議事録作成2時間→15分 老舗建設会社が安全な生成AI環境を整えた事例

田中組では、情報システム担当が日々のシステム対応に追われ、データが個人PCや個人名のフォルダに散らばる属人化も残っていました。そこへ生成AIの話題が広がり、意識の高い社員が個人の無料アカウントで業務利用を始め、図面や見積もりといった機密情報が学習データに回る事態が想定されていました。

編集部の見立てでは、ここで問われていたのは「AIを使わせるかどうか」ではありません。使いたい社員はすでにいて、止めればかえって見えない場所で使われる。足りなかったのは、会社が責任を持てる正規の窓口でした。リスクの源は利用そのものより、利用の場所を会社が決めていない状態にあったと考えられます。

入力データが学習に使われない仕様と複数モデルの切り替えを、選定の前提条件に据えたことが土台になっています。シャドーAIは「会社の環境では足りない」と感じた社員が外へ出ることで生まれるため、安全性だけでなく、ChatGPTやClaude、Geminiを用途ごとに選べる自由度も同時に満たす必要がありました。個別契約を重ねずに済むコスト面も含め、社員が外部の無料サービスに流れる理由を先回りで潰す設計だったと読めます。

承認の壁を越えたのは、稟議書と添付資料そのものをトライアル環境のAIで作り、末尾にその旨を明記した手法です。審査する側が読む文書自体が成果物の見本になるため、「何ができるのか」という抽象的な説明を飛ばし、品質を自分の目で判断してもらえます。情報システム部門の人手が限られる中で、説明資料づくりと実演を一度で済ませた効率のよい進め方でもありました。

使いどころが、新人がつまずく具体的な作業に落ちていた点も見逃せません。新入社員にとって議事録の負担は書く手間より、専門用語や過去の経緯が分からないことにありました。文字起こしと要約に加えて用語解説まで任せる使い方は、その本当のボトルネックを直接突いています。先輩に聞く前に要点をつかめる状態を作ったことで、AIが質問の下準備役として日常業務に入り込んだと考えられます。

新入社員の議事録作成は、1時間の会議で2時間近くかかっていたものが15分足らずになり、約8分の1に短縮されています。AIは24時間質問できるメンター役として使われ、先輩社員の教育負担の軽減にもつながりました。さらに、若手がベテランに代わってAIへ指示を出し、複数案から選んでもらう「リバースメンタリング」も生まれています。一方で、使う社員と使わない社員の二極化が課題とされ、勉強会による底上げを検討中です。今後は、ひび割れの原因推定や図面からの資材提案、床面積の積算、リフォーム後のイメージ画像作成など、建設現場や営業への展開が模索されています。