東洋建設、設計レビューの指摘記録を生成AIチャットボットで社内検索

AIを入れる前に、まず指摘と回答が文字で残る仕事のやり方へ切り替えた順番が効いています。設計図書をクラウドにアップロードし、全員が同じデータを見て指摘事項を書き込む方式にしたことで、「天井高は大丈夫か」といった問いと、それに対する設計者の回答、さらにベテランからの変更提案が一組のテキストとして自然に積み上がっていきました。学習用の資料をわざわざ作る作業を増やさず、日々のレビュー業務そのものを記録装置に変えた設計と言えます。

回答の根拠を示せるかどうかを見極めたうえでモデルを選び、社内データを参照させる RAG（外部のデータを検索してAIの回答に使う仕組み）を土台に据えた点も見逃せません。設計の判断は、結論だけ提示されても採用できず、なぜそうなるのかが説明できて初めて実務で使えます。根拠が返らない仕組みでは、設計者は結局もとの資料を自分で探し直すことになり、時間短縮につながりません。

入口を新しい専用画面ではなく、すでに全社で使っている Google Chat に置いた配置も、利用のハードルを下げる方向に働いたと考えられます。構築に加えてレクチャーとQA対応、Google Chat への組み込みまでを G-gen が担い、社内の情報システム部は連携作業をほとんど負わずに済みました。仮運用の期間を挟んでから本運用へ移した段取りも、いきなり全面展開しない現実的な進め方です。