清水建設が生成AIを全社導入、約3,000名が使うまでの社内浸透の進め方

乗り換えの判断基準を「専門性の高い業務に耐えるか」に置いた点が、この取り組みの起点になっています。選定理由に挙がったのは、社内のナレッジを自由に追加して部門別・用途別のアシスタントを組めるRAG（社内データを検索してAIの回答に使う仕組み）、図や表を多く含む技術文書も読み取れる対応力、そしてシングルサインオンや管理者機能という全社運用の土台でした。汎用的な会話の巧みさではなく、技術文書や業務マニュアルという自社固有の資料をどこまで扱えるかで測った点に、使いどころを業務側へ寄せる意図が見て取れます。

経営層への働きかけを、資料説明ではなく実際の業務データを使ったデモから始めた設計も効いています。スライドで価値を語る代わりに、その場で触って結果を見てもらう順序へ組み替えたわけです。役員が従業員向けのハンズオンセミナーに参加する、個別説明の引き合いが増えるといった動きは、号令ではなく体験が関心を引き出した結果だと読み取れます。

普及活動を、4名の担当チームが回し続ける定常業務として設計した点も見逃せません。隔週で開くハンズオンセミナーが20名規模なのは、質問しやすく一人ひとりに目が届くサイズを意図した選択で、規模を追わない判断がそのまま定着の質につながっています。社内SNSでは新機能や活用事例を定期的に流し、良い事例は水平展開できるよう情報を更新し続ける運びです。全社公開のアシスタントについても、建築施工の技術文書を扱うものは文書を発行している部署が精度を検証したうえで正式展開する段取りを取り、標準化とルール整備を並走させています。