「 使って速くなったんだから、見積もりも安くしてくれない？」── 受託エンジニアの 9 割が直面する質問です。安くするだけが正解ではないし、かといって従来料金そのままでは透明性に欠ける。本記事では、ふくふくが運用している AI 時代の見積もり構造を公開します。
従来の見積もりの問題点
- 生産性 2.3 倍のメリットを誰が取るのかが不透明。客が全部取るのか、受託側が留保するのか
- 「AI 使ったから安く」は短期的視点：継続的な品質保証・運用責任を加味すると、安易な値引きは事業を壊す
- 人月商売の限界：AI で時間が短縮されると人月単価モデル自体が破綻していく
新しい見積もり構造
- 1ベース工数：従来通りの工数見積もり（AI なし換算）。透明性の起点
- 2AI 効率化係数：実績ベースで 0.4〜0.7（AI 併用での実工数比）。自社の実績データから根拠を示す
- 3リスクバッファ：従来 15% → 10%（AI 支援で予測精度向上）
- 4価値提案：① 「同じ予算で 1.5 倍のスコープ」 or ② 「予算 20% 減」 or ③ 「品質を上げて従来料金維持」 から選択
見積書のサンプル構造
ふくふくが使っている見積書テンプレ（抜粋）
Markdown
# 見積書
## 案件概要データ基盤の dbt 移行（既存 SQL 200 本を dbt model 化）
## 工数算出| 項目 | AI なし換算 | AI 効率化係数 | 実工数 ||------|-----------|------------|--------|| 既存 SQL の解析 | 80h | × 0.4 | 32h || dbt model 設計 | 60h | × 0.5 | 30h || 実装 | 200h | × 0.5 | 100h || テスト追加 | 80h | × 0.6 | 48h || ドキュメント | 40h | × 0.5 | 20h || レビュー・調整 | 60h | × 1.0 | 60h（AI 効果なし）|| **合計** | **520h** | | **290h** |## AI 効率化係数の根拠過去 6 ヶ月の自社実績から：- データ実装系：0.4〜0.5（最も効果大）- 設計・調査：0.4〜0.6- レビュー・人間判断：1.0（効果なし、人間の眼が必須）
## 価格提示（3 案）- A 案：290h × 単価 10,000 円 = 2,900,000 円（実工数ベース、最も安い）- B 案：520h × 単価 10,000 円 × 0.7 = 3,640,000 円（AI メリットを 30% 共有）- C 案：520h × 単価 10,000 円 = 5,200,000 円（従来料金、納品スピード 1.8 倍）
弊社推奨：B 案。受託側は AI 投資（ライセンス・教育）を回収でき、貴社は 30% コスト削減＋スピード向上の両取り。「AI 使ってるから安く」と言われた時の答え方
回答テンプレ
「AI で短縮した時間の一部を、品質保証・運用ドキュメント・引き継ぎ資料の充実に充てます」と提案すると、クライアントも納得しやすい。安くするより、同じ予算で品質を上げる方が長期的に両者にとって良い。
- ベース工数の透明化：「AI なし換算でこれくらいかかる」を最初に示す
- AI 効率化係数の開示：自社実績データを根拠に提示。ブラックボックスにしない
- 3 案提示：実工数ベース / 部分還元 / 従来料金で品質向上 ── 客に選ばせる
- 継続契約優遇：単発より長期契約を選んだクライアントに係数を厚めに
受託側の経営目線
AI で 2 倍速くなったとして、料金を半分にすれば売上半減します。短期的に成立しても、ライセンス代・新人教育・品質保証の投資を回収できなくなる。メリットの 30〜50% を顧客に還元、残りを自社の成長投資に回すバランスが現実的です。
AI メリットの分配シナリオ
| シナリオ | 受託側 | 顧客側 | 持続性 |
|---|---|---|---|
| 100% 顧客還元（半額） | 売上半減 → 倒産リスク | 短期メリット大 | ✗ 受託側が淘汰 |
| 50% 還元（30% 値引き） | 粗利改善、投資余力 | コスト改善 + 品質向上 | ✓ 持続可能 |
| 0% 還元（従来料金） | 粗利急増 | 他社比較で割高感 | △ 中長期で離脱 |
ふくふくの進め方
「AI 時代の受託料金体系を社内で見直したい」というご相談には、自社実績の集計（1〜2 週間）→ 効率化係数の算出 → 見積書テンプレ整備 → 営業ロールプレイまで含めた 1 ヶ月パッケージで対応しています。他社の見積もりとの差別化にも効きます。
次回予告
EP.12 は と Cursor / Copilot の使い分け。それぞれの得意領域を実プロジェクトで分けています。「AI コーディングツール、結局どれ？」の答え。
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