戸田建設は、安全・品質に関する過去事例を活用したAIチャットボットを導入し、朝礼や昼礼で使用する安全指示書の作成支援に取り組んでいる。AIソリューションを提供するHACARUSの支援を受け、生成AIの検索精度（RAG）の改善にも着手し、現場の安全管理の高度化と若手技術者の育成を進める。
技術者不足やベテラン社員の高齢化を背景に、安全・品質に関する知識やノウハウを効率的に継承する仕組みづくりが課題となっている。戸田建設でも、工事経験の浅い技術者を支援するため、安全・品質指導の高度化に向けて生成AIの活用を検討してきた。
特に朝礼や昼礼で使用する安全指示書の作成では、過去の類似作業における事故や品質不具合事例、安全衛生規則などを適切に反映させる必要がある。しかし、社内ナレッジは複数のシステムやファイルに分散しており、現場担当者が必要な情報を迅速に検索することが難しい状況だった。
そこで同社はHACARUSと連携し、対話形式で過去事例を検索できるAIチャットボットのプロトタイプを構築した。安全ポータルや環境品質管理データなどを統合し、作業内容を入力するだけで関連する事故事例や品質情報を提示できる仕組みを整備した格好だ。
現場での検証では、情報収集の効率化やリスクへの気付きが向上する効果が確認された一方、回答のばらつきや検索精度に課題も見つかった。
HACARUSはRAG（検索拡張生成）の精度改善を実施し、データ構造の最適化や前処理の見直しに加え、複数の検索アルゴリズムを組み合わせることで検索精度を向上させた。回答フォーマットを制御し、必要なナレッジと出典情報を分かりやすく提示できるよう改善した結果、必要な情報へ到達できるケースが増えたという。
一方で複数のナレッジを並列検索した際に不要な回答が生成される課題も残されていることから、戸田建設ではDX統轄部が中心となり、独自アルゴリズムの改良や全文検索機能の活用、AWS Kendraの導入などを検討し、さらなる検索精度の向上を図る。
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BIMedia目線ーー戸田建設の取り組みは生成AIを現場業務へ段階的に導入し、実際の利用を通じて改善を重ねる実践的な事例といえる。建設業界ではBIMやデジタルツインに加え、社内ナレッジを生成AIで活用する動きが広がりつつある中で、AIを活用した安全管理と技術継承の新たなモデルケースとしても参考になりそうだ。