AI入札マッチングシステム

手作業による入札評価は低速で不一致が多く、増大する調達量に対応できませんでした。Eastgateは、政府・企業入札向けの文書分析とスコアリングを自動化するMLマッチングエンジンを構築しました。

課題

• 各入札書類の技術・財務・コンプライアンス評価に専門家数時間の時間を要していた
• 評価者ごとに基準の適用が異なり、主観的な結果につながっていた
• 増大する入札量にチームの精査能力が追いつかなくなっていた
• 対応が遅れると、関連入札への応募が遅れていた

ソリューション

• 非構造化入札書類（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
• 過去の入札データで学習し、関連性と適合性をランク付けする複数基準スコアリングモデル
• 業種、地域、契約タイプ、技術要件による自動分類
• 信頼度スコアと自動通知付きでマッチした入札を表示する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人的確認プロセス

アーキテクチャ

成果

• 手作業プロセスと比較して入札評価時間を40%短縮
• 標準化されたML基準により全評価者で一貫したスコアリングを実現
• 月間500件以上の入札書類を自動処理
• 入札精度の向上 - より良いマッチングにより競争力のある提案につながる
• 6ヶ月で納品、2ヶ月目からユーザーフィードバックで反復改善

技術スタック

• 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パイプライン
• インフラ: AWS (ECS, S3, Lambda), Terraform
• CI/CD: GitHub Actions, 自動テスト