AVILEN、大手SIer企業と資料レビュー支援生成AIの実証実験を実施
株式会社AVILENは、大手SIer企業と社内資料レビュー業務を支援する生成AIの実証実験を実施し、レビュー品質の向上と工数削減の両面で効果を確認した。
年間数千ページに及ぶ社内資料のレビュー業務における手戻り削減や品質の均一化を目指し、生成AIが組織独自のレビュー基準や過去の指摘傾向を学習して自動フィードバックを行う仕組みの有効性を検証した。
実証実験の背景と対象業務
対象となった業務は、経営会議資料や上申資料など、課長・部長・役員といった複数階層のレビューを経て完成する社内資料のレビュー業務である。
社内資料のレビューにおいては、資料フォーマットなどの体裁面での指摘の繰り返し、レビュアーの経験値による論理面チェック品質のばらつき、承認者固有の暗黙知に基づく指摘による手戻りといった課題が存在していた。これらは現場の負荷と意思決定の遅延を招く要因となっていた。
暗黙知の言語化と検証の取り組み
実証実験では、体裁や論理性のチェックに加え、承認者固有の暗黙知を反映させるための設計や検証が行われた。
- 暗黙知の言語化と3観点統合のAIレビュー設計：体裁・論理性に加え、承認者固有の暗黙知を独立した観点として位置づけ、過去のレビューを棚卸して言語化した。
- 過去の指摘データの構造化：指摘の背景にある意図や判断基準を整理し、AIが参照しやすい形式に構造化することでレビュアー固有の着眼点を反映させた。
- 現場担当者によるパイロット検証：現場の複数名がプロトタイプを利用して精度と再現率を測定し、プロンプト改善ガイドブックを活用した精度向上の体制を構築した。
検証結果と検出された指摘内容
検証では、レビュー精度・再現率のKPI基準を達成した実績が得られたほか、学習データの整備を経て有効性を確認したケースもあった。参加者からは、プロンプト作成ガイドブックの活用によって出力の精度が向上したという声が寄せられている。
AIによるレビューにおいては、以下の内容を含む幅広い観点での検出が可能であることが確認された。
- 主張と結論の論理的な矛盾
- 投資対効果の根拠不足
- 個人情報・機密情報の記載
- 承認フローの欠如といったリスク観点
- 誤字脱字や表記の不統一といった体裁面
今後の展望
AVILENは、実証実験で得られた知見をもとに、レビュー観点や過去の指摘データを学習データとして整備する仕組みや、複数のレビュアーへの展開を見据えたナレッジ設計など、実運用に向けた改善を重ねていくとしている。
株式会社AVILENについて
- 社名：株式会社AVILEN（アヴィレン）
- 代表者：代表取締役 高橋光太郎
- 所在地：東京都中央区日本橋馬喰町2-3-3 秋葉原ファーストスクエア9階
- 設立日：2018年8月15日
- ホームページ：https://avilen.co.jp/
本記事は株式会社AVILENの発表をもとに作成されています。
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