約5万件の社内データからパッと検索！ 社長発案のチャットボット「AI社長」の秘密とは

「最初は情報システム部でシステムの開発や運用保守を担当していました。その後、2022年のDX推進準備室（現在のDX推進部）の立ち上げ時に課長として配属され、現在はDX推進部の部長を務めています。社内でAI社長のアイデアが挙がった最初期から対応していて、AI社長の前身となるシステムの開発にも携わりました」

「私は2025年4月に中途で入社しました。入社直後に、AI社長の開発プロジェクトの担当を任せていただいたんです。それ以来ずっと、開発全般の担当として、社内各部門からの情報収集や取りまとめを行っています。また、開発ベンダーとのやり取りや統括も担っています」

「社内の事務手順やルール、マニュアルに関する質問に答えます。例えば『自然災害発生時の対応ルールを教えて』『領収書をなくした際の精算方法を教えて』などと入力すれば、社長を模したキャラクター（AI-Kちゃん）が答えてくれます」

「情報の引用元となった社内掲示板へのリンク（リファレンス）を必ず表示しています。ユーザーは必要に応じて、元の資料を参照することが可能です」

「最大の強みは、『どの部門が管理している情報か』を意識せずに質問できる点にあります。 これまで支店の社員などは、調べたい情報がどの部署の管轄なのか分からなくて、『誰に聞けばいいんだろう……』と悩むこともありました。その点AI社長は、社内掲示板の情報を横断的に検索できます。管理部署が分からなくても、必要な情報をすぐに取り出すことができるんです」

「支店内の会話で分からない用語が出てきた際に活用しています。入社して間もない私にとって、膨大な情報の中から必要な内容に絞って確認できるのが、とてもありがたいです」

「どこにあるのか煩雑で分かりにくい社内書類の検索の際に、利用しています」

「社内規定等の確認で、週に1〜2回ほど使用しています。一発でほしい答えにたどり着けなくても、近い内容が候補としていくつか出てくるため、いずれかがヒットすることが多く、社内掲示板をあちこちから探さなくてもよくなりました」

「そうです。開発の直接的なきっかけになったのは、社内のリスクマネジメント委員会で、自然災害が発生した際の対応ルールについて議論していたときのことでした。竹内社長から『緊急事態にわざわざ情報の場所を調べて対応方法を確認するのは無理だろう。そういったことはAIが答えてくれるようにできないか？』という指摘があったんです。こうした、必要なときに必要な情報を即座に取り出せる仕組みの必要性が、開発の原動力になりました」

「一般社員にとっての社長って、直接言葉を交わす機会が少ないので、どうしても遠い存在になりがちですよね。だからこそ、AIのキャラクターとして登場させることで、社長をより身近に感じられるようにしました」

「パッと見て社長だと分かるように、あえてデフォルメしすぎず、リアルな似顔絵にしました。DX推進部内でアイデアを募り、最終的に4パターンに絞って社長に提案した際、社長自身が『これだ！』と即決したデザインを採用しました」

「私と、外部のベンダーから3名が参加しました。合計で4名です。大東建託のシステム開発は外部へ丸投げするのではなく、ベンダー側に社内に来てもらって一緒に開発をする形をとっています。私が各部門からの情報を集めて取りまとめ、ベンダーの方々と協力してシステムの構築にあたりました」

「もっとも大きな要因は、Microsoftの『Power Platform』を活用した仕組みがすでに社内基盤として整っていたことです。プログラミング作業がほとんどない状態で構築できたため、開発期間を劇的に短縮できました」

「また、竹内社長の『最初から完璧を目指さなくていい。まずは6～7割の出来で展開して、利用者のフィードバックを受けながらアップデートしていこう』という方針も、スピード感アップにつながったと思います」

「AIの性質上、もっともらしい嘘をつくハルシネーションのリスクが避けられないため、その対策にはこだわっています。AIが回答するだけでなく、引用元となった社内掲示板へのリンクを必ず表示するUIにしました。また、1番目の回答だけでなく、第2、第3の回答候補も表示し、ユーザーが最適な情報を選べるよう工夫しています」

「技術の進化が速いため、特定のサービスに依存しない『中身を入れ替えられる作り』にもこだわっていますね。LLM（大規模言語モデル）を『OpenAI』から『Claude』に変更したり、データベースを別のものに入れ替えたりといったことが容易にできる設計にしています」

「社内には膨大なデータがあり、現在の対応範囲だけでも4万5千件に上ります。そうした多くのデータの中から正しい情報を選別し、AIが理解しやすい形に整えることに苦労しました。古い情報が混在する中で、どれが正しいのかを判断して整理する作業はすごく難しかったですし、大変でした。しかし、各部門の方々に協力をいただいたおかげでなんとか乗り越え、形にすることができました」

「実は逆で、『AI社長』で得た知見とノウハウを『AI課長』にも生かしているんです。取り組み自体は『AI課長』のほうが先に始まっていて、当初は教育用の仕組みを独自に開発していましたが、それと並行して『AI社長』の開発が進められたんですね。大東建託において、社内データを検索して回答するRAGという仕組みを初めて採用したのは『AI社長』です」

「現場の声を聞いていると、業務効率化に役立っているようです。例えば、『AI社長で必要な情報を見つけられるようになったから、今まで資料探しに費やしていたムダな時間が減った』とか、『誰に聞けばいいのか分からないことをAI社長に聞けるから、心理的に助かる』といった声もありました」

「課題は、回答の精度ですね。今は、質問が具体的であれば7〜8割の精度で回答できますが、ユーザーが『Google検索』のように単語だけで検索したり、内容が曖昧だったりすると、精度が5〜6割まで下がってしまうんです。それを解決するために、AIが文章を理解しやすくする仕組みを構築中です。具体的には、情報を適切な長さに区切って格納する『チャンキング』という作業を、機械的に行う仕組みを作っています」

「社内掲示板の情報には、イラストや図で解説されているものも多いんです。現在の仕組みでは、これらをうまく学習できていません。そのため、図表の内容も検索対象に含める検証を行っているところです。画像や図そのものをAIに説明させることで、データの品質を上げていきたいですね」

「現在は大東建託単体での利用ですが、いずれはグループ会社全体へ広げていく計画です。また、社内情報だけでなく、一般的な質問にも答えられるようにしたい。例えば竹内社長の人格を反映させたAI社長がキャリア相談に答えてくれるような、より対話的な機能の実現も視野に入れています」