鹿島建設が挑む建設DX！社内LLM「Kajima ChatAI」の全貌
日本の建設業界は今、大きな変革の岐路に立たされています。少子高齢化による深刻な人手不足、熟練技術者の大量退職による技術継承の課題、そして「2024年問題」に代表される働き方改革への対応など、解決すべき課題は山積みです。このような状況を打破すべく、業界のリーディングカンパニーである鹿島建設は、デジタルトランスフォーメーション（DX）を強力に推進しています。
そのDX戦略の中核を担う画期的な取り組みが、社内向け大規模言語モデル（LLM）「Kajima ChatAI」です。これは、単なるチャットボットではありません。鹿島建設が長年にわたり蓄積してきた膨大な知識やノウハウをAIに学習させ、約2万人の全従業員がいつでもどこでも専門知識にアクセスできる環境を構築する、壮大なプロジェクトです。
「Kajima ChatAI」は、いわば鹿島建設の「集合知」を結集したデジタルブレインと言えるでしょう。現場の若手社員が、まるで隣にベテラン技術者がいるかのように、専門的な質問を投げかけ、瞬時に的確な答えを得ることができます。これにより、業務の効率化はもちろん、技術継承の促進や人材育成にも大きく貢献することが期待されています。
この記事では、鹿島建設が誇る「Kajima ChatAI」の全貌に迫り、その驚くべき機能から導入成功の秘訣、さらには他業種でも応用可能なAI活用のヒントまで、詳しく解説していきます。
Kajima ChatAIのココがすごい！具体的な機能と活用事例
「Kajima ChatAI」の最大の特徴は、一般的な生成AIとは一線を画す、建設業務に特化した高い専門性にあります。このAIは、マイクロソフトの「Azure OpenAI Service」を基盤として構築されており、企業の機密情報を外部に漏らすことのない、極めてセキュアな環境で運用されています。そして何より、鹿島建設が保有する約5万件にも及ぶ膨大な社内文書を学習データとしている点が、その価値を決定づけています。
具体的な機能は多岐にわたります。例えば、過去の工事で作成された技術報告書や施工要領書の中から、必要な情報を瞬時に探し出し、要約して提示する機能があります。これにより、従来は膨大な時間を要していた資料調査が劇的に短縮されます。
また、「この地盤に適した基礎工法は？」「過去に類似のトラブル事例はある？」といった専門的な質問に対しても、社内データに基づいた信頼性の高い回答を生成します。
実際の活用事例も続々と生まれています。ある若手現場監督は、着工前の計画段階で施工手順に関する疑問点を「Kajima ChatAI」に相談し、過去の類似工事のノウハウを参考にすることで、より安全で効率的な計画を立案できました。また、別の現場では、予期せぬトラブルが発生した際に、AIに過去の対策事例を問い合わせ、迅速な初期対応につなげることで、損害を最小限に食い止めることができました。
設計部門では、新しい建築デザインのアイデア出しや、法規制に関する確認作業にも活用されており、創造的な業務に集中できる時間が増えたと報告されています。このように、「Kajima ChatAI」は単なる情報検索ツールに留まらず、社員一人ひとりの能力を拡張する強力なパートナーとして、日々の業務に不可欠な存在となりつつあります。
なぜ成功した？2万人が使う「Kajima ChatAI」導入を支えた3つのポイント
約2万人もの従業員が活用する社内LLMを成功に導くことは、決して容易ではありません。鹿島建設の「Kajima ChatAI」が多くの社員に受け入れられ、成果を上げている背景には、戦略的に組み立てられた3つの重要な成功要因が存在します。これらは、これから社内AIの導入を検討する多くの企業にとって、貴重な指針となるでしょう。
第一のポイントは、「徹底したセキュリティ対策」です。建設プロジェクトの情報には、社外秘の技術情報や顧客情報が数多く含まれます。情報漏洩は企業の信頼を根底から揺るがす重大なリスクです。
鹿島建設は、外部のインターネットから隔離された閉域網内で「Azure OpenAI Service」を利用する環境を構築しました。これにより、社員が入力した情報やAIとのやり取りが外部に漏れる心配がなく、安心して機密情報を扱える基盤を確立したのです。この安全性の担保が、社員の心理的なハードルを下げ、積極的な利用を促す大前提となりました。
第二のポイントは、「現場のニーズに応える高品質なデータ連携」です。AIの賢さは、学習するデータの質と量に大きく依存します。鹿島建設は、自社が持つ最大の資産である「過去のプロジェクトで蓄積された膨大な知識」に着目しました。
技術報告書、設計図書、トラブル事例報告書など、約5万件に及ぶ多様な社内文書をAIの学習データとして投入したのです。これにより、教科書的な一般論ではなく、鹿島建設ならではの「生きたノウハウ」に基づいた具体的な回答が可能になりました。現場の社員が「使える」と感じる実用性の高さが、AIの価値を飛躍的に高めたのです。
第三のポイントは、「全社的な利用促進とフィードバック文化の醸成」です。どんなに優れたツールも、使われなければ意味がありません。鹿島建設では、導入にあたり全社的な説明会や研修会を実施し、具体的な活用方法やメリットを丁寧に伝えました。
さらに、利用者がAIの回答を評価し、フィードバックを送る仕組みを構築しました。このフィードバックは、AIの精度を継続的に向上させるための貴重なデータとなります。利用者自身がAIを「育てる」プロセスに参加することで、ツールへの愛着が生まれ、自発的な活用文化が醸成されていったのです。
この改善サイクルこそが、持続的な成功を支える心臓部と言えます。
建設業界だけじゃない！あなたの会社で社内LLMを導入する3ステップ
鹿島建設の「Kajima ChatAI」の成功は、建設業界に限らず、あらゆる業種の企業にとって示唆に富んでいます。社内に眠る知識やノウハウをAIで活用することは、生産性向上や競争力強化に直結します。ここでは、鹿島建設の事例を参考に、あなたの会社で社内LLMを導入するための具体的な3つのステップをご紹介します。
ステップ1は、「目的の明確化とスモールスタート」です。まず、AIを導入して「何を解決したいのか」という目的を具体的に定義することが重要です。例えば、「問い合わせ対応業務の工数を30%削減する」「若手社員の教育期間を2ヶ月短縮する」といった明確な目標を設定します。
そして、最初から全社展開を目指すのではなく、特定の部署や特定の業務に絞って試験的に導入する「スモールスタート」が賢明です。小さな成功体験を積み重ねることで、効果を実証し、社内の理解を得ながら段階的に範囲を拡大していくことができます。ステップ2は、「セキュリティとデータ基盤の整備」です。
社内情報を扱う以上、セキュリティは最優先事項です。鹿島建設のように、信頼性の高いクラウドサービスを選定し、閉域網での利用や厳格なアクセス権限管理など、自社のセキュリティポリシーに準拠した環境を構築する必要があります。同時に、AIに学習させるデータの準備も欠かせません。
社内に散在するマニュアル、報告書、議事録などのデジタルデータを整理・棚卸しし、AIが学習しやすい形に整える「データクレンジング」や基盤構築が、導入プロジェクトの成否を分ける重要な鍵となります。ステップ3は、「社員への教育と活用文化の醸成」です。AI導入の成否は、最終的に「使う人」にかかっています。
導入の目的やメリット、具体的な使い方、そして「してはいけないこと」（個人情報や機密情報の不適切な入力など）を定めた利用ガイドラインを整備し、全社員に周知徹底することが不可欠です。定期的な研修会の開催や、便利な使い方を共有する社内コミュニティの運営も効果的でしょう。また、優れた活用事例を表彰するなど、社員が楽しみながらAI活用に取り組めるような雰囲気づくりを意識することで、ポジティブな活用文化が組織全体に根付いていきます。
まとめ：鹿島建設の事例に学ぶ、AIによる知識共有と未来の働き方
本記事では、鹿島建設が開発した社内LLM「Kajima ChatAI」の全貌と、その成功を支えた要因について詳しく解説してきました。この取り組みは、単なるITツールの導入事例に留まりません。人手不足や技術継承といった業界全体の構造的な課題に対し、AIという最先端技術を用いて正面から向き合った、未来志向のDX戦略です。
「Kajima ChatAI」の成功が示すのは、AIが組織における「知識」のあり方を根本から変える力を持っているという事実です。これまで個々の社員の頭の中や、膨大なファイルサーバーの奥深くに眠っていた暗黙知や形式知が、AIを介して誰もがアクセスできる「生きた資産」へと変わります。これにより、若手はベテランの知見を瞬時に学び、ベテランは後進の育成や、より創造的な業務に時間を使えるようになります。
このようなAIによる知識共有は、従業員一人ひとりの生産性を高めるだけでなく、組織全体の学習能力を向上させ、変化に強い企業文化を醸成します。鹿島建設の挑戦は、AIと共に働く未来が、もはやSFの世界ではなく、現実のものであることを力強く証明しています。あなたの会社にも、まだ活用されていない知識という「宝」が眠っているはずです。
鹿島建設の事例をヒントに、AIを活用したナレッジマネジメントの第一歩を踏み出してみてはいかがでしょうか。
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