01Solution
主観評価と客観データのズレを、AIが検出
「現場の声は★4なのに、人員充足率は62%」。重要度・継続性で危険度を判定し、業者カードにアラート表示。重層下請構造全体でも検出可能。特許出願中
プロダクトScoring · How / Alert / Usage
06
業者スコアリング
特許出願中Coming Soon元請のみ閲覧
客観データ・主観評価・AI の 3 層で業者の実力を数字にする。重層下請でも一貫した尺度で捉える、ケンセツミライの注目技術。
3 つの層を組み合わせ、業者の実力を多角的にスコア化します。
LAYER A客観データ
出面・スケジュール・CCUS・施工写真から自動取得
人員充足率、工期遵守、CCUS技能者構成、施工写真のAI解析。すべて手作業ゼロで蓄積される事実データ。
LAYER B主観評価
スケジュールアプリの日次簡易評価から積み上げる
現場代理人がその日の業者に👍／👎、写真・コメントを添えて記録。1日30秒、現場の体感が客観データとして残る。
LAYER CAI 分析
客観データと主観評価のズレを検出、品質トレンドを抽出
客観データと主観評価を AI が突き合わせ、評価乖離アラートと品質トレンドのレポートで実態を可視化します。
DIAGRAM · 3-Layer Scoring Model
業者スコアダッシュボード
業者ごとに総合スコア・実績・稼働状況・基本情報・CCUS 情報・発注履歴・稼働カレンダーを 1 画面で確認
3 つの独自アラートで「見えていなかった実態」を可視化します。
02Solution
評価者の癖まで、可視化する
「甘め／厳しめ／安定」で評価者ごとの傾向を分析。評価の質を保つために、判断の前提を可視化する。
03Solution
施工写真からも、品質の異常を拾う
施工管理ご利用時、現場写真をAIが解析し、品質トレンドの変化や指摘要素を自動抽出。客観データの一部としてスコアに反映。
評価乖離アラート — 例
| 業者 | 主観評価 | 客観データ | アラート |
|---|---|---|---|
| ○○電気工業 | 高評価 (👍 多) | 工期遅延 12% | 主観 ＞ 客観 |
| △△工務店 | 低評価 (👎 多) | 工期遵守 100% | 主観 ＜ 客観 |
| □□設備 | 中評価 | 再施工 0件 | 整合 |
乖離アラート
人間評価と AI 評価の差分を抽出し、評価者ごとの甘め・厳しめ傾向まで分析
感覚ではなく数字で判断し、組織知として後継者にも引き継げます。
01Solution
業者スコアダッシュボードで、一目で序列がわかる
取引中の全業者をスコア順に一覧表示。多軸評価レーダー、CCUS情報、稼働カレンダー、過去の評価履歴まで業者カードから1クリックで参照。配置・発注の判断軸に。
02Solution
施工体系図が、AIで自動生成される
工種・人数・工期・必要スコアを入力すると、AIが条件を満たす業者を最大6次まで自動配置。建設業法準拠フォーマットでそのままプレビュー・出力。
03Solution
配置の根拠が稟議書に書ける／後継者にも引き継げる
「なぜこの業者を選んだのか」が数字で説明できる。スコア・乖離アラート・人員充足の客観データが配置判断の根拠に。属人化していた判断基準が組織知として蓄積され、担当者の異動・退職でも業者選定の質が落ちません。
施工体系図
工事条件を入力すると AI が業者配置案を作成。一覧と詳細の 2 画面
システム設定
評価項目の重み付けとパートナーランク閾値を管理
感覚で進めていた業者選定が、数字に基づく経営判断へ。導入前後の代表的な指標変化です。
BEFORE5 日
AFTER1 時間
稟議書作成・関係者調整の時間が大幅短縮。
BEFORE12%
AFTER3% 想定
相性アラートで配置前にリスク回避。
BEFORE属人
AFTER100% 数値化
後継者にも引き継げる組織知に。
BEFORE感覚
AFTER客観データ
下請への評価フィードバックも数字ベースに。
ケンセツミライ業者スコアリングの理解を深めるための専門用語集です。
3 層スコアリングモデル (客観・主観・AI)
現場代理人の主観評価 (👍/👎)、システムから自動取得する客観データ (工期遵守・人員充足・施工写真)、AI 分析の 3 つを突き合わせ、いずれかの偏りを構造的に検出する手法。
評価乖離アラート
主観と客観のズレを AI が自動検出する独自機能。「高く評価されているが工期が遅れがち」「低評価だが実は施工品質が高い」といった隠れた実態を可視化。特許出願中。
業者相性アラート
過去の施工データから、特定の業者ペアで成績が低下するパターンを学習。配置前に組合せリスクを警告する独自アルゴリズム。特許出願中。
評価者信頼性スコア
評価する側 (現場代理人) の主観傾向を統計的に分析し、客観データとの整合度から信頼性スコアを算出。組織として偏りを把握し、教育・配置に活かせます。
重層下請構造
建設業特有の、元請から最大 6 次までの下請が階層的に連なる業務構造。ケンセツミライはこの構造を「自社＋直下 1 層」というアクセス境界で法令準拠に運用できます。
3 層スコアリングモデル
LAYER A 客観データ (自動取得) / LAYER B 主観評価 (日次👍/👎) / LAYER C AI 分析 (客観と主観の照合)。3 つの層を独立に蓄積し、AI で統合します。