若手×上司ペアで18部署に生成AI 一部で作業時間約2割減の老舗測量会社

熟練の技術者が定年などで現場を離れ、部署によっては月60時間ほどの残業が続いていた協振技建。増員やシステム導入、分業化、パートナー企業の拡大と手を尽くしても、抜本的な改善には届いていませんでした。見逃せないのは、社内のパソコンにMicrosoft 365のCopilotがすでに入っていながら、「どの場面でどう使えばいいか分からない」まま眠っていた点です。

編集部の見立てでは、足りなかったのはAIそのものではなく、各部署が抱える具体的な手間とAIの機能を結びつける回路でした。技術に誇りを持つ社風ゆえの「仕事を奪われるのでは」という不安や、ガス情報・個人情報を扱う企業としての漏えいへの警戒も、その回路をつくる最初の一歩をいっそう重くしていたと考えられます。

推進の核になったのは、18部署それぞれから若手と上司を1組ずつ選び、計36名で動かしたペア体制です。AIに抵抗の少ない若手が手を動かし、業務の流れと課題を知り尽くした上司がどこに使うべきかを見極める。操作への慣れと業務知識を一組の中で補い合う設計だったからこそ、ツールが空回りせず日々の仕事に接続されたのでしょう。月2回の定例会で支援側の代表も交えて全部署の進捗を共有したことで、他部署の工夫が刺激になり、取り組みへの肯定的な評価を受け取る場としても働いていました。

次に効いたのは、業務全体を一気に変えず、部署ごとの困りごとから小さく始めた進め方です。ヒアリングで手間のかかる業務を洗い出し、改善できそうな箇所について支援側が試作品を作って見せてから検証に入っています。「AIで何ができるか」を抽象論で語るのではなく、自分たちの業務で動く姿を先に見せる順番にしたことが、AIに不慣れな社員の納得感を生み、漠然とした不安を具体的な期待へと置き換えたのではないでしょうか。

セキュリティ上の懸念を、使うAIの性質で先回りして解消した点も大きいと考えられます。ガス情報や個人情報を扱う同社に対し、アップロードした社内資料だけをもとに回答するNotebookLMが提案され、同社はこれなら安心して使えると判断しました。回答の根拠を自社資料に限る仕組みは、ベテランのノウハウや社内データを整理して活かすという技術継承の用途とも噛み合っていた、と編集部はみています。

成果は「業務の効率化」と「技術継承」の二つの面で表れています。部署によっては作業時間を約2割削減でき、限られた人数でも業務が回る体制が整いました。技術継承では、ベテランの指導やトップセールスのプレゼンを録音してAIに取り込み、新人が理解しやすい資料や動画に仕立てています。口頭で教えるより伝わりやすくなり、教える側の負担も大きく軽くなりました。社内の空気も「これからはAIをどんどん活用していかないと」という方向に変わり、今後はアートやデザインの視点とAIを組み合わせた新規事業創出に進む予定です。効率化で生まれた余力と、自分たちで使い道を考える土台が、次の「攻め」の活用への足場になっていると読めます。