Nyotta AI
設計部品・カスタム設備のための AI 見積プラットフォーム

見積が遅れれば、受注は遠のく。

根拠のある見積を、数週間から数分へ。

図面、仕様書、商務条件から、見積範囲、BOM、コスト見積を自動で作成します。エンジニアは根拠を確認し、未決事項を解消したうえで見積を承認するだけです。

製品について
RFQ-2026-0417Rev D確認中
部品
HX-214 サーマルプレート
取込 ✓読取 ✓照合 ✓積算承認
受領した資料48
抽出した要求事項214
BOM 行数312
あるべき原価 1個あたり$248.40
要確認の例外7
出典リンク533
08:12 受領 · 処理時間 1 時間 01 分回答期限 9月12日(金)
エンジニアの承認待ち確認する
SOC 2 Type II

第三者監査済みのセキュリティ管理

出典を明記

すべての行に図面のシートとゾーンを表示

承認後に書き戻し

未承認のデータが ERP に入ることはありません

事前のデータ整備は不要

STEP、IGES、DWG、DXF、PDF、XLSX、DOCX、ネイティブ CAD、スキャン図面など、受け取った形式のまま処理します。

金額を決める前の準備だけで、数週間かかっていませんか。

Nyotta はまず引合パッケージをすべて読み込みます。図面、仕様書、ワークブック、確認メールの一つひとつまで。そのうえで版の関係を整理し、バリエーション別 BOM を作成し、あるべき原価を1行ずつ積み上げ、例外リストにまとめます。照合は初日から始まり、すべての数字に根拠となるシートとゾーンが付いた状態で、判断をお任せします。

資料がばらばら

2D 図面一式、STEP AP242 モデル、14 シートの商務ワークブック、そして 11 通の確認メール。資料同士のつながりはなく、有効な版がいちばん上にあるとも限りません。

版ズレに例外が潜む

図面は Rev C、仕様書は Rev D。

ノウハウが属人化

2023 年にほぼ同じブラケットを見積もったのに、その金額の根拠となった前提は、担当者の手元のファイルにしか残っていません。

特に難しい2種類の見積に対応

バリエーションの多い部品案件と、前例のない一品一様の設備。前者はバリエーション表に沿って、後者はまだ誰も作ったことのない仕様に対して価格を出す必要があります。どちらも同じプラットフォームで対応できます。

自動車 Tier-1

多品種の案件も、品番単位で正確に

図面一式をバリエーション表と照らし合わせて読み取り、GD&T やデータム指示を BOM に反映。見積を4回作り直すことなく、すべてのバリエーションの価格を算出します。

図面一式とバリエーション表の取込01
バリエーション別 BOM02
あるべき原価と製造性検討(DFM)03
設計変更(ECN)が進行中の見積に与える影響04
自動車 Tier-1 向けソリューション
カスタム自動化設備

一品一様の設備も、製作前に見積

その設備が仕様を満たせるか、製作に何が必要か、コストはいくらか、利益はどれだけ残るか。アプリケーションエンジニアと営業が、同じ数字をもとに検討できます。

見積範囲と技術的な実現可能性01
設備 BOM と仕入先見積02
原価積み上げと利益03
技術・営業の双方が合意できる提案書04
カスタム自動化設備向けソリューション

見積業務の流れを、最初から最後までつなぐ

7つの工程すべてで、根拠を引き継ぎます。

仕組みを見る
01

取込

図面一式、STEP やネイティブ CAD、仕様書、商務ワークブック、確認メール。

02

抽出

要求事項、形状フィーチャー、数量、GD&T 指示、そして価格に影響する商務条件。

03

照合

版の食い違い、バリエーションの条件、不足している情報、明文化されていない前提。

04

実現可能性の確認

本当に作れるのか。価格を出す前に、自社の機械加工・鍛造・製作基準と照らし合わせ、すべての工程ルートを確認します。

05

積算

あるべき原価、治工具、二次加工、商務面の影響を、1行ずつ修正できます。

06

承認

最終的な承認は、責任を持つエンジニアが行います。

07

蓄積

承認された判断は、根拠とともに次の案件へ引き継がれます。

細部まで正確さが求められる業務のために

実際の引合パッケージに対応できるかどうかは、次の4点で決まります。

01

技術資料を読み解く

図面一式と GD&T、公差の積み上げ、スキャン PDF 内の表、別の3つのファイルを参照する数式入りのワークブック、購買契約書の 40 ページ目にある商務条件まで読み取ります。

02

すべての結果に根拠

すべての数量に、図面のシートとゾーンを明記します。

03

資料をまたいで照合

図面と仕様書の食い違いは、両方を突き合わせて初めて見つかります。

04

最終責任は人に

準備は Nyotta、判断はエンジニアが行います。

承認を重ねるほど、次の見積が速くなる

承認済みの見積には、レビューを通過した判断、対応付け、基準、処置がまとまっています。Nyotta はそれらを根拠と承認者の名前とともに保存するため、同じ顧客の 10 件目の案件は、ゼロからではなく自社の蓄積をもとに見積を始められます。

これらのデータは貴社専用の環境内にのみ保存されます。承認した内容が共有モデルの学習に使われたり、他社に提供されたりすることはありません。

データ分離について

既存のデータ

社内システムにすでにある情報。図面、仕様書、ワークブック、過去の見積、レート表、確認メールを、保管場所から直接読み取ります。

蓄積されたノウハウ

エンジニアが下した判断。例外への処置、修正した鍛造取り代、顧客規格の解釈など。それぞれが出典、担当者、承認日付きのルールとなり、次の引合に活かされます。

人の判断

最終判断は引き続き貴社が行います。下の2つの層は、エンジニアが改めて判断すべき項目を絞り込むためのものです。承認のないまま ERP に登録されることはありません。

システム連携は当社が構築。データの事前整備は不要です

コネクタの構築・保守は当社が担当します。最初は読み取り専用で導入でき、データ移行や整備は不要。過去の見積履歴もそのまま活用できます。

連携先の一覧を見る

一覧にないシステムをお使いの場合は、お気軽にご相談ください

技術情報は、貴社の管理下で安全に

必要な範囲に限定したアクセス権限、テナント分離、出典までたどれるトレーサビリティ。システムへの書き戻しには、必ずエンジニアの承認が必要です。

セキュリティについて
01SOC 2 Type II
02通信時・保存時のデータ暗号化
03顧客データを他テナントの学習に使用しません
04承認後に書き戻し

ハードウェアと AI、両方の現場を知るチーム

ハードウェア製品開発と本番環境の AI インフラ、そして言語処理とエンタープライズ検索。それぞれの現場で「こんなツールがあれば」と感じていたものを形にしたのが Nyotta です。

Maddie Zheng

Maddie Zheng

共同創業者 兼 CEO

Google にて Pixel A シリーズを企画から発売まで統括。Meta Superintelligence Labs では大規模モデル向けの AI インフラを構築し、本番環境でリアルタイムに稼働するトラスト&セーフティの仕組みも手がける。ハーバード・ビジネス・スクールを中退し、Nyotta AI を創業。

GoogleMetaHarvard Business School
Yiyuan Zhang

Yiyuan Zhang

共同創業者 兼 CTO

Google Assistant(現 Google DeepMind)で NLP・AI プロジェクトを統括。Moveworks では Northrop Grumman や CVS など、システムが最も複雑に分散し、セキュリティ要件が最も厳しい大企業向けにエンタープライズ検索を構築。イェール大学大学院でコンピュータサイエンスと NLP を専攻。

GoogleMoveworksYale
Nyotta 創業の背景
FAQ

よくあるご質問

Nyotta AI では何ができますか?

Nyotta は技術的な引合パッケージを読み込み、社内でレビューできる見積に仕上げます。2D 図面、3D CAD、仕様書、バリエーション表、入札フォーム、スコープを確認するメールまで、パッケージ一式をまとめて扱います。出力は貴社の見積テンプレートに沿った、そのまま提出できる見積で、構造化された BOM、あるべき原価、実現可能性の確認、未解決の例外リスト、提出用の提案書などを含みます。各行には出典となるシートとゾーンへのリンクと、判断の根拠が付きます。

どのような企業に向いていますか?

技術的な検討が必要で、バリエーションの多い見積業務を抱えるチームに向いています。引合ごとに部品、オプション、要件の組み合わせが変わり、提出する金額の根拠を1行ずつ説明する必要がある業務です。積算、アプリケーション技術・設計、営業、経理、購買が、個別にコピーを持たず同じパッケージを見ながら作業できます。代表的な例は、顧客図面をもとに設計部品を見積もる自動車 Tier-1 サプライヤーや、システム全体のスコープを定めるカスタム自動化設備メーカーです。

社内のどの部門で使われますか?

最初に使うのは、引合を最初に受け取る積算・見積チームです。アプリケーション技術や設計部門は、抽出済みの要件と図面データをもとに作業するため、入札のたびに経緯を一から把握し直す手間がなくなります。営業は根拠のある金額を早い段階で手にでき、商談に間に合わせられます。経理と購買は、承認の際に標準原価に加えて、その背景にあるコストドライバーまで確認できます。どの部門も同じパッケージを、同じ出典リンクとともに参照します。

2D の機械図面は読み取れますか?

はい、読み取れます。Nyotta は 2D の技術図面を直接読み取り、寸法、幾何公差の指示、ねじ、表面粗さ、材料と熱処理の要件、表題欄の情報、図面注記を抽出します。ベクター PDF のほか、テキストレイヤーのないスキャン図面にも対応しています。抽出した各特性にはシート上の位置が記録されるため、図面と突き合わせて確認できます。

3D CAD モデルも読み取れますか?

はい、読み取れます。Nyotta はモデルから外形寸法、実際の材料体積と質量、肉厚、取り代を読み取ります。質量と機械加工での除去体積は部品の実コストを大きく左右する要因であるため、これらの値は原価算定に使われます。図面パッケージだけでも、モデルだけでも、両方でも、届いたものをそのまま読み取ります。

引合パッケージを受け取ってから見積ができるまで、どのくらいかかりますか?

パッケージ全体で数分、シート1枚なら数秒です。図面、仕様書、商務文書からなる複雑な引合パッケージでも、数分ですべて読み込みます。確認事項の受付期間内に読み終えるため、顧客への質問を回答が間に合うタイミングで送れます。残るのはエンジニアによるレビューで、見積業務の中で人の判断が必要な部分です。

人員を増やさずに、対応できる引合を増やせますか?

はい、増やせます。多くのチームが Nyotta に期待しているのもこの点です。40 ページある仕様書 PDF の読み込み、図面からのフィーチャーの手作業での拾い出し、部品表を作るための顧客図面の描き直し、表のコストシートへの転記、同じ確認事項の再度の問い合わせといった、手作業での読み込みがなくなります。こうした作業には案件ごとに数週間かかり、案件数は増え続けています。見積の提出前には引き続きエンジニアが承認し、その判断力をレビューに集中して生かせます。

技術図面の読み取り精度はどのくらいですか?

Nyotta の技術図面抽出の精度は F1 スコア 0.91 で、同じ作業での汎用 AI エージェントの F1 スコアは 0.38 です。リリース済みの実現可能性検討と照合した別の評価では、適合率 93.7%、再現率 97.2% を記録しました。パイプラインを変更するたびに、実際の図面から作成した正解データセットで精度を測定し直しています。また、各案件は作業開始前に双方で合意した受け入れ基準に沿って進めます。

デモには何を用意すればよいですか?

今の業務で対応に手間取っている引合パッケージを1件ご用意ください。図面、仕様書、バリエーション表または数量区分、お手元にあれば最終的に提出した見積もあわせてお持ちください。Nyotta がその場で処理しますので、貴社チームの見積と出力を比較していただけます。特に効果的なのは、すでに見積を提出済みのパッケージを使ったデモです。正解がわかっているため、比較がしやすくなります。

自社のデータで効果を確認できるまで、どのくらいかかりますか?

データ準備の工程が不要なため、短期間で確認できます。積算テンプレート、レート表、過去の提案書、これまでの引合パッケージはすでに社内にあり、整理せずそのままお送りいただけます。最初から自社の案件をプラットフォームで処理でき、その後の進み具合は貴社のレビューサイクル次第です。Nyotta 側で事前に構築するものはありません。

次のステップ

いま一番手間のかかっている引合を、ぜひお持ちください。

実際の資料を使って、引合パッケージ一式が整理され、確認しやすく、そのまま見積に使える形になるまでをご覧いただけます。