株式会社フェアネゴ価格交渉AIプラットフォーム デモを見る ↗

交渉の根拠が、
短時間でそろう。

見積書、仕様書、過去の交渉履歴を読み込み、市場データと比較。価格改定の根拠、見積査定、VE提案の選択肢を、ひとつのプロダクトで整理します。

最終判断は、利用企業の担当者が行います

株式会社フェアネゴ / 交渉案件
案件 #FN-0248
資材価格改定の検討
分析完了
交渉根拠スコア
78/100
入力データ 6件
↗市場価格との差分公的指標と見積単価を比較要確認
≒過去案件との比較類似仕様の妥結額を参照根拠あり
◇代替案の候補仕様を維持したVE案を整理3件
3種類のデータを統合市場・公的データ、専門知識、貴社固有データ
売り手・買い手の両方に対応価格転嫁と調達価格の見直し
判断材料まで出力根拠資料、交渉文面、VE提案の選択肢

交渉の課題は、
経営の課題でもある。

原価上昇への対応、ベテランの知見継承、交渉過程の可視化。現場任せになりがちな課題を、データとプロダクトで管理できる状態へ変えます。

01

価格転嫁が進まない

原価は上がっても、価格改定を説明する材料が足りない。見積査定と交渉の根拠を、短時間で整える必要があります。

02

経験が組織に残らない

適正価格や交渉の進め方が担当者の経験に依存。担当者の交代によって、判断の経緯と知見が途切れてしまいます。

03

交渉の実態が見えない

現場のやり取りが決裁者から見えにくい。契約条件や関連法令を踏まえ、交渉過程を確認できる状態が求められます。

売上と原価。
利益の両側に、打ち手を。

元請け・発注主への価格改定と、下請け・協力会社との調達交渉。株式会社フェアネゴは双方の判断材料を整理し、適正な取引価格での合意を支えます。

売り手側

価格改定を、説明できる根拠に。

資材費・労務費の変動や個社事情を整理し、価格改定資料、値下げ要求への反論、契約に応じた申請書の作成を支援

貴社利益率改善
買い手側

コストを、構造から見直す。

相場比較、工数分析、値上げ要因の確認に加え、品質を維持しながら工法や仕様を変えるVE提案まで整理

データを、
交渉できる形に。

相場だけでも、経験だけでも決めない。客観的な指標と自社の実態を重ね、相手が検討できる根拠と選択肢へ変換します。

INPUT

案件データ

見積書、仕様書、交渉履歴、日報、市場・公的データ

株式会社フェアネゴ

構造化・比較・分析

価格差の要因、妥当性、代替案をひとつの画面で整理

OUTPUT

交渉材料

根拠資料、交渉方針、提案文面、VE提案の候補

データを集めるだけでは、
交渉の根拠にならない。

客観的な指標に、現場の実態と交渉知識を重ねる。株式会社フェアネゴは3種類の情報を統合し、相手が検討できる資料と選択肢に変換します。

01

市場・公的データ

外部から説明できる、客観的な比較基準

  • 企業物価指数
  • 公共工事設計労務単価
  • 資材料金表・カタログ
  • 取引先財務データ
02

交渉・実務知識

分析結果を、交渉方針と代替案へ変える知識

  • 交渉戦略
  • VE提案
  • 建設業法・取適法の実務知識
  • 契約条件に応じた確認項目
03

貴社固有データ

相場だけでは分からない、案件ごとの個別条件

  • 過去の妥結額・交渉履歴
  • 見積書・仕様書
  • 日報・報告書
  • 社内の判断基準

案件に合わせて、
分析を切り替える。

タブを選ぶと、価格転嫁、見積査定、VE提案それぞれの出力イメージを確認できます。以下は機能説明のための画面イメージです。

ANALYSIS MODE

価格転嫁の根拠づくり
資材費・労務費の変動と個社事情を分析
分析完了

入力データ

案件に関連する資料

PDF工事見積書_2026.pdf
読み込み済み
CSV労務単価推移.csv
比較対象

抽出された交渉根拠

入力資料と比較データから整理

労務単価の上昇根拠候補

契約時点からの公的指標の変化を確認

資材費の変動要確認

見積明細と市場データの差分を表示

交渉文面生成可能

根拠を反映した説明文面の作成を支援

※ 実際の出力は入力データと案件条件によって異なります

交渉準備を、
ひとつの流れに。

売り手側の価格改定から、買い手側の見積査定、VE提案まで。目的の異なる分析を同じプロダクト上で扱います。

01

価格転嫁の根拠づくり

資材費・労務費の変動や個社事情を分析。価格改定の根拠、交渉文面、申請書の作成を支援します。

02

協力会社の見積査定

見積書を構造化し、相場との乖離や値上げ要因を確認。交渉に使う文面と資料を準備します。

03

VE提案の選択肢づくり

工法、資材仕様、メーカーの代替案を、実現可能性の観点から比較しやすい形に整理します。

根拠を変えると、
交渉の結果が変わる。

株式会社フェアネゴのプロダクトには、原価構造、労務市場、設備仕様を分析してきた交渉実績の知見を反映しています。以下は代表・谷が携わった主要実績です。

10億円超累計交渉成果
最大33%受注額向上
最大27%調達コスト削減
01 / 受注額の引き上げ

プラント定修工事

労務市場、人材の逼迫、職種の専門性を組み合わせ、労務単価改定の根拠を構築

前
9.2億円
後
12.2億円
+3.0億円約33%向上
02 / 調達コスト削減

マンホール調達

原価構造と複数取引先の価格を比較。資材相場との連動性や数量割引の余地を分析

前
13.6億円
後
9.9億円
−3.7億円約27%削減
03 / VE提案による調達見直し

発電機車調達

高出力ガスタービン1台から、出力1/4のディーゼル4台への代替案を技術部門と検討

前
17.9億円
後
13.5億円
−4.4億円約25%削減
掲載3案件の効果額合計:3.0億円+3.7億円+4.4億円=11.1億円個別案件の実績であり、株式会社フェアネゴのプロダクト導入後の成果を保証するものではありません

利益への効果と、
準備時間への効果。

価格交渉による金額効果に加え、準備業務の効率化、知見の継承、交渉過程の可視化を検証します。

受注額の引き上げ
売り手側の交渉
5–10%
調達コストの削減
買い手側の交渉
5–10%
交渉準備時間の削減
調達・営業部門
60–70%

想定効果の目安であり、実績値・保証値ではありません。対象案件、取引条件、データの状況を確認し、導入時に個別検証します。

交渉の知見を、
使えるプロダクトへ。

価格交渉、AI開発、建設・プラント実務、法務。それぞれの知識を機能設計とプロダクト開発に反映しています。

谷 謙人

谷 謙人

建設・エネルギー業界の価格交渉に携わった経験をもとに、交渉準備の属人性とデータ分断を解消する株式会社フェアネゴを立ち上げ

渡辺 健太

渡辺 健太 / リードエンジニア

東京大学 情報理工学系研究科 修士課程。AI企業で3年以上のプロダクト開発経験。東大松尾研博士などのエンジニアが開発に参画

実務・技術・法務

建設・プラント実務、AI技術、建設業法・取適法、契約実務の知識を、分析項目とプロダクト設計に反映

資料を入れて、
根拠を確認する。

準備から出力までを4つのステップに整理。AIに判断を委ねるのではなく、担当者が確認しながら交渉材料を完成させます。

01

資料を読み込む

見積書、仕様書、交渉履歴など、案件に必要な資料を登録

02

情報を構造化する

明細、条件、価格変動など、比較に必要な情報を整理

03

根拠を比較する

市場データや過去案件と照合し、確認すべき差分を表示

04

交渉材料にする

担当者が内容を確認し、資料、文面、代替案として活用

Human Review 最終判断は必ず利用企業の担当者が行います。株式会社フェアネゴは、交渉準備の質と速度を高めるプロダクトを提供します。

小さく試して、
効果を確認する。

まずは実際の画面と分析イメージをご紹介します。対象案件と検証指標を決め、試験利用の結果を確認してから本格導入へ進みます。

01

プロダクトデモ

主要機能と、貴社の業務に合わせた利用イメージを確認

02

対象案件の選定

見積書、交渉履歴、業務フローから検証対象を決定

03

試験利用

実案件で出力内容、準備時間、操作性を検証

04

本格導入

検証結果をもとに、対象部門と利用範囲を拡大

導入前に。

見積書や価格情報は、どのように扱われますか?

取り扱うデータ、保存方法、利用環境については、導入条件に合わせて事前に確認します。

AIの分析結果は、そのまま交渉に使えますか?

分析結果は交渉準備のための判断材料です。入力内容と案件条件を確認し、最終判断は担当者が行います。

どのような資料を読み込めますか?

見積書、仕様書、過去の交渉履歴、日報などを想定しています。利用可能な形式は導入時に確認します。

売り手側と買い手側の両方に使えますか?

価格転嫁の根拠づくりと、調達における見積査定・VE提案の両方を対象にしています。

次の交渉を、
プロダクトで変える。

株式会社フェアネゴのプロダクト機能と、貴社の案件に合わせた利用イメージをご案内します。

デモを申し込む ↗