奥村組が4カ月で構築した自社専用の生成AI、全社の約20%が使う社内基盤

マルチクラウド構成を選び、AWSとMicrosoft Azureをまたいで生成AIを扱えるようにした設計が、この取り組みの土台にあります。パートナー選定で重視されたのは「最新技術への対応力」と「長期的な信頼関係構築」で、1年後、2年後に何が主流になるか分からないという前提に立ち、さまざまなモデルを選択的に利用できる拡張性が要件に据えられました。生成AIの領域では、導入時点の性能そのものより、後から中身を差し替えられる余地をどれだけ残せるかが効いてきます。その判断を最初の設計に織り込んだことが、この構成の要点だと考えられます。

機能を一度に盛り込まず、まず社内の一般情報に答える対話環境を出し、その後に社内文書を参照するRAGを重ねる順序も、実装を前へ進めた要因でしょう。UI設計では全社的な利用促進を狙って使いやすさが最優先され、履歴機能やお気に入り機能、全社文書の横断検索、部門別の情報アクセス制御が実装され、親しみやすさのために専用キャラクター「ミライちゃん」まで用意されています。回答精度を磨く前に「触ってもらえるか」を設計要件へ引き上げたやり方は、全社員に使ってもらうという目標から逆算した選択だったのではないでしょうか。

RAGに載せる社内情報の選定を、土木、建築、安全といった部門別のワーキンググループに委ねた進め方は、検索の質を左右する部分を業務の当事者の手に置いた点で理にかなっています。全国の拠点での勉強会や現場責任者会議での直接説明といった地道な普及活動も、同じ発想の延長線上にあります。どの資料を入れるかを情報システム部門だけで決めていたなら、現場が求める情報との距離は縮まりにくかったはずです。