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見積の“抜け漏れ”を出す前にAIチェック

見積の“抜け漏れ”を出す前にAIチェック

「あっ、運搬費入れ忘れた…」「数量単位が先方とズレとった…」——見積あるある、胃がキュッとなりますよね。福岡でも“出してからの訂正”は信用に響きます。この記事では、見積書を出す前にChatGPTで“抜け漏れ・矛盾・曖昧語”を3分でチェックできます。テンプレとプロンプト、BtoB向けチェック観点、福岡の現場例までまとめました。まずは小さく回して、「出した瞬間に自信が持てる見積」を標準化しましょう。ダジャレで言うなら「見積、見直し見逃すな」…スベっても気にせんでよかです。

この記事のポイント

ChatGPTは“最終ゲート”に使う

作成支援よりも、提出直前のチェックに使うと効果が出ます。人の経験とChatGPTの網羅性を組み合わせできます。

3分で回る手順

テンプレ(項目の型)→ ChatGPTチェック → 差分確認 → 反映、の4ステップで抜け漏れを抑えられます。

BtoBの要点に特化

単価・数量・適用範囲・搬入・試運転・保証・撤去費など、現場で漏れやすい勘所をリスト化できます。

福岡の実務にフィット

地場の工事・製造・卸に合わせて、用語ゆれ(例:運搬/配送/持込)を辞書で吸収できます。

そのまま使える文例

チェック用プロンプトとテンプレを3本収録。見積PDF/Excelのどちらでも運用できます(ChatGPTで使用)。

なぜ“見積ChatGPTチェック”が効くのか

見積のミスは「計算より条件」。適用範囲・含む/含まない・前提条件の書き忘れがトラブルの9割です。ChatGPTは文章比較と表項目の突き合わせが得意ですけん、提出直前の“総点検”に向いています。人は価格戦略と交渉、ChatGPTは抜け漏れ探し——役割分担でいきましょう。

よくある抜け漏れの型

(1)数量・単位の食い違い(㎡とm、台数とセット)/(2)搬入・撤去・廃材処分の記載抜け/(3)保証・保守範囲の曖昧表現/(4)適用外条件(夜間作業、足場)が“想定”で終わっている、などです。

現場での流れ:最終ゲートを1つ作る

作成者がExcelや基幹から見積PDFを出力→ChatGPTに「仕様書/注文メール」と「見積書」を同時投入→ChatGPTが差分と曖昧語を一覧化→作成者が反映→上長承認。“提出前は必ずChatGPTチェック”をルール化すると定着します。

現場の小話:印刷会社の場合

博多駅そばの印刷会社では、見積に「用紙銘柄の代替可」「色校正回数」「納品形態(1カ所/複数)」をChatGPTが赤入れします。方言交じりのメール指示でも、「校正は2回まで?」「分納ある?」と突っ込んでくれます。

導入手順:出す前の“3分チェック”

やることは4つ。テンプレ整備→資料投入→ChatGPTチェック→反映の順で回します。最初は1顧客・1商品からで十分です。

手順1:見積テンプレの列を決める

推奨列:案件名/客先名/仕様書日付/見積No/有効期限/品目/仕様・型番/数量・単位/単価/小計/適用範囲(含む/含まない)/前提条件/納期・時間帯/搬入・設置/撤去・処分/試運転・教育/保証期間/保守/支払条件/備考。

ChatGPT運用のコツ:上の列名をそのままプロンプトに貼ると、出力が揃って台帳取り込み→承認まで早く回ります。

手順2:ChatGPTに“観点”を渡す(操作手順つき)

仕様書(または依頼メール)と見積をChatGPTへ同時投入し、上の列に沿って突き合わせます。

  • PDFの場合:テキストが選択できればそのままファイル添付。選択できない/読み順が崩れる場合は、PDFをテキスト化(OCR)して章・段落ごとに貼付します。
  • Excel/スプレッドシート:必要行のみコピーし、ヘッダ行(列名)を付けて貼付。社外秘情報は品番や社名を伏せて投入。
  • 投入順:「仕様書/依頼メール → 見積本文 → 使用プロンプト(① or ②)」の順で貼ると精度が安定。
注意:PDFをそのまま添付しても、画像の表・図・脚注は読み飛ばしがちです。納期・上限・“含まない”条件は目視で最終確認しましょう。

手順3:差分・曖昧語・危険語を検出(ChatGPT)

曖昧語(例:一式、概算、想定、できるだけ)はフラグ化。危険語(夜間・高所・足場・重量・禁煙/防炎)は費用増の芽として警告します。見積と仕様の相互に記載のない項目を“要確認”にまとめます。

一言前置きを必ず:この見積は提出前チェック用です。不明点は“要確認”として列挙し、根拠文を短く引用してください

手順4:反映→再チェック→保存

ChatGPTの指摘を反映し、再度チェックを回してOKならPDFを固定します。“ChatGPTチェック済”の印(チェック番号と日時)を備考に記録しましょう。糟屋の設備工事A社は、この一手間で手戻りが半減しました。最終版は「案件No_版数_承認日」で保存すると、後工程も迷いません。

チェック観点リスト(BtoB中心)

下の観点を辞書化し、ChatGPTに覚えさせると抜けが減ります。業種別に最小セットから始めましょう。

共通チェック(全業種)

数量・単位

㎡/m、台/式/セット、時間/日などのゆれを統一。整数か小数かも指定します。

納期・条件

納期の基準日(発注日/校了/現調完了)と時間帯(午前/午後/時間指定)を明記します。

含む/含まない

運搬・搬入・設置・養生・試運転・教育・撤去・廃材処分・諸経費・法定費用の有無を列挙します。

保証・保守

期間、対象、開始条件、対応時間(平日/休日/夜間)を明記します。

工事・保守系の追加

現調の有無、足場/高所/夜間割増、停電・停水、占用許可、産廃マニフェスト、試運転立会いの要否。

製造・卸系の追加

最小ロット、予備品、梱包形態(段ボール/パレット)、分納、検収条件(全数/抜取)、トレサビ(製番/LOT)。

よくある失敗と対策

失敗:一式見積で条件が薄い → 対策:一式の内訳を3行で箇条書き。/失敗:仕様変更を追いきれない → 対策:仕様書日付と改訂番号を必須列に。/失敗:メール口約束 → 対策:見積備考へ引用行を残す。

道具と運用:小さく始めて定着させる

道具は難しくありません。既存のExcel/PDFとChatGPTで十分始められます。大事なのは“提出前の1ゲート”の設計です。

使うツールは身の丈で

Excelテンプレ/PDF化ツール/ChatGPT(テキスト比較+表整形ができる)/共有フォルダ。社外秘データは匿名化して投入しましょう。

社内フロー:1ファイル・1コメント

見積PDFを「案件No_版数」で保存→ChatGPT指摘一覧を同フォルダにCSVで保存→承認者が“OK/要修正”を1行コメント。チャネルは1つ(掲示板 or メール)に固定が迷いを減らします。

納期の見える化でトラブル減

天神の機器商社B社は、ChatGPTが抽出した「納期基準日/時間帯」を予定表へ自動登録。現場は「午前指定」「現調後◯日」が一目でわかり、配送の段取りが合わせやすくなりました。

すぐ使える“ChatGPTチェック”プロンプト

そのままコピペで回せます。まずは①→②→③の順で試しましょう。

① 仕様書×見積の突き合わせ(差分・曖昧語)【ChatGPT用】
入力1:仕様書または依頼メール本文
入力2:見積書(テキスト化 or PDFのテキスト抽出)

出力:差分一覧(表)
[項目][仕様書の内容][見積の内容][判定(一致/不一致/未記載)][要対応メモ]

ルール:

* 曖昧語(例:一式/概算/想定/できるだけ)を抽出し「明確化要」にフラグ
* 危険語(夜間/高所/足場/重量/撤去/産廃)を検出し「追加費用の可能性」へ分類
* 数量・単位のゆれ(m/㎡/m²、台/式/セット)を統一表示
* 参照元の根拠文を各行に20〜40字で引用

② “含む/含まない”と前提条件の網羅チェック【ChatGPT用】
入力:見積本文

出力:チェック表
[分類][含む記載][含まない記載][未記載の懸念][追記の例文]

分類例:
運搬/搬入/養生/設置/試運転/教育/撤去/廃材/諸経費/法定費用/保証/保守

ルール:

* 未記載がある分類は「未記載の懸念」に短文で提案
* 追記の例文は最大80字、敬体で
* 可能なら見積の行番号や段落番号を併記

③ 提出前サマリー(上長承認用)【ChatGPT用】
入力:①②の結果

出力:承認サマリー(5行以内)
[総評][主要リスク3点][未記載の追記案2つ][提出可否(可/要修正)][チェック日時・担当]

まとめと次にやること

見積は“条件の競技”。ChatGPTで提出前チェックを仕組み化すれば、信用と粗利を同時に守れます。今日から回せます。

  • ChatGPTは提出直前の“差分・曖昧語・危険語”チェックに使うと効果が出ます。
  • テンプレ列とチェック観点を辞書化して、毎週アップデートします。
  • フローは「ChatGPTチェック済」を必須にして、証跡(CSV/日時)を残します。
次にやること:直近の見積1件で、プロンプト①を回し、指摘を反映→プロンプト③で承認サマリーを作ってみましょう。まずは“3分チェック”から始めます。ミス減で手戻りが減ると、商談の前倒し=売上アップに効きますばい。

もうちょっと知りたかなら、サクッとメールばちょうだい。

糸島 歩(いとしま・あゆむ)

執筆者紹介

糸島 歩(いとしま・あゆむ)

DX設計者/DX解説ライター

地域の中小企業の現場を30年追い続けてきた編集者。
「むずかしいDXを、現場の言葉に翻訳する」が持ち味。
記事だけでなく、構成テンプレ・用語の言い換え辞書まで整える職人気質。

趣味:糸島ドライブ/磯あそびと子ども科学館めぐり/コーヒー焙煎少々

■出身地
福岡県糸島市

■学歴
1991年 福岡県立修猷館高等学校 卒業
1995年 九州大学文学部 卒業

■経歴
1995年 地方紙 経済部記者(福岡)…製造・建設・流通の中小企業を取材
2005年 事業会社 広報/オウンドメディア立ち上げ…BtoB記事と導線設計
2012年 フリー編集者…採用広報・事例記事・ホワイトペーパー制作
2018年 IT/SaaS企業 コンテンツストラテジスト…DX導入事例とHow-to量産
2025年 「ChotGPT Fukuoka」専属ライター…“ちょっとDX”の入門・事例・制度解説を統括

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