実施時期: 2024年01月|2026.05.19 最終更新
建設特有の専門知識をAIで資産化し、若手への技術伝承と調査時間を削減
※イメージ画像です
プロジェクト概要
アプローチと成果
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こんな課題を持つ企業におすすめの事例です
- 汎用的な生成AIでは自社の専門的な業務に対応できず悩んでいる
- 社内に蓄積された技術ノウハウの検索や活用に課題を感じている
- ベテラン社員の暗黙知を若手へスムーズに技術伝承したい
プロジェクト概要
背景・目的
安藤ハザマでは建設DX推進の一環として、2023年9月より全社で文章生成AIの利用を開始しました。書類の叩き台作成や資料の要約などで一定の業務効率化を実現していたものの、現場からは新たな課題が浮き彫りになっていました。インターネット上の情報を基にする汎用的なAIでは、建設業界特有の専門知識や、自社に蓄積された独自のノウハウに関する質問に対して、回答の精度が著しく低いという壁に直面していたのです。
アプローチと成果
アプローチ
燈株式会社が提供する建設分野に特化した生成AI『AKARI Construction LLM』を導入しました。安藤ハザマの社内データベースに格納されている施工計画書や技術文書、研究開発データなどとAIを接続する環境を構築しています。建設用語を正確に理解し、長年蓄積してきた独自のノウハウを効果的に参照できる仕組みを整えました。さらに、回答の根拠となった社内文書を明示する機能を実装し、情報源の信頼性を担保する工夫も取り入れています。
プロジェクトへの評価と成果
改善・向上したこと
社内ナレッジ活用
業務の自動化
生産性向上
推進したこと
既存システムとのAI連携
システムへのAI機能組込み
建設分野の専門的な質問に対しても、自社のノウハウに基づいた正確な回答を迅速に得られるようになりました。回答の生成に用いた文書が明示されるため、情報の裏付け確認が容易になり、的確な業務判断とさらなる業務効率化につながっています。今後は手書き文書のデータ化や外部データベースとの連携、さらには画像や動画生成への拡張も視野に入れ、独自の生成AI環境を深化させていく方針です。
カテゴリー詳細
プロジェクト内容
AI導入・支援形態
導入部門・データ活用
導入部門と活用内容
全社共通・汎用業務
社内データのAI検索構築
社内専用AIアシスタント構築
建設・土木
施工計画の最適化
活用したデータ
文書・ナレッジ
仕様書・コード・技術資料
採用したAI技術・ツール
採用したAI技術
テキスト・言語AI
社内データ検索・Q&A
AIモデル・構築手法
(RAG / ファインチューニング / 他)
RAG（社内データ等をAIが参照して回答）
活用・導入したAIモデル・ツール
生成AI・LLMサービス
連携ツール
連携したシステム・SaaS
基幹システム・SQL DB
WarpBiz編集部の事例考察
汎用AIの限界を見極め、自社固有のデータと専門特化型LLMを掛け合わせた点が最大の成功要因です。このアプローチは、製造業の設計部門や医療機関など、専門用語や独自ノウハウが飛び交うあらゆる業種での社内ナレッジ活用に応用できるでしょう。導入にあたっては、AIが参照する社内文書の電子化や整理が不可欠となるため、事前のデータ整備が重要なハードルとなります。自社の専門業務にフィットするAI環境の構築を目指す方は、ぜひ他の特化型AIの事例記事もご覧ください。
プロジェクト実施・導入企業
燈株式会社
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安藤ハザマ
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