担当者によるブレ
経験や勘に依存するため、人によって見積金額が変わってしまう。判断基準が個人の頭の中にあると、チームで提案品質を揃えることが難しくなります。
見積を、勘から根拠へ。
なぜこの金額か、チームで説明できる。 受託開発のためのAI見積支援ツール
Griftは、GitHub実績・市場相場・案件前提をもとに、参考見積と見積根拠を整理するAI見積支援ツールです。
AIに見積を丸投げするのではなく、人間が責任を持って確認し、説明できる提案材料を増やします。
- 人間レビュー前提のAI見積支援
- GitHub実績・市場相場を参考材料に
- 受託チーム向けTeam Beta検証中
見積作成という「属人的な作業」を、チームの「共有ナレッジ」へ。
受託開発の見積は、担当者の経験や勘に支えられています。その経験は価値ですが、頭の中だけに残っている限り、チームで再現できる資産にはなりにくいものです。
Griftは、GitHub実績、市場相場、類似案件、技術リスク、案件前提を整理し、人間が説明できる見積根拠を増やすAI見積支援ツールです。AIに見積を丸投げするのではなく、担当者が責任を持って確認し、提案に使える判断材料を整えます。
課題
見積作成が、代表や一部のベテランに集中していませんか？
小規模な受託開発チームが直面する、見積業務のブラックボックス化。
説明材料の不足
発注者に「なぜこの金額なのか」を聞かれたとき、論理的に説明できる材料が足りない。相見積もりや価格交渉で、経験だけでは伝えきれない場面が出てきます。
ナレッジの属人化
見積ノウハウが若手や新メンバーに引き継がれず、組織の資産にならない。代表や一部の上流メンバーに見積業務が集中し続けます。
リスク
根拠の乏しい見積は、チームの成長を止める
説明材料の少ない見積は、価格交渉や社内説明で不利になりやすく、受注後の認識ズレや赤字リスクにもつながります。
1
相見積もりでの説明負け
2
根拠なき値引きによる利益圧迫
3
属人化による組織のスケール限界
価値
担当者の経験や勘を、共有できる「会社資産」へ。
Griftは、人間が責任を持って説明できる「見積根拠」を増やし、チームで再現しやすい見積プロセスづくりを支援します。
説得力のある提案材料を増やす
案件前提、GitHub実績、市場相場、技術リスクを整理し、発注者に説明しやすい判断材料を増やします。
見積基準をチームで揃えやすくする
代表や一部のベテランだけに依存せず、PM・営業・上流エンジニアが同じ前提を見ながら見積を確認できます。
過去の知見を資産として蓄積する
過去案件の判断、レビュー内容、見積根拠を残し、次の案件で再利用しやすいナレッジへ変えていきます。
機能
AIが参考見積と根拠を整理し、人間の判断を支援
GitHub実績や市場相場、類似案件、技術リスクなどをAIが整理。提案前の判断材料を提示します。
参考見積レポート
案件前提 / 自社実績 / 市場相場
3つの根拠比較
案件前提 EC刷新
自社実績 4.0人月
市場相場 参考 480万
参考見積 参考 420万
市場相場 参考 480万
参考見積 参考 420万
根拠サマリー
案件前提
相談内容、対象機能、前提条件、不確実な要素を整理します。
自社実績
GitHub実績や過去の開発傾向を参考材料として扱います。
市場相場
外部情報や類似案件を比較し、価格帯を検討するための参考情報として整理します。
レビュー方針
Griftの出力は参考情報として扱い、最終判断は人間が行います。
※サンプルデータです。ベータ版の出力は案件内容・連携データ・提供範囲に応じて変わります。最終的な見積金額の決定は人間が行うことを前提としています。
見積根拠を支える3つの視点
相場だけでも、経験だけでもない。複数の材料を重ねて判断する。
クライアントが本当に知りたいのは、金額そのものだけではありません。なぜその金額に至ったのか。Griftは、その「なぜ」を説明するための材料を複数の視点から整理します。
1. GitHub実績の参照
GitHub上の開発履歴や実装傾向を、見積根拠の参考材料として整理します。「実績があります」だけでなく、提案時に説明しやすい材料へ変換することを目指します。
2. 市場相場の参考比較
一般的な受託開発の市場データや類似案件を参考に、価格帯を検討するための情報として整理します。相場や金額を保証するものではありません。
3. 見積レポート生成
案件前提、自社実績、市場相場、技術リスクを並べた参考レポートを作成します。提案前の確認や、チーム内レビューの材料として活用できます。
ご利用の流れ
導入からナレッジ蓄積までのステップ
既存のデータを活かし、見積根拠を整理する流れをチームに組み込んでいきます。
01
案件の要件・前提条件を入力
相談内容、対象機能、納期、技術前提、不確実な要素を入力し、見積の前提を整理します。
02
過去データや市場相場を参照
GitHub実績や過去の開発傾向、市場相場などを、参考材料として整理します。
03
AIが参考見積と根拠を提示
AIが案件前提・自社実績・市場相場をもとに、参考見積と見積根拠を整理します。
04
人間がレビューし、最終判断
Griftの出力は参考情報です。担当者が内容を確認し、微調整したうえで、責任を持って見積を判断します。
05
ノウハウとして蓄積・共有
レビュー内容や見積根拠を残し、次回以降の案件で再利用しやすいチームナレッジとして蓄積します。
利用シーン
チームの見積根拠を、用途に合わせて整理する。
Griftは、受託開発チームの見積根拠整理を主軸に、フリーランスの提案準備や発注企業の見積確認にも活用できます。
「見積はあの人に聞いて」を減らしたい。
よくある状況
受注を増やしたいのに、見積を作れるのは代表や経験豊富な上流メンバーだけ。他のメンバーが案件相談を受けても、金額判断は持ち帰りになってしまう。
Griftが助けること
案件前提、GitHub実績、市場相場、技術リスクを整理し、チームで確認できる見積根拠として残します。
期待できる変化
代表や一部メンバーに依存しすぎない見積プロセスを作り、PMや営業も提案前の判断材料を持ちやすくなります。
案件は来る。でも見積の根拠説明がつらい。
よくある状況
紹介や既存顧客から相談は来るものの、毎回スプレッドシートと記憶を頼りに見積を作っている。相場感はあるが、発注者に説明する資料としては残りにくい。
Griftが助けること
案件前提、市場相場、過去実績を整理し、提案前に確認できる参考見積と根拠メモを作成します。
期待できる変化
見積の説明材料を用意しやすくなり、価格交渉や提案前の不安を減らしやすくなります。
提出された見積の前提を整理したい。
よくある状況
AI開発やシステム開発の見積を受け取ったが、金額の前提、技術リスク、工数妥当性を社内で説明しにくい。
Griftが助けること
提出された見積の前提や技術リスク、工数妥当性を検討するための判断材料として、AIと実装者の視点で整理します。
期待できる変化
相見積もりや稟議前の確認材料として、どこを質問すべきか、どの前提を確認すべきかを整理しやすくなります。
Team Beta / Pricing
見積根拠を、チームの資産にするための有料β。
現在、Griftは受託チーム向けTeam Betaの提供に向けて、機能・価格・サポート範囲を検証中です。利用範囲・チーム規模・サポート内容に応じて個別にご案内します。
Grift Team Beta
2〜10人の受託チーム
月額5万円を基本に個別案内
チーム内で、担当者に依存しすぎない見積プロセスを作るためのプランです。利用範囲・チーム規模・サポート内容に応じて個別にご案内します。
Grift Paid Trial
小規模受託チーム
3ヶ月15万円を基本に個別案内
まずは実際のプロジェクトで、見積根拠の整理とナレッジ蓄積を試してみたいチーム向けのトライアルプランです。利用範囲・サポート内容に応じて個別にご案内します。
Grift Estimate Audit
発注企業
100万円を基本に個別見積
提出された見積もりの妥当性を検討するための判断材料として、AIと実装者の視点で、見積の前提・技術リスク・工数妥当性を整理します。
AIが見積金額を決めるのですか？
いいえ。AIは参考見積と見積根拠を整理する支援ツールです。最終的な見積金額の決定は人間が行います。
最終判断は誰が行いますか？
最終的な見積金額の決定は人間が行います。AIが整理した材料をもとに、担当者が責任を持って確認・調整します。
料金はいくらですか？
Team Betaは月額5万円を基本に個別案内しています。利用範囲・チーム規模・サポート内容に応じてご案内します。
さあ、見積を根拠へ。
属人的な見積を、チームで説明できるプロセスへ。
現在、受託チーム向けTeam Betaの提供に向けて検証中です。自分たちの案件で使えるか、まずはご相談ください。
※利用範囲・チーム規模・サポート内容に応じて個別にご案内します。
- 要件定義 01
AIを活用した要件定義ツールで属人化を防ぐ
要件定義の進め方、必須スキル、AIツールで属人化を防ぐ考え方を整理します。
- 要件定義 02
要件整理の流れをチームで揃える
ヒアリングから要件抽出まで、上流工程の前提を整理する流れを解説します。
- AI開発費用 03
AI開発の見積もり費用はどう決まる？
AI導入の主な費用項目、規模別の変動要因、予算内で進めるポイントを確認できます。
- AI開発費用 04
AI開発の相場とは？
見積もりに影響する開発手法や技術スタックによる相場の違いをまとめています。
- 見積支援 05
AI開発の見積支援を使う前に
AIを使った見積支援で、人間が確認すべき判断材料を整理します。
- 見積支援 06
AIと人間の見積レビュー分担
AIが整理する参考情報と、人間が判断する範囲を実務目線で整理します。
- 見積支援 07
見積根拠メモのドキュメント構成
提案前に確認しやすい見積根拠メモの基本構成と調整ポイントを紹介します。
- 見積支援 08
見積支援ツールの出力を根拠から見る
参考見積の妥当性を、前提・相場・実績の観点から見極める考え方です。
- 上流工程 09
要件定義にAIを導入する理由と体制づくり
開発の上流工程へAIを入れる前に整えるべき体制と品質管理を解説します。
- 上流工程 10
上流工程を効率化するAIツールの選定基準
上流工程支援ツールの主要機能と、自社に合うAIツールの選び方を確認できます。
開発の背景
「なぜこの金額なのか？」に答えるために。
受託開発の現場で、見積の根拠を聞かれて苦しい思いをした経験が、Griftの出発点です。
経験や勘は価値があります。ただし、それが担当者の頭の中だけにある限り、発注者に渡せる説明材料にも、チームで再利用できる会社資産にもなりにくい。
Griftでやりたいのは、見積をAIに丸投げすることではありません。人間が責任を持って説明できる根拠を増やすことです。
担当者が根拠を持って説明しやすくなり、そのノウハウをチームの資産として残せる世界を目指して、Griftを開発しています。
寺田康佑 / Cor.株式会社 代表
Backed by Cor.株式会社
cor-jp.com
技術基盤
見積根拠を整理するための、AIと実装データの使い分け
扱う情報の機密度に応じて、クラウドAI・ローカルLLM・GitHub実績・市場相場などを使い分け、見積根拠の整理を支援します。外部AIを利用する場合は、利用規約やデータ保存設定を確認したうえで設計します。
GitHub実績
ローカルLLM + クラウドAI
市場相場の参考比較
人間レビュー前提