相談前に費用・期間の目安がわかるAI見積もり診断の開発事例

musasabiAIのコーポレートサイトに、相談前に費用・期間・必要機能の目安がわかるAI見積もり診断を追加した自社開発事例です。発注者が「何をどう伝えればいいかわからない」「相場が見えず相談しづらい」という状態から、約3分で概算と相談前提を確認できるようにしました。見積もり後には仕様書とMTG議事録の下書きまで一括生成されるため、相談後の業務も進めやすくなっています。

仕組み化テーマ：発注判断の仕組み化

システム開発の相談では、発注者と受注者の間に大きな情報差があります。発注者は「作りたいもの」はあっても、必要な機能、開発期間、費用感を最初から整理できるとは限りません。一方で、受注者に相談しないと相場が分からないため、相談前の不安が残ります。

この事例では、その情報の非対称性を減らすために、相談の前に概算を見られる導線を作りました。正確な金額を断定するのではなく、無料相談に進む前の判断材料として、費用・期間・必要機能の目安を提示する設計です。

課題：相談しないと分からないが、分からないから相談しづらい

受託開発では、通常、見積もりを出す前にヒアリングが必要です。しかし発注者側から見ると、相談前の時点で「いくらかかるのか」「何週間くらい必要なのか」「自分の要望は開発会社に伝わるのか」が見えません。

特に非エンジニアの担当者にとって、要件を正しく言語化すること自体が負担になります。問い合わせフォームに何を書けばよいか分からず、まだ検討初期だからと相談を後回しにしてしまうこともあります。これは、発注者にとっても受注者にとっても機会損失になります。

実施内容：会話の出発点になる見積もり診断を作った

解決の方向は、精密な見積もり計算機ではなく「会話の出発点」を作ることでした。ユーザーが作りたいものの概要を入力し、出発点、カテゴリ、予算感などを選ぶと、AIが必要機能の候補を整理します。その上で、概算費用、期間、スケジュールの目安を結果画面で確認できるようにしました。

この診断は、正式見積もりの代わりではありません。発注者が相場感をつかみ、相談する価値があるかを判断するための入口です。見積もり後には仕様書とMTG議事録の下書きまで生成されるため、相談後の整理作業も同じ流れで進められます。

なぜ「概算」を先に出す設計にしたのか

発注者が最初に知りたいのは、細かい仕様よりも「自分の考えているものが、どれくらいの規模なのか」です。費用と期間の目安が分かるだけで、社内相談や稟議、優先順位付けが進めやすくなります。

一方で、相談前にすべての要件を入力させると離脱につながります。そこで、最初は必要最低限の入力に絞り、AIが裏側で必要機能の候補を整理する構成にしました。発注者は専門用語を知らなくても、自分の言葉で作りたいものを伝えられます。

機能	役割
診断フォーム	作りたいもの、出発点、予算感を無理なく入力できるようにする
AIによる要件整理	自由記述から必要機能の候補を整理する
概算結果画面	費用・期間・必要機能の目安を提示する
後続資料の下書き	仕様書とMTG議事録の下書きまで一括生成する
結果メール	見積もり結果を手元に残し、社内共有しやすくする
相談導線	目安を見た後、そのまま無料相談へ進める

成果：相談前の不安を、発注判断の材料に変えた

最も大きな変化は、「まず相談してください」の前に、発注者が自分で相場感をつかめる入口を作れたことです。従来は日程調整から初回MTGまで進まないと分からなかった費用・期間・必要機能の目安を、サイト上で約3分で確認できるようになりました。見積もり作成も平均120分から20分になり、約83%削減できています。

これにより、相談前の情報差が小さくなります。発注者は、何を相談すべきか、どのくらいの予算感で考えるべきかを把握した状態で無料相談に進めます。受注側も、AIが整理した前提をもとに話せるため、初回相談を要件の確認ではなく、具体的な進め方の相談に近づけられます。

さらに、見積もり後のワークフローも統合しました。診断内容をもとに、仕様書とMTG議事録の下書きまで一括で生成できるため、相談後に人がゼロから資料を作る必要が減りました。確認前の目安ではありますが、後続資料の作成工数は約60%削減できる見込みです。見積もりで終わらず、その後の提案・打ち合わせ準備までつながる仕組みにしています。

開発期間は、自社案件として並行して進めながら約8週間でした。今後は診断結果と実際の相談内容の差分を見ながら、質問項目や見積もりの出し方を改善していく想定です。AIにすべてを任せるのではなく、発注者と受注者が同じ前提で話し始めるための仕組みとして育てていきます。