東北エンジニアリング株式会社

1. AIで業務がこう変わる

業務
従来
AI活用後
削減効果
📄 報告書作成
3時間
1時間
66%削減
🔢 数量計算チェック
2時間
30分
75%削減
📝 議事録整理
1時間
10分
83%削減
📚 基準書確認
30分
3分
90%削減

文章作成・校正

報告書ドラフト、誤字脱字チェック、文章推敲

計算書チェック

数量計算書の整合性確認、単位・桁数チェック

基準書検索

該当条項の特定、適用条件確認

データ整理

Excel集計、グラフ化、分析レポート

アイデア出し

設計案の比較検討、メリデメ整理

議事録作成

打合せメモから自動生成、要点整理

2. 【重要】AIは間違える

AIは自信満々に間違えます(ハルシネーション)。

⚠️ 建設業での実例

質問:「○○川の既往最大流量を教えて」

AI:「1982年8月の台風10号で2,500m³/sです」

実際には1982年の記録は存在しない。AIが「もっともらしい数値」を生成しただけ

基準、ガイドライン:

  • 数値・計算結果(流量、土量、概算工事費など)
  • 法令・基準書の内容(道路構造令、河川砂防技術基準など)
  • 技術基準の適用条件

3. 生成AIの正体(仕組みを知りたい方へ)

生成AIとは、大量の文章を学習し、新しいコンテンツを「生成」するAI技術。
「この文脈の次に来る言葉の確率」を学習し、統計的に最も自然な文章を一語ずつ生成します。

ChatGPT
OpenAI
Claude
Anthropic
Gemini
Google
📚 生成AIの進化:3つの段階
学習段階(〜2023年)
統計的パターン学習
推論段階(2024年)
論理的に問題解決
連携段階(2025年)
Projects・MCP・GPTs
生成AI = 優秀だけど、あなたの仕事を知らない新人
能力は高い
推論・分析が得意
×
!
業務は知らない
背景情報が必要

→ 業務の背景を教えなければ、仕事はできません

4. 業務で使うための核心

普段使いのChatGPTと「業務で使う生成AI」は全く違う。
業務情報を与えない限り、一般論しか返ってきません。

❌ 普段使い

「道路線形の設計について教えて」

結果:教科書的な一般論のみ

✅ 業務特化

「市道○○線、計画速度40km/h、丘陵地、住宅地を避ける条件で比較検討して」

結果:条件を踏まえた具体的な比較表

🆕 2025年 業務ナレッジ連携が簡単に

各AIに「プロジェクト機能」が搭載。業務資料をアップロードするだけで業務特化AIに。

Claude
Projects:資料管理
MCP:ローカル連携
ChatGPT
GPTs:業務特化AI
Projects:会話と資料整理
Gemini
NotebookLM:資料分析
Gems:カスタム指示
💡 活用例:特記仕様書・設計基準・過去報告書をアップロード → 「成果品構成は?」「過去の対応は?」に即答

5. 今すぐ試してみよう(5分)

1
Claudeにアクセス

claude.ai

2
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コピペ用プロンプト
あなたは建設コンサルタントの道路設計技術者です。 【業務条件】 ・路線名:市道○○線(改築) ・計画速度:40km/h ・延長:約500m ・地形:丘陵地(最大縦断勾配7%) ・制約条件:既存住宅地を避ける、用地買収を最小限に ・適用基準:道路構造令 【依頼】 この条件で道路線形の比較検討をしています。 以下の3案について比較表を作成してください。 【比較案】 ・A案:現位置線形(既存道拡幅) ・B案:左側バイパス(住宅地を迂回) ・C案:右側バイパス(沢筋を通過) 【比較観点】 ・視距確保(安全性) ・施工性(切土・盛土量) ・経済性(概算工事費) ・環境影響(住宅地への影響) 【出力形式】 表形式で整理し、最後に推奨案を示してください。

💡 ポイント:業務条件を与えることで、具体的で実用的な比較表が得られます。

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