四国電力の生成AI研修、全5回の実践とRAG検証で満足度90%超

電力事業を取り巻く環境が変わり、業務そのものも複雑さを増すなかで、デジタル技術による効率化と新たな価値づくりが急ぎの課題になっていました。生成AIへの関心は社内でも高かった一方、課題の設定の仕方、プロンプトの設計、そして社内に広げていく進め方のノウハウが足りていない状態が続いていました。

編集部の見立てでは、ここでの詰まりはツールを持っているかどうかではなく、日々の業務の困りごとを「生成AIが扱える問いの形」に置き換える力の不足にあったのではないでしょうか。DX推進を統括する立場からも、関心はあっても実際の業務課題にどう当てはめ、どう検証を進めればよいかが明確ではなかったと述べられています。関心と着手の間にあったのは、技術そのものの壁というより、業務の言葉をAIの入力に翻訳する段取りの欠落だったと考えられます。

解決すべき本質は何か、その背景に何があるのかを、伴走ミーティングで徹底的に言語化する。この順番を守った進め方が、取り組み全体の土台になっています。目に見えている困りごとをそのまま研修テーマに据えるのではなく、表面的な症状をいったん取り除いたうえで、業務に直結する形へ課題を組み立て直す作業に時間が割かれました。課題の輪郭が定まってから施策を考える設計だったからこそ、最終日の企画書が抽象的な提案ではなく、具体性と実行可能性を備えた計画に近づいたと見ることができます。

プロンプト設計を、求める結果の明確化から始める基本動作として扱った点も効いています。会議資料をどの観点で、いくつの要点に、どの形式でまとめるのか。出力の姿を先に決めてから指示文を書き、小さく試して学びを次の指示に反映する反復を研修の中に組み込んだことで、個人の勘に依存しがちなプロンプトづくりが、誰でもたどれる手順に近づいています。

RAG（社内の文書を検索してAIの回答に使う仕組み）の検証で、いきなり完成度の高い仕組みを目指さず、検索しづらいExcelやPDFの構造化とタイトル付けから着手した判断も見逃せません。社内文書は形式も粒度もばらばらで、そのまま投入しても狙った答えは返りにくいものです。まず動く仕組みを小さく作り、効果を見える形にしてから次の一歩へ進むという段階的な進め方は、実践知の蓄積が少ない領域でチームが立ち止まらずに済む、現実的な設計だったのではないでしょうか。部署をまたいだチーム編成も、普段関わらない部門の視点を議論に持ち込み、発想の幅を広げる要因になっています。

受講者アンケートでは満足度90%以上、推奨度80%という評価が示され、業務効率化、創造性の向上、専門領域の支援という3つの領域で、生成AIをどう使うかの具体像が共有されました。プロンプトとRAGの検証はPoCの段階にとどまりますが、その結果と改善ポイントを部門をまたいで持ち寄れたことで、全社へ広げられるかどうかの見通しが立った点に意味があります。現場からも、RAGの理解が深まり実務で使えるアイデアを得た、課題解決の考え方や企画書作成のノウハウまで学べた、といった声が上がっています。