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 建設技術研究所は、プロポーザル方式の入札説明書を人工知能(AI)で解析して、業務の適任者を選出するなど参加表明書の作成を支援するシステムを開発した。人力だと1日かかっていた参加表明書の作成がわずか数分で済む。国土交通省の関東地方整備局と北陸地方整備局の発注案件で導入した。

 支援システムは、建設技術研究所が過去10年間に受託した800件を超えるデータを基に、入札説明書のPDFデータをAIで画像解析する。数十ページもの入札説明書から、参加表明書の作成に必要な項目を1分程度で抽出し整理する。整理する項目は「同種業務」「類似業務」「必要資格」「発注者名」「同種業務検索キーワード」の5つ。

参加表明書の作成を支援するシステムの流れ(資料:建設技術研究所)
参加表明書の作成を支援するシステムの流れ(資料:建設技術研究所)
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 整理した項目は、自社の技術者の業務実績や保有資格などと照らし合わせて、管理技術者の候補を自動で複数人選出。表彰や業務評定点、実績などに対する評価点を技術者ごとに一覧で表示する。

 「入札に参加するかどうかの判断基準として使える」。建設技術研究所国土文化研究所の今井敬一次長はこう説明する。ランキング形式で一覧できる評価点を参考にすれば、技術者の点数が低く受注の見込みが薄い案件に注力せずに済む。

 手持ちの業務件数も分かるため、特定の技術者に業務が集中しないよう考慮できる。部門長などはこれらの情報を基に、管理技術者を最終判断する。

管理技術者の候補を選出。技術提案評価点が高い順に上から表示される(資料:建設技術研究所)
管理技術者の候補を選出。技術提案評価点が高い順に上から表示される(資料:建設技術研究所)
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