週5.5時間超の業務削減、大成建設が人事部主導で進めたChatGPT全社活用

大成建設が向き合っていたのは、生成AIという技術をどう手に入れるかという問題ではありませんでした。人事部の見立ては、技術はいずれ誰でも手にできるものになり、差がつくのは使いこなす人と文化の側だ、というものです。推進役を担った担当者も、便利そうだと感じる社員と不安を覚える社員が混在する状態を、最も難しい点として捉えていました。

編集部の見立てでは、ここでの困りごとの本質は「温度差」にあったと考えられます。ツールを全社に配っても、受け止め方がばらばらなままでは一部の熱心な人だけが使う状態で止まってしまう。導入の主導権を人事部が握ったのは、この温度差を技術ではなく育成と組織づくりの課題として扱うためだったのではないでしょうか。

経営と現場の間に「翻訳役」を置くミドルアウト型の推進が、利用を一部の熱心な層で止めなかった最大の要因と考えられます。トップダウンだけでは現場が動かず、現場の熱量だけでは経営層の合意を得られないという認識から、人事部の推進リードが両者をつなぐ位置に立ちました。研修、イベント、コミュニティ形成、ハッカソンといった複数の入口を用意したことで、AIを「会社から配られたもの」ではなく「自分の仕事を助けるもの」として受け止め直す機会が、社員ごとに異なる温度感に合わせて用意された形です。人事部が育成の文脈で推進したからこそ、こうした学びの場の設計が自然に組み込まれたとも読めます。

次に効いたのは、社内情報との接続を「制限」ではなく「説明付きの安全設計」として進めた点です。Microsoft 365やBoxに分散した情報をChatGPTのアプリ機能で横断的に使えるようにする一方、情報企画部と組んでアクセス制御、利用ログの整備、定期的なモニタリングを積み上げ、部門単位で参照範囲を制御する運用を敷きました。注目したいのは、なぜその制限があるのかを丁寧に伝え、教育と一体で運用したことです。ルールの理由が共有されていれば、社員は萎縮せずに試せるようになり、不安を抱く層を取り込む足場にもなります。

さらに、社員自身がカスタムGPT（用途に合わせて設定した専用のChatGPT）やプロジェクトを作れる環境を開いたことも、定着を後押ししたと考えられます。配られたものを使うだけでなく、自分の業務に合わせて道具を作る経験は、そのまま「AIと共に学ぶ」という人財育成の狙いと重なります。

導入後、週間アクティブユーザー率は90%に達し、1人あたりの業務削減時間は平均で週5.5時間以上（年間約260時間相当）と確認されています。社員が作成したカスタムGPTは3,300種類、プロジェクトは3,800種類にのぼり、ChatGPT Enterpriseの継続希望率は99%です。現場では、若手がAIを使ってベテランと同等のアウトプットを出し、ベテラン側も若手育成でAIの価値を実感するという変化が見られます。編集部としては、作られたGPTの数の多さに、利用が「使う」から「作る」段階へ進んでいる様子が表れていると読みます。今後はこの人財育成と業務改革を両立させたモデルを、建設業全体や社会へ発信していく方針が示されています。