初回案と修正後の差分を学習材料にする
Athanorが作った初回案と、保存した最終案を比べて、どこをどう直したかを学習材料として使います。
AI LEARNING
AI学習で自社らしい見積案へ育てる
AthanorAIが生成した内容と、ユーザーが修正した内容の差分を見ながら学習を進めます。回数を重ねるほど、自社の見積の癖や並び順を反映しやすくなります。
差分学習
パーソナライズ
履歴管理
AI学習機能の概要
Athanorが出した初回案と、ユーザーが直した最終案の差分を見て、次回以降の提案へ反映する仕組みです。
順番、表現、単価の扱いを次回案へ反映
並び順、言い回し、不要行の削除、単価の置き方など、繰り返し出る修正傾向を次回案へ寄せていきます。
学習結果は品目マスタ側にも活きる
再利用価値があると判断した明細は、品目マスタ側にも残りやすくなり、次回の見積入力を減らせます。
学習元はAthanor履歴から追える
どの案件で学習が進んだかはAthanor履歴で見返せるため、改善の元になった案件を後から確認できます。
AI学習のメリット
人手で直した内容を次回へ活かせるため、毎回同じ修正を繰り返しにくくなります。
自社らしい明細表現を反映しやすい
よく使う表現や見せ方を次回案に寄せやすくなります。
定番案件の修正量を減らしやすい
同じ種類の案件で毎回似た直しをしている場合、初回案の精度を上げやすくなります。
担当者ごとのクセも残しやすい
誰がどのように直すかの傾向を踏まえた見積案づくりにつなげやすくなります。
AI学習の使い方
Athanorの初回案を修正し、その差分が次回の提案と品目マスタへ反映される流れを確認できます。
1
Athanorの初期画面で案件内容を入力する
まずAthanorの初期画面で案件内容や見積素材を入力します。ここから生成した初回案が、学習の出発点になります。
2
見積編集画面で明細や表現を修正する
生成された明細案を見積編集画面で整えます。順番、摘要、単価、不要行の削除など、ここでの修正が学習対象になります。
3
修正差分を解析して学習元として蓄積する
保存された最終案は、初回案との差分として扱われます。どの案件でどう直したかがAthanor履歴に残り、次回案の改善へ使われます。
4
学習結果が次回案と品目マスタにも反映される
再利用しやすい明細は品目マスタ側にも残り、次回の見積作成時に候補として使いやすくなります。
AI学習の活用例
似た案件が続くときや、自社独自の見積ルールがあるときに効果が出やすい運用です。
活用1
自社独自の明細順や表現を覚えさせる
AIが出した案をいつも同じ順番や言い回しに直している場合、その差分が次回案に活きやすくなります。
制作会社であれば「要件整理 → 制作 → 保守」、運用会社であれば「初期設定 → 定例対応 → レポート」のように、並び順をそろえたい案件で向いています。
変化の見え方 同じ直し方を続けると、初回案の段階で順番や言い回しが寄ってきます。
活用2
定番案件の初期案を近づける
保守、運用、制作のように似た依頼が繰り返し来る場合、毎回の修正を減らしやすくなります。
案件の粒度が近い学習がたまるほど、初回案の摘要や単価の置き方が自社の型へ寄りやすくなります。
具体例 毎月の保守見積、更新作業、LP制作のように似た依頼が続く運用。
活用3
3回前後の学習で変化を感じやすい
案件の内容がある程度そろっている場合は、3回前後の学習がたまると、初回案の質が上がってきたと感じやすくなります。
案件差が大きい場合はもう少し回数が必要ですが、繰り返し使うほど修正量を減らしやすくなります。
目安 まずは似た案件を数回続けて学習させると、変化を見つけやすくなります。
AI学習のよくある質問
AI学習は何を元に行われますか？
AthanorAIが生成した内容と、その後にユーザーが修正した内容の差分を元に学習が進みます。
AI学習の結果はどこで確認できますか？
Athanor履歴から過去セッションを見返し、どの案件を元にしているかを確認できます。
学習後も見積案は編集できますか？
はい。学習で初期案を近づけつつ、最終的な内容は見積編集画面で調整できます。