AI活用型入札マッチングシステム

手動による入札評価は時間がかかり、一貫性に欠け、増大する調達量に対応できませんでした。EastgateはMLを活用したマッチングエンジンを構築し、政府・企業向け入札の文書分析とスコアリングを自動化しました。

課題

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• 各入札文書は、技術・財務・コンプライアンスの複数の観点にわたる専門家による数時間の分析が必要でした
• 評価担当者によって基準の適用が異なり、主観的な結果につながっていました
• 入札件数の増加により、チームが十分な審査を行う処理能力を超えていました
• 対応が遅れることで、入札可能な案件が締切直前まで特定できないケースが発生していました

ソリューション

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• 非構造化入札文書（PDF、Word、Webポータル）から構造化データを抽出するNLPパイプライン
• 過去の入札データを学習した多基準スコアリングモデルによる関連性・適合度ランキング
• 業界・地域・契約種別・技術要件による自動カテゴリ分類
• 信頼度スコアと自動通知を表示するマッチング入札のリアルタイムダッシュボード
• マッチング精度を継続的に改善するためのヒューマン・イン・ザ・ループ検証

アーキテクチャ

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成果

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• 手動プロセスと比較して入札評価速度を40%向上
• 標準化されたML基準により全評価担当者で一貫したスコアリングを実現
• 月間500件以上の入札文書を自動処理
• 入札精度の向上 - より的確なマッチングにより競争力の高い提案書を作成
• ユーザーフィードバックを2か月目から反復しながら、6か月で納品完了

技術スタック

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• バックエンド: Node.js, PostgreSQL, Redis
• フロントエンド: React, TypeScript
• AI/ML: Python, scikit-learn, spaCy, sentence-transformers, RAG pipeline
• インフラ: AWS (ECS, S3, Lambda), Terraform
• CI/CD: GitHub Actions, Automated testing