仕事への影響
分電盤見積もり、営業担当の図面読み取りをAIが代行 日東工業が運用開始
分電盤の見積もりといえば、ベテラン営業担当者が図面とにらめっこしながら一人で仕上げる仕事というイメージが強いかもしれません。その作業の一部を生成AIに任せる取り組みが始まっています。図面を読む力に頼ってきた業務が、人とAIの役割分担によってどう変わるのかを見ていきます。
何が起きたか
日東工業（愛知県長久手市）は、設備図面から分電盤の見積もりに必要な回路情報や機器情報を抽出するマルチモーダル生成AIアプリケーションを開発しました。開発を支援したのは日本IBMで、2026年10月20日に発表しています。
全国23の営業拠点、約50人の営業担当者が利用できる運用環境を整え、10月から段階的に実業務での運用を始めています。背景には、建設・設備関連分野での人材不足と、熟練者が持つ知見の継承という課題があります。
分電盤の見積業務は、案件ごとに形式が異なる設備図面から法規制や製品仕様を読み取り、必要な機器や回路構成を検討する、高度な業務知識と経験を要する仕事です。そのため特定の担当者の知見に業務が依存しやすく、迅速な対応と見積品質の両立が課題となっていました。日東工業と日本IBMは約1年半をかけ、見積もりノウハウの整理や業務知識の構造化、人とAIの役割分担の定義、運用体制の整備を進めてきました。
背景・解説
分電盤は、建物内の電気配線を分岐し、各設備に電力を供給する機器です。見積もりを作成するには、建物の設備図面から電圧や回路数、必要な機器の仕様を正確に読み取る必要があります。
マルチモーダル生成AIとは、文字だけでなく画像や図表など複数の形式のデータを同時に処理できる生成AIを指します。今回開発されたアプリは、営業担当者が建物図面をアップロードすると、AIが回路情報や機器情報、特記事項を自動で抽出する仕組みです。
システムには日本IBMが提唱する「統合AI基盤」のアーキテクチャーが採用され、AIエージェント・フレームワークが組み込まれています。特定のAIモデルやシステム環境に依存しない構成になっており、技術の変化や業務要件の見直しにも対応しやすくなっています。
仕事や業務への影響 — AI Topicaの見方
分電盤の見積もりに時間がかかっていた営業拠点ほど、今回の仕組みから得られる効果は大きくなります。これまでの業務プロセスでは、図面を読み取り回路や機器を拾い出す作業に営業担当者の多くの時間が割かれていました。AIが図面の読み取りと情報整理を担うことで、営業担当者は抽出結果の確認と業務知識に基づく補正に集中できます。
例えば、従業員30人規模の電気設備工事会社で、ベテラン営業担当者1人が月に20件の見積もりを一人で抱えていた場合、図面の読み取り作業をAIに任せられれば、確認と補正の作業に専念でき、対応できる案件数を増やせます。
見積もりの精度は担当者の経験に左右されやすい業務でしたが、AIの抽出結果と担当者の修正内容を構造化データとして蓄積する仕組みがあるため、個人の経験だった見積もりノウハウを組織全体で共有できるようになります。若手の営業担当者が入社してすぐに高精度な見積もりを作れるようになるわけではありませんが、蓄積されたデータを参照できれば、育成にかかる時間は短縮できます。
全国23拠点、約50人の営業担当者が同じ仕組みを使うことで、拠点ごとに異なっていた見積もりの質のばらつきも小さくなります。設備図面を読む能力そのものが不要になるわけではなく、AIの抽出結果を業務知識で検証できる営業担当者の役割はむしろ重要になります。
不確かな点・注意
今回の発表では、AIによる図面読み取りの精度や、見積作成にかかる時間がどの程度短縮されたかといった具体的な数値は示されていません。運用は10月から段階的に始まった段階で、全ての営業拠点で同じ水準の効果が出ているかは分かっていません。拠点ごとの導入時期や担当者の習熟度による差も、現時点では公表されていない情報です。
対応できる図面の種類や範囲は今後拡大していく方針ですが、現時点でどの図面形式まで対応しているかは明らかにされていません。設計や生産、保守といった周辺業務への展開も検討段階にとどまっており、実現時期は示されていません。