見積もりの前に、AIに何ができるか考えてみた話

dreami.jpというAIシステム開発支援サービスは、従来「見積もりフォーム」で事業展開していた。が、そこへの流入層の大半が「何を作ればいいか分からない」という段階にあることに気づいた。カテゴリを選んでと言われても、そのカテゴリが自分の悩みとどう繋がるか分からない人にとっては、見積もりフォームそのものが離脱ポイントになる。その問題を解くため、見積もりの前段階に「AIに何ができるか考えてみる診断ツール」を挟むことにした。

ここで興味深いのが、あえて「精度を追わない」という設計判断だ。精度を上げようとすれば、企業情報や業務フローの詳細入力が必要になり、結局は見積もりと同量の負荷になってしまう。だから入力のハードルを極限まで下げた。カテゴリタップだけで診断が始まり、自由記述は任意。空欄でも動く。空のテキストエリアを見せると「何を書けばいいか分からない」で離脱されやすいという、ユーザー行動の現実を踏まえている。既存の見積もりエージェントの基盤も再利用し、開発コストを抑えつつUI一貫性も保った。診断結果から「この改善を見積もる」ボタンで見積もりフォームへ遷移するとき、入力内容と認証セッションも引き継がれるので、再ログインという追加摩擦も起きない。

中小企業がAI導入を検討するときの課題は、まさにこの「何から始めるか分からない」という最初の一歩だ。精密な業務分析と要件定義は、その後のステップになるべき。dreami.jpの診断ツールは、業務改善の入口として「まず手軽に試す→可能性に気づく→詳細を詰める」という現実的なフローを示唆している。AI導入の意思決定は、正確性よりも「最初に触ってもらうこと」が重要であるという洞察が、今後のAI営業・コンサルティングの方法論になるかもしれない。