社内事例2026年5月更新
【作成推奨】見積書チェックBotを社内Slackに置いた中小製造業の話
AI見積りシステムやOCRで発注書を突合する国内事例を踏まえ、中小製造業が『見積書チェックBot』をLovableで内製する作り方と効果をまとめます。
更新日: 2026-05-18読了時間 約2分#社内事例#作成推奨#Slack#見積書#製造業#Lovable Cloud
本記事は『AI見積りシステム(テクノス様事例)』『OCRによる発注書突合PoC(ネクスト株式会社)』など実在の国内事例を参考に、中小製造業がLovableで内製する場合の作り方として再構成したものです。
3行まとめ#
- 図面・仕様書・過去見積をAIに渡し、新規見積書の単価と条件の抜けをチェックするSlack Bot。
- Lovable Cloud(DB)+Lovable AI(Gemini/GPT)+Slack Connectorで、エンジニア1人×1週間で実装可能。
- ベテラン1人に集中していた『見積レビュー』を仕組み化し、新人でも一次チェックが回るようになる。
課題(Before)#
- 見積作成は若手が担当、最終チェックはベテラン1人に依存(属人化)。
- 単価表・過去案件・顧客別条件が散在していて、新人がレビュー観点を覚えるのに半年〜1年かかる。
- 条件抜けや単価誤りが受注後に発覚し、利益が削られる事故が年数件発生。
作ったもの(After)#
Slackに見積PDFをドラッグ&ドロップすると、Botが『要確認ポイント』を箇条書きで返す。ベテランは最終承認だけに集中。
[ 画像プレースホルダ: mij-quote-bot-arch ]
見積書チェックBotの構成図
📷 撮影指示:Slack→Lovable Cloud→AI→ナレッジDB→返信、の流れを示す簡易フロー図
構成(使用Lovable機能)#
- Lovable Cloud: 過去見積・単価表・顧客別取引条件をテーブルで管理。
- Lovable AI: Gemini 2.5 Pro でPDF読取+整合性チェック(マルチモーダル)。
- Slack Connector: メッセージ受信→Botリプライ。
- Server Function(createServerFn): 上記をオーケストレーション。
プロンプト例#
あなたは弊社(中小製造業)の見積レビュー担当です。
以下の【新規見積】と【参照ナレッジ】を突合し、必ず次の3項目で出力してください。
1. 単価妥当性: 過去類似案件比 ±N% を逸脱する行
2. 条件抜け: 納期 / 検収条件 / 支払条件 / 運送費負担 のうち未記載
3. 顧客固有ルール違反: 参照ナレッジ内の「顧客別取引条件」に反する点
判断不可な箇所は推測せず「要人手確認」と明示してください。
【新規見積】
{quote_pdf_text}
【参照ナレッジ】
- 単価表: {price_table}
- 過去類似案件3件: {similar_quotes}
- 顧客別取引条件: {customer_rules}効果・所感#
- 一次レビュー時間が1件30分→5分に短縮(参考: ノーコードソリューションズ調査では見積業務全体で30%削減事例も)。
- 新人でも『何を見るべきか』が出力で学べるためOJT教材として副次効果あり。
- AIは『指摘するだけ』。判断と承認は必ず人。これが守れる設計になっているかが肝。
人がやる vs AIがやる#
- AIがやる: PDF読取・突合・差分の列挙・チェックリスト出力。
- 人がやる: 顧客への確認、最終単価決定、例外条件の承認、ナレッジDBの更新。
- 境界の鉄則: 『金額を確定する/顧客に発信する』アクションは絶対に人を通す。
『AIに見積書を作らせる』ではなく『人が作った見積書をAIがチェックする』方向から入ると、規制・責任・品質のリスクを最小化できます。
参考事例(国内)#
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※ 本記事は非公式の日本語ガイドです。最新情報は公式ドキュメントをご確認ください。