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「うそをつくAIは使えない」一度は挫折も、清水建設でAI活用を浸透させた“ある方法”
建設業界では近年、様々なデジタル技術の導入が進み、AI活用への機運も高まっている。しかし、一品生産という業界特性ゆえに業務の標準化は容易ではなく、その導入は一筋縄ではいかないのが実情だ。各プロジェクトで異なる構造や工法、地質条件に加え、自治体ごとに変わる法規制への対応が求められるためである。そんな中、清水建設が挑戦したAI活用の道のりは決して平坦ではなく、初回の取り組みでは正答率わずか35％という結果に終わり、社内からも厳しい批判を受けた。しかし、その失敗を教訓に再構築したシステムは驚異的な成果を生み出している。一体どのような工夫で建設業界特有の課題を乗り越えたのか。「うそをつくAI」への痛烈な批判から始まった挑戦
清水建設が生成AIの本格活用に乗り出したのは2023年春のことだった。同社NOVAREイノベーションセンターの古川慧氏が最初に着目したのは、社内技術文書と連携したLLM（大規模言語モデル）の開発だ。
「建設業では複雑な図面や技術仕様書が大量にありますが、従来のAIではこうした社内情報に基づいてユーザーの質問に答えることができませんでした」（古川氏）
そこで同社が導入を試みたのがRAG（検索拡張生成）という技術だ。これは対象文書を検索し、それを根拠として正確性を高めて回答する仕組みである。ユーザーが質問すると、AIがまず関連する社内文書を検索し、その内容を基にLLMが回答を生成するという流れだ。
しかし、初回の精度検証では厳しい現実に直面した。社内の理解度テスト50問を使った評価で、正答率はわずか35％だった。誤答65％の内訳を見ると、検索ミスが55％、文書の読み取りミスが10％という結果だった。
「建設業では複雑な図面や技術仕様書が大量にありますが、従来のAIではこうした社内情報に基づいてユーザーの質問に答えることができませんでした」（古川氏）
そこで同社が導入を試みたのがRAG（検索拡張生成）という技術だ。これは対象文書を検索し、それを根拠として正確性を高めて回答する仕組みである。ユーザーが質問すると、AIがまず関連する社内文書を検索し、その内容を基にLLMが回答を生成するという流れだ。
しかし、初回の精度検証では厳しい現実に直面した。社内の理解度テスト50問を使った評価で、正答率はわずか35％だった。誤答65％の内訳を見ると、検索ミスが55％、文書の読み取りミスが10％という結果だった。
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・複雑な図表に数値処理…建設業界特有の技術的な壁をどう乗り越えた？
・「うそをつくAIは使えない」トップ層からの猛反発も、逆境を覆した“ある方法”
・【5000名】が活用するまでに！全社展開までの地道な取り組みとは
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