5分で要点が揃う「建設技術RAG調査アシスタント」

背景・課題

新規事業や新工法の検討では、国土交通省の通達・要領、JIS・指針、自治体要綱、過去の入札・施工事例、社内の週報やヒヤリハット記録など散らばった資料を短期間で読み解く必要があるが、PDFや図表が多く検索性が低いため、人手での収集・要約・整合確認に時間がかかり、検討サイクルが遅れがちだった。特に経営・企画部門では、技術の妥当性と市場性を同時に判断するための一次情報の整理に労力が集中し、仮説検証の着手が遅延していた。

AI活用ソリューション

解決策は、建設業特有の資料を前提に設計したRAG型の「建設技術RAG調査アシスタント」を経営・企画部門に配備することだ。国土交通省の公開資料や自治体標準、土木共通仕様書、学会論文要旨、公共データベース、さらに自社の技術ノウハウ・週次報告・ヒヤリハット記録を取り込み、版管理や発行年をメタデータとして付与したうえで、レイアウト対応OCRと表構造理解により図・表・画像中の文字情報も抽出してベクトルDB化する。利用者は「法面工の最新補強工法の適用条件」や「上下水道更新市場の自治体補助要件」といった自然文で質問するだけで、関連根拠の段落や表を優先的に検索し、A4一枚の要点サマリ、根拠出典付きの回答、検討観点を網羅したチェックリスト草案、参考図表のキャプション化を自動生成する。回答は出典の該当ページへジャンプできるリンク情報と改訂日を併記し、誤引用を防ぐために抽出元をハイライト表示する。経営・企画の実務に合わせ、初期調査の標準テンプレート（市場規模仮説、規制・基準影響、競合・代替工法、社内既存資産の転用可否）に沿って章立てで出力するため、そのまま社内メモや稟議の素案に流用できる。固有名詞や地名の表記ゆれはドメイン辞書で正規化し、機密文書は権限に応じて検索範囲を自動制限する。これにより、建設業ならではの“PDFだらけで探しにくい、図表中心で読み解きが重い、根拠確認に手戻りが出やすい”という壁を一度の質問で越え、技術性と事業性を同時に評価する準備が数時間で整う。

AI導入前後の変化

成果・効果・ROI

初期調査リードタイムが約3分の1になり、意思決定までの日数を平均5営業日から2営業日に短縮。重複調査の解消により部門間の再利用率が向上し、同一テーマの追加調査回数が半減。投資は初年度の構築・運用を含めて約1,800万円と想定し、人件費相当削減と案件獲得前倒し効果を合わせた便益で12〜15カ月で回収可能。根拠表示により稟議通過率が上がり、外部監査対応でも根拠提示時間が短縮される。

実事例

2024年12月4日公開のニュースリリースで、北野建設と日立ソリューションズが建設現場の生産性向上に向け、ChatGPTとRAGを活用して国土交通省の公開資料や社内資料（文字・図・表）を構造化しベクトルDB化、チャットで技術情報を収集する実証を開始したことが紹介されている。回答精度を検証し、2025年春のソリューション提供を目指す内容で、社内知見の有効活用と全社展開を見据えた取り組みである。

https://www.hitachi-solutions.co.jp/company/press/news/2024/1204.html

さらなる展開

設計・施工計画のレビュー支援や安全書類の自動整合チェック、入札案件の公示条件に対する適合性サマリ、自治体ごとの補助制度要件の横断比較、海外案件向けの多言語要約、協力会社審査の基準照合などへ拡張できる。現場からの日報・写真・センサー値を取り込み、工種別のリスク兆候と対策チェックリストを自動更新することで、技術調査とリスクマネジメントを一体化した意思決定基盤へ発展させられる。

導入ロードマップ

1. 現状分析 - 対象となる文書群（省庁資料、基準・要領、自治体要綱、学会資料、社内週報・ヒヤリハット等）と利用部門の業務フローを棚卸しし、調査テーマの粒度、必要な根拠の深さ、権限管理要件、既存のDMSやナレッジDBとの連携点を明確化する。
2. 費用対効果の試算 - 月次の調査件数、1件あたり工数、時間単価、再利用率、想定削減率を基に便益を定量化し、構築・運用費、クラウド費、セキュリティ監査費を含めた総コストと比較して投資回収期間を算定する。
3. PoC検証 - 限定テーマで文書の前処理（OCR・表抽出・画像キャプション化）とRAG検索を実装し、回答に根拠ページと改訂日の自動付与を行う。評価指標は正確性、網羅性、出典明確性、作業時間短縮で、現場ユーザーのフィードバックを反映してプロンプトと埋め込み辞書をチューニングする。
4. 社内稟議 - PoCの効果指標、リスク対策（機密区分別アクセス制御、ログ監査、誤回答時の是正プロセス）、運用体制とSLA、投資回収のシナリオをまとめ、対象範囲と段階展開計画を添えて決裁を取得する。
5. 本番導入 - 対象ドメインを段階拡大しながらデータパイプラインを自動化し、権限連携、監査ログ、モデル更新、辞書メンテナンスの運用を確立する。利用者向けには“良い質問例”テンプレートと出典確認のガイドを提供し、定例の効果測定と改善サイクルで精度と利用率を継続的に高める。