客からの問い合わせ受領、仕様入力
↓
2
機械学習予測
ランダムフォレストモデルが過去見積を分析
↓
3
即時価格範囲
信頼区間付きの初期見積
⚡ 即時応答
• 迅速な対応でより多くの契約を獲得
• 複数の見積もりを同時に処理可能
• エンジニアが他の重要な技術業務に集中する時間を確保
システム構成
ランダムフォレストアルゴリズムを用いた機械学習を使用
見積もり依頼
関連する特性を入力
過去データ
2400件以上の配電盤見積もり
ランダムフォレストモデル
過去のサンプルで学習
価格予測
精度範囲±12-18%
主な機能
⚡
即時処理
数秒でほぼ瞬時に予測
🔒
高セキュリティ
すべてローカル処理、外部APIコールなし
🎯
高精度
予測誤差約±12-18%
🔄
継続的なモデル改善
ユーザーフィードバックに基づく精度向上
技術スタック
Python
scikit-learn
pandas
Random Forest
C#
WPF
SQL Server