Specgen.ai
Specgen · 生産性向上 · マーケティング
Specgen.aiは、複雑で機密性の高い入札案件に向けたソブリン型AIプラットフォーム。入札図書を読み、自社テンプレートで応札書類を書き、適合性を確認する。

Specgen.ai について
What Is Specgen.ai
Specgen.aiは、自社の文書を公開AIに送れない組織のために作られた入札対応ソフトウェア。入札図書を読み込み、要件を一つずつ抜き出し、主要な条項を要約し、矛盾点を指摘する。その後、自社のWord文書とExcel質問票の中で応札内容を書く作業を支援し、提出前にその草稿を評価表と照らして見直す。
狙っているのは、範囲が狭く代償の大きい仕事。要件の取りこぼしは応札が失格になる最大の原因で、数億円の契約が300ページ目の条項一つで決まることもある。Specgen.aiは図書全体を読み、要件ごとに点数を付け、回答がどの節を押さえるべきかを示す。回答はすべて出典を明示するため、確認する側は記述を元の条項までたどれる。
違いが出るのは動く場所。防衛、原子力、エネルギー、航空宇宙、銀行の調達担当は外部AIサービスを禁じることが多く、Specgen.aiは二つの配備方式でこれに応える。オンプレミスは自社インフラ内に導入し、外部AI APIを呼ばない。エアギャップは完全に隔離されたネットワークで動き、インターネット接続なしでモデル、OCR、索引付け、生成をすべてローカルで実行する。文書は自社の管理下にとどまり、データがモデルの学習に使われることはないと同社は説明する。
制約は設計と一体。これは探索フェーズとデモを通じて売られる企業向け製品で、セルフサービスではない。公開価格表も無料プランもなく、導入は自社のインフラ、セキュリティ方針、文書量に左右される。各手順を動かすのは自社チーム。AIは分析し、書き、見直すが、勝手に何かを提出することはない。
Getting Started
- デモか探索フェーズの打ち合わせを予約し、自社の入札プロセスとセキュリティ上の制約をチームに伝える。
- ITと情報セキュリティの担当と配備方式を固める。規模、連携、隔離レベルまで含める。
- Specgen.aiをオンプレミスかエアギャップ環境に導入し、ナレッジベースとテンプレートを接続する。
- 実際の入札図書を取り込み、要件一覧、重要情報、検出された矛盾を確認する。
- 自社のWordとExcelファイルで回答を書き、BidMatchingを実行し、提出前に適合スコアを見直す。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 入札・提案チーム:回答を最初から最後まで担う立場で、着手時に完全な要件一覧があると、失格につながる取りこぼしの危険が下がる。
- セキュリティとコンプライアンスの担当:データが組織外に出ない証明を求められるため、ローカル実行と出典の追跡可能性が評価基準に合う。
- 規制産業のキャプチャ責任者:外部AIを禁じる防衛、原子力、銀行の調達先に、まさにその制約向けに作られたプラットフォームを渡せる。
- 公共入札に対応するコンサルや中堅企業:重い読み込みを先に済ませるため、同じ人数で扱える案件が増える。
タスク
- 入札図書の分析:図書一式をそのまま取り込み、要約、評価基準、完全な要件一覧を得る。
- 自社テンプレートでの応札作成:ナレッジベースをもとに、自社のWord文書とExcel質問票の中で回答を生成する。
- 応札の適合性確認:草稿を要件ごと、評価表と照らし合わせ、提出前に補強すべき点を把握する。
- 入札案件とナレッジベースへの問い合わせ:図書や自社の回答について質問し、出典付きの回答を受け取る。
シーン
- 数百ページに及ぶ公共入札:手作業の読解が遅く誤りやすい分量でも、プラットフォームは要件を抜き出す。
- 主権・防衛プログラムのエアギャップ応札:全工程を隔離ネットワークで動かし、インターネットに接続しない。
- DORAやNIS2の対象となるIT入札:自社の情報システム内で運用し、アクセスと保存の規則は自社方針で定める。
- 下請けやパートナーの草稿レビュー:BidMatchingが要件ごとに採点するため、締切前に穴が見つかる。
主な機能
入札図書の分析
図書一式を元の形式(PDF、Word、Excel、PowerPoint)でそのまま取り込むと、Specgen.aiは要約、重要情報、評価基準、要件一覧、そして文書間で見つけた矛盾を出す。通常なら担当者一人と一週間を割く読み込みを一気に済ませる。
自社文書内での作成
汎用エディタではなく、Specgen.aiは自社のWordテンプレートとExcel質問票の中に書き込む。承認した構成案を出発点にするか、自社ファイル内に直接回答を生成し、内容はナレッジベースから引く。書式と構成はそのまま残るため、草稿は完成に近い状態で仕上がる。
BidMatchingによる適合性チェック
応札の草稿を上げると、BidMatchingが要件ごと、評価表と照合する。要件ごと、文書ごと、全体のスコアを返し、補強すべき点を具体的に示す。多くのチームが落札を逃した後に初めて気づく穴を、事前に埋められる。
出典付きのAIアシスタント
入札案件、自社の回答、ナレッジベースについて、いつでも質問できる。回答は引用元の節を示すため、チームはブラックボックスを信じるのではなく、記述を自分で確かめられる。
オンプレミスとエアギャップの配備
プラットフォームは、外部AI APIを呼ばない自社インフラ内に、またはネット接続なしで動く完全隔離ネットワークに導入する。モデル、OCR、索引付け、検索、生成はすべてローカルで動く。機密案件でAIを使えるようにしているのは、この点だ。
人間の監督を前提とした設計
Specgen.aiは図書とナレッジベースだけを材料にし、各操作は自社チームが起動する。何も勝手には動かず、各コンテンツは編集可能、コメント可能なまま、提出前に必ず自社の確認を通る。
メリットとデメリット
メリット
- 網羅的な要件抽出は数百ページの図書でも機能し、失格につながる取りこぼしが減る。
- オンプレミスとエアギャップの配備により、規制産業でも公開モデルに送れないデータでAIを使える。
- 作成が自社のWordとExcelテンプレート内で行われるため、後からの再整形と手直しが大幅に減る。
- 要件ごとの採点と出典の明示により、確認する側は直すべき点を明確に、追跡可能な形で持てる。
デメリット
- 公開価格もセルフサービス登録もないため、費用を見極められず、営業と要件定義の工程を経ないと始められない。小さく素早い試用には向かない。
- 外部AI APIがないため、クラウドモデルの呼び出しを前提に組まれた業務フローには、設計上つながらない。
- 配備は自社インフラに依存するため、立ち上げにはITとセキュリティの関与が要る。ブラウザでログインすれば済む話ではない。
よくある質問
入札図書を分析し、要件を抽出して構造化し、ナレッジベースから関連情報を探し、回答を書き、その適合性を確認する。モデルと処理は自社インフラ内で動き、外部AI APIは使わない。
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