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ランドオペレータ向けAI見積システム - 依頼文から見積書までの自動化

ランドオペレータ向けAI見積システム - 依頼文から見積書までの自動化

旅行会社から届く見積依頼を、メール本文やExcel・PDFのまま受け取り、AIが条件を構造化して自社タリフ（料金表）から見積書を作成するSaaSを開発しました。繁忙期に見積を返しきれず失注する、という業界共通の課題に対するシステムです。

プロジェクト概要

  • 依頼メール・Excel・PDF・画像をそのまま投入できる入力設計
  • AIによる条件（人数・日程・宿泊・車両・食事）の構造化
  • 自社タリフとマークアップルールにもとづく見積の自動組み立て
  • 見積書のPDF / Excel出力
  • 人による承認を経ないと送付できないワークフロー

依頼者の目指した目標と解決したい課題

ランドオペレータ（現地手配会社）は、旅行会社から届く見積依頼に対して、宿泊・車両・食事・ガイドなどを組み合わせた料金を算出して回答します。この業務には2つの構造的な問題がありました。

1つは繁忙期の取りこぼしです。依頼は集中して届く一方、見積を作成できる人数は簡単には増やせません。返信が翌日になった案件から順に他社へ流れていくため、忙しさのピークがそのまま失注のピークになっていました。

もう1つは属人化です。タリフの読み方も、シーズンや人数帯に応じたマークアップの当て方も、経験のある担当者の頭の中にありました。その担当者が不在の日には見積が止まり、引き継ぎ資料をつくっても実際には引き継げない、という状態でした。

「人を増やさずに、返せる件数を増やす」ことが目標でした。

開発したシステムの特徴

  • 入力形式を問わない受け取り:
    • 依頼メールの本文をそのまま貼り付け可能
    • Excel・PDF・画像の添付にも対応
    • 依頼元にフォーマットの変更を強いない設計
  • AIによる条件の構造化:
    • 人数・日程・宿泊・車両・食事といった見積に必要な条件を依頼文から抽出
    • 読み取りに確信が持てない項目には「要確認」の印を付け、担当者の目を誘導する
  • タリフのマスタ管理:
    • シーズン・人数帯・マークアップルールをマスタとして保持
    • 誰が担当しても同じ根拠で同じ見積が出る
    • 既存のExcelタリフは、AI取り込みで移行できる（PDFやスクリーンショットからの取り込みにも対応）
    • 取り込み結果は登録前に一覧で確認・修正でき、行単位で選んで登録できる
  • 承認を挟むワークフロー:
    • AIが作るのは下書きまで
    • 金額・日程・人数は画面上で確認・修正でき、担当者が承認するまで顧客に送付されない
  • テナント分離:
    • タリフは仕入原価そのものにあたるため、テナントごとに分離して保管
    • AI提供事業者との契約上、送信したデータがモデルの学習に使われない構成

技術的背景

Ruby on Rails をベースに、Hotwire（Turbo / Stimulus）で構築しています。見積作成の画面は、明細行の追加・削除、タリフの選択、金額の再計算といった細かい操作が連続する性質のものですが、専用のStimulusコントローラを機能ごとに分割することで、SPAフレームワークを導入せずに実現しています。

このシステムで最も設計判断を要したのは、LLMをどこまで信用するかの線引きです。依頼文の読み取りをAIに任せる以上、誤読は必ず起こります。そこで「AIの出力は下書きであり、人の承認なしには外に出ない」ことをワークフローとして固定し、さらに読み取り精度が低い項目を明示することで、確認すべき箇所を担当者に伝える設計としました。精度そのものを追うのではなく、誤りが混入しても業務が壊れない構造を優先しています。

タリフは各社の仕入原価であり、競争力の源泉にあたる情報です。そのためテナントごとのデータ分離と、AI提供事業者へ送信したデータが学習に使われないことを、設計と契約の両面で担保しています。

ホスティングにはfly.ioを使用しています。

解決された問題

依頼が集中する時期でも、届いた順に見積を返せるようになりました。入力形式を問わないため、依頼元に新しいフォーマットを要求する必要もありません。

タリフとマークアップのルールがマスタとしてシステムに載ったことで、見積作成が特定の担当者に依存しなくなりました。ベテランの判断基準が、個人の経験から会社の資産に移っています。

チーム構成

  • (KW) プロジェクトマネージャー
  • (KW) バックエンドエンジニア×2
  • (KW) フロントエンドエンジニア
  • (KW) プロンプトエンジニア

(KW) はKaito Wingsが担当

プロジェクト期間

  • 要件定義・業務ヒアリング - 2ヶ月
  • 開発・AI精度調整 - 5ヶ月
  • 試験導入・改善 - 継続

システム構成

  • Ruby on Rails
  • Hotwire (Turbo, Stimulus)
  • importmap
  • LLM API（条件の構造化・タリフ取り込み）
  • fly.io (ホスティング)