工種の順序と工期を伴うBoQコストの積算には、適切な資源の組み合わせが必要です。しかし、その組み合わせの大半は、推定数量と不明瞭な入札仕様から導かれます。
最終価格を決定すること、すなわち入札は、非常に難しく骨の折れる作業です。
業界、マーケット、そして各建設分野に関する豊富な経験が必要です。それでも、積算担当者は異なるExcelファイルの数値を精査するのに何人日も費やします。それでもなお、最終判断は主として、分析的・合理的なアプローチではなく、ユーザーの直感と専門性に委ねられます。
エンジニアとは、知識に疑問のある者たちが提供した信頼性に欠けるデータに基づいて、精密な当て推量を行う人のことです。
たとえば、高度なシナリオには「生産性Excel」があります。各分野の専門家が過去にこれらのファイルを作成し、建設中に運用し、実際の建設コストにできる限り近づくまで洗練させてきました。その結果、これらの「生産性テンプレート」は原型の鋳型として機能します。これを使えば、積算担当者は類似のBoQコードについて、資源、時間、コストを素早く外挿できます。
それが、ProjectViewの入札と積算モジュールの「秘密のソース」です。
生産性テンプレート は、入札、施工、モニタリング、再入札の絶え間ないサイクルを通じて最適化され、その結果、プロジェクトの入札における企業ごとの「秘密のレシピ」が形成されます。実際、その組み合わせは企業ごとに異なる独自のものです。これは、工種、機械の稼働性、従業員の生産性、そして企業の閉じたオペレーティング・エコシステム全体の効率など、さまざまな種類のパラメータを統合しているためです。
入札の意思決定プロセスを再定義するため、私たちは他業界のベストプラクティスと新たな技術トレンドを検討しました。その結果、DANAOS ProjectsはAI Tenderingを導入します。
DANAOS WAVES Business Intelligence Platform, ProjectView’s AI Tenderingは、既存の見積・入札モジュールに追加するアドオンです。要するに、より精度の高い提案書を予測できるよう、お客様を支援します。
DANAOS WAVES and Thomson Reutersシステムを活用し、AI TenderingはPASTCastingとNOWcastingから大量の市場データを取り込みます
Proposals/Projects/Budgets/Prices/Durations/Proposals/Competitors/Project Types
それらを各社の市場における比較可能な状況と結び付けます。これにより、新しい入札価格を精緻化し、提案できます。勝てる価格であり、かつ実行可能な価格です。
さらに、DANAOS WAVESは持ち込みアルゴリズム対応のプラットフォームを提供します。ここでは、企業の内部経験とノウハウがThomson Reutersの市場分析をリアルタイムで補強し、勝てる見積を提供します。加えて、高度なAI Tenderingアルゴリズムは入札から実行までのサイクルから「学習」し、意思決定プロセスにおいて経営を大きく支援できます。
MITのARTIFICIAL INTELLIGENCEコースの次の一節を言い換えるなら、ProjectView’s AI Tenderingは、次のことに向けた次のステップです。
組織を革新的で効率的、かつ持続可能な未来型企業へと変革するために必要な知識と自信を身につけていただくことです。
主要なAIのマネジメントおよびリーダーシップの洞察を組織の運営方法に組み込むことで、十分な情報に基づく戦略的な意思決定を主導し、業績を高める力です。
