【AI変革事例＿建設・土木業界】社内ノウハウや業界特有の情報まで回答できる業界特化の情報提供プラットフォーム

複雑な基準や法律が頻繁に更新される土木業界において、社内ノウハウや専門文書から的確な回答を生成するAI活用事例です。
プロトタイプ開発から検証を重ね、専門性の高い質問に対しても納得度の高い回答を即座に提示できるプラットフォームを構築しました。

課題

ChatGPTの登場に伴い、業界特化型の情報提供プラットフォームの乱立が懸念されるなか、業界最速のマーケットインを実現してシェアを獲得する戦略を立案。

クライアント社内でプロトタイプ開発を試みていたものの、実用に耐える仕組みの構築に苦戦していました。

ソリューション

上記の課題に対し、土木業界の情報収集の難しさを解決するチャットサービスの開発・検証を進めました。

• 複雑なCADソフトウェアの操作、多種多様で頻繁に更新される基準や法律等、土木業界の情報収集の難しさを解決するチャットサービスの開発・検証を実施
• （現在は社内ノウハウが詰まったドキュメントや法律文書など多種多様なドキュメントを読み込ませ、様々な質問に回答できるよう検証・改善を進めている）

単に一般的なFAQに答えるのではなく、「社内ノウハウ」や「業界特有の一次情報（基準・法律等）」まで扱う前提で、回答品質の作り込みと改善サイクルを回しています。

成果

本取り組みにより、専門性を有する質問に対して50%の確率で納得度の高い回答を生成可能になりました。

これは、土木業界に特有の論点（CAD操作・基準・法令など）に対して、一定の精度で“使える回答”を返せる状態が見え始めたことを意味します。
結果として、情報収集における試行錯誤の負荷を下げつつ、社内ノウハウやドキュメント活用の土台を整える一歩になっています。

まとめ・考察

社内ノウハウや法令・基準といった多種多様なドキュメントを読み込ませ、検証・改善を進めていることは、現場で使われる前提の“業務の設計”に踏み込んでいることを示しています。

この先は、読み込ませるドキュメントの拡充や、回答根拠の提示・更新頻度への追従といった改善を重ねることで、納得度の高い回答を生成できる領域を広げていくことが期待されます。

AVILENが考えるAI変革とは

AVILENでは、AI変革を単発のAI導入や受託開発の積み上げではなく、企業の業務・意思決定・組織を段階的に変えていくプロセスと捉えています。
そのため、AI活用はいきなり大規模に進めるのではなく、段階を踏んで進めることが重要だと考えています。

AI導入は「5つのステップ」で進める

AVILENでは、AI変革を以下の5ステップで整理しています。

1. リテラシーをつける
   データ・AIの基本理解を揃え、技術の可能性と限界を正しく認識する
   
   
2. ビジョンを描く
   AIを使って、どこで競争優位を作るのかを明確にする
   
   
3. Quick Winを実現する
   短期間で成果が見えるテーマに絞り、成功体験をつくる
   
   
4. 体制を構築する
   人材・組織・データ・システムを含めた推進体制を整える
   
   
5. 活用範囲を拡大する
   PDCAを回しながら、AI活用を組織全体へ広げていく

AI変革を支える3つの考え方

この5ステップを進めるうえで、AVILENが大切にしている考え方は次の3点です。

• コア部分から小さく始め、大きく広げる
• 試しながら学ぶ、アジャイルなPDCA
• 外部に頼りきらず、徐々に内製化していく

本事例の位置づけ

本記事で紹介する取り組みは、こうしたAI変革のプロセスの中で設計された一つの実践例です。
AVILENは、「AIを作る会社」ではなく、AIを使って企業の変革を前に進めるパートナーでありたいと考えています。