建設・不動産
不動産開発会社の生成AI基盤構築
出典つき回答と部門別テンプレートで、生成AIを「全社の道具」に — 利用率80%超(想定)
PythonClaude APILangChainRAGAWSReactTypeScript
80%+
全社の生成AI利用率
部門テンプレートで定着を促進
約50%
社内問い合わせ対応の削減
出典つき回答で自己解決
約30%
定型業務の工数削減
契約書確認・稟議書作成など
想定期間4〜6ヶ月(ナレッジ整備・研修を含む)
想定体制PM 1名 + エンジニア 2〜3名
※数値・期間・体制は想定事例に基づく試算です。
課題
中期経営計画はデータドリブン組織を掲げるが、現場のAI活用は個人のChatGPT利用に留まっていた。機密を扱う不動産開発では、社外サービスへの入力リスクと「出典の分からない回答」が本格導入の壁になる。部門ごとに業務も必要な知識も違う中で、全社が安心して使える基盤をどう作るか — DX戦略の成否を左右する論点になっていた。
アプローチ
LangChainとClaude APIによるRAG基盤をAWS上に構築し、社内規程・契約書・物件情報・過去の稟議書を知識ベース化する。回答には必ず社内文書の出典を付け、機密区分に応じたアクセス制御を実装。法務・企画・営業・総務など部門ごとの業務テンプレートをReact/TypeScriptのポータルで提供し、「何に使えるか」を探さなくても使い始められる状態を作る。段階導入の計画と社内研修も併せて設計する。
想定される成果
社内問い合わせ対応の時間は約50%削減、契約書確認・稟議書作成などの定型業務は工数30%削減を見込む。生成AI利用率は全社で80%を超え、出典つき回答が業務品質の標準になる。利用ログは次の自動化テーマを特定する材料となり、データドリブン文化の定着を後押しする。
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