大工30年の俺がAIで見積もり詐欺を暴くサービスを作った話

最初に正直に言う
俺は47歳でコードを書き始めた。
それまでの30年間、現場にいた。大工として、現場監督として、CMRとして。神奈川の戸建て現場から大型リノベまで、数え切れないほどの工事に関わった。
そこで見てきたのは、毎回繰り返される同じ光景だった。

「一式」という名の武器
リフォームの見積書を見たことがあるだろうか。
たいてい、こんな行が入っている。
諸経費　一式　280,000円
内訳はない。説明もない。ただ「一式」とだけ書いてある。
この「一式」の中に、200〜300%のマージンが隠れていることがある。
施主には分からない。業者だけが知っている。これが30年間、業界の常識として続いてきた。
日本の住宅リフォーム市場は年間7.35兆円。そのうち15〜20%が過剰請求だとすれば、約1兆円が毎年「一式」に消えている計算になる。

ChatGPTが来て、問題が悪化した
2022年末、ChatGPTが登場した。
施主たちは「やっと対抗できる」と思った。AIに見積書を見せて、「これは適正ですか？」と聞き始めた。
でも、結果は最悪だった。
同じ質問をしても、毎回違う金額が返ってくる。
先週は「外壁塗装30坪で80〜120万円」と言っていたのに、今週は「100〜150万円」と言う。
業者はこれを利用する。「AIも150万円と言ってますよね？」
LLMは確率的な存在だ。同じ入力でも出力が変わる。それは創作では強みだが、見積もりの検証では致命的な欠陥になる。

俺が作ったもの
HORIZON SHIELDという建設費診断サービスを作った。
アーキテクチャの核心はシンプルだ。
ユーザーの入力（自然言語）
↓
LLMレイヤー
（言語解析のみ）
↓
JCCDB v1.2.1
（3,350品目データベース）
↓
SHA-256監査ハッシュ
↓
PDFレポート
LLMは数字に触れない。
LLMがやることは一つだけ。ユーザーが入力した自然言語を、構造化されたクエリに変換すること。計算はすべてバージョン管理されたデータベースが行う。
すべてのレポートに12文字のSHA-256ハッシュが付く。同じ入力→同じハッシュ→同じ答え。毎回。
業者は「AIの言うことは毎回違う」とは言えなくなる。

戦時物価係数（WPC）
建材価格は2022年以降、大幅に変動している。静的なDBはすぐに陳腐化する。
そこで「戦時物価係数（War Price Coefficient）」を導入した。現在は ×1.0935。
日本銀行の企業物価指数（CGPI）を毎月参照して自動更新する。
ハッシュにはDBのスナップショットバージョンが含まれる。WPCが更新されればハッシュが変わり、「市場が変わったから答えが変わった」という説明が成立する。ハッシュが一致すれば、答えは完全にロックされる。

オープンデータセット
中核のデータベース「Japan Construction Cost Database（JCCDB）」はオープンにした。

3,350品目以上、7カテゴリ
4段階の業者分類（個人事業主25〜35%マージン → 大手企業35〜45%）
CC-BY 4.0ライセンス
engrXivにプレプリント論文として掲載（DOI: 10.31224/7007）

商用サービスとデータセットは意図的に分離した。データは永遠にCC-BY 4.0。APIが商売をする。
GitHubはこちら：ogasurfproject-jpg/japan-construction-cost-database

47歳でコードを書いて分かったこと
16歳で最初の釘を打ったとき、大工の仕事は「死ぬほど難しかった」。
47歳でコードを書き始めたとき、正直に言えば、大工より簡単だった。
難しかったのは「何をLLMに触らせないか」を決めることだった。
計算をLLMに任せたくなる誘惑は何度もあった。そのたびに一つの問いを自分に向けた。
「この不確かさを、業者は施主への武器に使えるか？」
使えるなら、LLMに触らせない。
それだけだ。

リンク

サービス（英語版）: shield.the-horizons-innovation.com/index_en.html
サービス（日本語版）: shield.the-horizons-innovation.com
データセット: github.com/ogasurfproject-jpg/japan-construction-cost-database
論文: engrXiv DOI 10.31224/7007
ピッチデッキ: shield.the-horizons-innovation.com/pitch.html