案件サマリー
商品企画領域で行われている競合製品比較表の作成業務について、生成AIをどう使えば実務で安定運用できるかを整理した案件です。 AI活用を前提にしつつも、誤読や断定を防ぐために、AIに任せる工程と人が判断する工程を明確に切り分けることを重視しました。
背景・課題
比較対象となる製品情報は、公式サイト、PDF資料、主要装備表など複数形式に分かれており、手作業での抽出と転記に大きな負荷がかかっていました。 一方で、生成AIをそのまま適用すると、装備名の読み違い、未確認項目の補完、比較表フォーマットとのズレなどが発生しやすく、実務での安定利用が難しい状態でした。
- 比較対象となる製品情報が複数形式に分かれていた
- 資料ごとに表記や注釈の扱いが異なり、転記コストが高かった
- 生成AIをそのまま使うと、装備名の読み違い、未確認項目の断定、フォーマット不一致が起きやすかった
- 社内情報を扱う工程と、公開情報だけで完結する工程を分ける必要があった
方針 / 提案アプローチ
AIに比較表作成全体を任せるのではなく、まずは業務を「情報収集」「項目抽出」「差分整理」「比較表出力」「人による判断」に分解し、どこまでをAIに任せるかを明確にする方針を採りました。 この案件では、最初の導入段階では公開情報の抽出・整理に限定することで、精度と運用安全性を両立する判断を行いました。
- 最初のAI活用範囲を、公開情報からの事実抽出と比較表の下準備に限定
- Microsoft 365 Copilot を軸に、既存の社内利用ルールに沿う軽量導入を優先
- 未確認項目、注釈、共通装備はAIが補完しない運用を前提に確認フローを設計
- 将来的な拡張を見据え、比較項目、出力形式、チェックリストを分離して管理
実施内容
- ヒアリングを通じて、比較表作成業務を工程単位に分解
- 公開情報と社内情報の境界条件を整理
- 参照資料、比較項目、出力形式、確認チェックリストを分けて管理する構成を設計
- AI出力をそのまま採用しないための確認観点を整理
- PoCとして先に検証すべき範囲と、本開発前に残る論点を診断書にまとめて提示
体制・担当範囲
初回ヒアリングから、業務フロー整理、AI化候補業務の優先順位付け、Microsoft 365 Copilot を前提とした運用設計、診断書作成までを担当しました。 実装前の段階で、進め方の意思決定材料を作る役割を担った案件です。
技術・構成
- Microsoft 365 Copilot
- 公開情報の抽出・比較表化を前提にした軽量運用設計
この案件では専用開発の前段として、まずは既存環境で安全に検証できる運用案を提示しました。
成果
- 比較表作成業務におけるAI活用の優先順位を明確化
- 公開情報の抽出・整理・既存フォーマットへの出力補助から始めるPoC方針を提示
- 社内情報を外部AIに入力しないための境界条件を整理
- 将来的な拡張に向けて、比較項目、出力形式、チェックリスト、情報取扱ルールを分ける設計方針を提示
補足 / 学び / 今後
AI導入では「どこまで自動化できるか」よりも、「どこまで自動化すべきか」を見極めることが重要だと再認識した案件でした。 今後は、小さなPoCで抽出精度と確認工数を測定し、本格導入の是非を判断していく進め方が適しています。