内装工事の見積をAIで作成｜仕上表からの数量拾い

内装工事の見積は、仕上表に記載された床・壁・天井の仕上げ材ごとに、部屋の面積・数量を拾い出すところから始まる。同じ部屋でも床と巾木と壁で仕上げ材が違い、開口部（ドア・窓）の分を差し引く計算も必要になる。

拾い出した数量に、材料ごとの歩掛（1人が1日にどれだけ施工できるかの標準値）を掛け合わせて工数を出し、労務費・材料費・諸経費を積み上げて見積金額を出す。歩掛は工法や下地の状態によって調整が必要で、標準値をそのまま使えない場面もある。

数名から30名規模の工事店では、見積作成を社長自身が抱えていることが多い。複数現場の見積が重なると、拾い出しの精度を保ちながら短時間で仕上げることが難しくなり、提出期限直前の残業につながる。

見積の桁数が多い工事ほど、数量の転記ミスや歩掛の掛け違いが金額全体に響く。小さな拾い漏れが積み重なって、受注後に赤字が発覚するケースもある。

架空データでの実行例として、5部屋分の仕上表（床・壁・天井の仕上げ材と面積、開口部の情報）を用意し、部屋ごとの数量集計を行う場面を想定する。

同じクロス仕上げでも部屋によって下地補修の有無が違い、歩掛を一律で使うと工数を過小に見積もる。仕上表に下地の状態まで書かれていない場合、拾い出しの段階でこの違いを見落としやすい。

開口部の差し引き計算を部屋ごとに繰り返す作業は、単純だが件数が多いと転記ミスが起きやすい。1か所の差し引き忘れが、面積全体を数パーセント押し上げる。

仕上表のテキストデータ（部屋名・仕上げ材・面積・開口部情報）をClaude Codeに渡し、部屋ごと・仕上げ材ごとの数量集計表を作らせる。

プロンプト例: 「仕上表（部屋名・床/壁/天井の仕上げ材・面積・開口部の寸法）を渡すので、仕上げ材ごとに数量を集計した表を作ってください。開口部の差し引き計算も反映し、計算根拠（どの数値をどう差し引いたか）を併記してください」

この指示で、集計表と計算根拠が並んだ下書きが返る。歩掛表（材料ごとの標準工数）もあわせて渡せば、集計した数量に歩掛を掛け合わせた工数の下書きまで作らせられる。

歩掛の調整（下地補修の有無、特殊な納まりなど）は、標準値をそのまま使わない場面を人が判断して指示する必要がある。AIは渡された歩掛表の数値どおりに計算するだけで、現場条件を汲んだ歩掛の妥当性までは判断できない。

歩掛表は工事店ごと、あるいは元請ごとに独自の数値を持っていることが多い。Claude Codeに渡す歩掛表を最新のものに保っておかないと、集計結果が現場の実態からずれる。

AIに任せられるのは、決まった歩掛表と数量を掛け合わせる計算の下書きまでである。歩掛そのものを新しく設定する、あるいは現場の難易度に応じて調整する判断は、経験を持つ人が行う。

図面からの数量拾いはAIに任せられない。仕上表というテキスト化・表形式化された情報からの集計はAIが下書きを作れるが、図面を読んで面積を算出する作業そのものは、現状では現場を知る人が担う領域である。

AIの限界として、仕上表に記載のない現場条件（実際の下地の状態、施工の難易度）までは反映できない。見積の最終金額は、AIが作った集計と歩掛の下書きをもとに、人が現場条件を加味して確定させる。提出前の最終確認は必須である。

まず1件の見積で仕上表の数量拾いをClaude Codeに下書きさせ、手計算した結果と突き合わせて精度を確認する。精度に納得できてから、歩掛計算まで含めた運用に広げる。

1ttanは建設業向けにAI変革コンサルを30社以上（上場企業含む）行っており、見積のような数字を扱う定型業務は導入効果を検証しやすいテーマとして扱っている。