課題
国内外で事業が拡大するなか、案件や申請に関するデータが担当者ごとに異なるツールや方法で管理され、その場しのぎの運用が続いていた
部門を越えて業務や案件状況を把握できず、申請データの判断基準も属人化するなど、意思決定に必要な情報が組織横断で集約されず、事業拡大のボトルネックとなっていた
アプローチ
国内外の部門・拠点毎の業務ニーズと社内資料を網羅的に棚卸しし、AIで解決すべき領域と業務システムで解決すべき領域を切り分けたうえで、全体構成を設計した
要件定義と並行して検証環境を先行構築し、共有ドライブ、申請システム、チャット、海外拠点の台帳などに分散した情報を横断的に活用できる基盤を実装した
具体的には、全文検索とベクトル検索を融合した社内検索、社内資料を根拠に論点整理を支援する対話AI、案件進捗を一元的に把握できる案件ビュー、ならびに権限制御付きで生成AIツールから社内データを安全に参照できる連携機能を整備した
さらに複数のLLMを実業務の質問セットでブラインド評価し、品質とコストに応じてモデルを使い分ける設計とした。データ処理はすべて国内リージョン内で完結させている
成果
数千規模の社内資料を横断検索可能とし、経営判断に資する問いには文書検索及び、構造化された案件データが不可欠であることを実データで実証。申請データの分析を通じ、申請業務のボトルネックを可視化。業務要件定義書、評価基準、開発計画、運用コスト試算に落とし込み、本開発・本番運用に向けた道筋を示した
