チームリーダーの頭の中を、チームの財産に ―― 属人化を、RAGでそっとほぐす

チームリーダーの頭の中を、チームの財産に ―― 属人化を、RAGでそっとほぐす

先日、ある土木コンサルタント会社のCAD課から、こんな相談をいただきました。
お客様や営業から、設計の要望が入ってくる。それを受けて、CADオペレーターと設計エンジニアがチームを組み、図面に仕上げていく。よくある体制です。でも――チームの成果が、チームリーダーのスキルに、大きく依存してしまう。リーダーは、業務の流れも、過去の勘どころも、「あの案件はどう納めたか」も、頭の中に入っている。だから、リーダーが忙しいと、チーム全体が止まってしまう。
もうひとつ。営業さんが「標準図」を探すのに、やたら時間がかかる。どこかに、確かにある。でも、どのフォルダの、どのPDFだったか、すぐ出てこない。
聞きながら、私はうなずいていました。これは、AIによって改善できる部分が大きい課題です。ただし、「賢いAIに考えさせる」のとは、少し違う入り方で。今日は、その話をさせてください。

属人化の正体は、「知識のありか」が人の頭の中にあること

先に、いちばん大事なところを。属人化というのは、実は「スキルの差」だけの話ではありません。多くは、「知識のありか」が、個人の中に閉じてしまっている、という話です。
リーダーが優秀なのは、間違いない。でも問題は、その優秀さがリーダーの中だけにあること。「あの標準図はここ」「この構造なら、この納まり」「過去のあの案件が近い」――そうした判断のもとになる知識が、本人の経験と、社内に積み上がったPDFの山に、バラバラに散らばっている。どこに、何があるかが分からない。だから、知っている人に、聞くしかない。
ここで、知識を2つに分けて考えると、見通しがよくなります。ひとつは、標準図や仕様書のPDFのように、すでに形になっている「形式知」。もうひとつは、リーダーの頭の中にしかない、「この構造なら、この納まり」「この客先は、ここを嫌う」といった、判断のもとになる「暗黙知」です。
そして、正直に補足します。属人化は、知識のありかだけの問題でもありません。判断の基準や、例外への対応、客先との関係の機微など、そもそも文書にしにくい要素も含まれます。だから「全部をデータにすれば、いっぺんに解決」とは、いきません。まずは、効果を確認しやすい、形式知の“探せなさ”から手をつけます。

AIに任せる前に、まず「探せる」ようにする ―― それがRAG

では、どうするか。ここで登場するのが、RAG（検索拡張生成）という考え方です。
要点はシンプルで、AIに答えさせる前に、まず社内の知識を「検索して、渡す」という仕組みです。というのも、ChatGPTのような大規模言語モデル（LLM）は、賢くても、あなたの会社の標準図も、過去案件も、知りません。知らないことを聞けば、それらしい嘘（幻覚）を返してくることもある。だから、まず社内の資料から関連する箇所を探し出して、それを一緒に渡してあげる。すると、AIは「渡された資料にもとづいて」答えられるようになります。
その第一歩が、知識を「探せる形」に変えること。具体的には、標準図や仕様書のPDFを、意味のかたまりごとに小さく分け（チャンク化、と言います）、それぞれを「意味の座標」に変換して（埋め込み）、あとから意味の近さで検索できるようにしておく。この「意味の近さで探す」という部分は、前回紹介した音声入力の“意味で覚えるキャッシュ”と、埋め込みや類似度検索を使う点で共通しています。前回は音声入力、今回は社内文書の検索と、入口は違いますが、土台は同じです（前回の記事はこちら）。

「意味で探す」と、言い回しが違っても、候補にたどり着きやすい

ここが、ふつうのファイル名検索と違うところです。キーワードが完全に一致しなくても、意味の近い資料を「候補として」探しやすくなります。
たとえば、社内での略語や独自の呼び方、全角・半角の違い、ちょっとした表記のゆれがあっても、意味が近ければ候補に挙がってくる。「あの案件、なんて名前で保存したっけ」が思い出せなくても、「こういう構造の、こういう図」で手繰り寄せやすくなる。営業さんが標準図を探す時間は、ここで縮められます。
ただし、ここは正直に言います。意味検索は、魔法ではありません。専門用語や図面記号、社内だけの独自名称が絡むと、意味が近くても、期待どおりに出ないことはあります。あくまで「候補を探しやすくなる」であって、「必ず一発で正解が出る」ではない。この“外し”とどう付き合うかが、次の設計の話につながります。

作ってみて分かった、設計の勘所

実際に、私たちはこの仕組みを試作して、動かしながら検証しています。作ってみると、地味だけれど大事な勘どころが、いくつも見えてきました。
① 図面は、文章と同じようには「切れない」。
PDFをどの単位で分けるか（チャンク化）は、想像以上に効きます。しかも図面は、文字だけでなく、線・位置関係・注記・表・尺度を含む。だから、文章と同じチャンク化だけでは足りません。図面には、本文に加えて、図面番号・工種・構造形式・案件名・作成年・承認状態といった「属性情報」を持たせて、そこからも絞り込めるようにしておく。ここは、建設の中身が分かっていないと、うまく設計できません。
② 根拠を、必ず見せる。
AIの答えだけをポンと出すのではなく、「どの資料の、何ページの、どこにもとづくか」を添える。さらに、改訂番号や更新日まで見せると、なお安心です。答えより、根拠。これがないと、現場は使えません。
③ 外したときは、人が確認する。
資料を渡せば必ず正解、ではありません。検索が的を外す・古い資料を拾う・文脈が足りない・生成の段階で誤る――こうしたことは、RAGでも起こり得ます。だから、最後は人が確かめる前提で設計する。全自動にしない。この連載でずっと言い続けている「全部を機械に任せない」と、同じ思想です。
④ 「ゴミを入れれば、ゴミが返る」。だから、古い資料を混ぜない。
検索できる中身が整っていなければ、いい答えは出ません。とくに図面は、旧版・失効した資料・重複ファイルが混ざりがち。ここを除外するルールを最初に決めておかないと、「古い納まり」を正しい情報として提示してしまう、という事故につながります。
⑤ 「誰が、どれを見られるか」を、検索結果にも反映する。
これは、顧客の図面や設計資料を扱う以上、避けて通れません。閲覧権限のない資料が、検索結果に出てしまうようでは、導入そのものができない。「便利さ」より前に、権限と機密の管理を設計に組み込む。実は、ここが導入可否を分ける、いちばん現実的なポイントだったりします。

暗黙知は、一足飛びには財産にならない

もうひとつ、正直な話を。社内のPDFを検索できるようにするだけでは、リーダーの頭の中にある「暗黙知」までは、共有財産になりません。
「なぜ、この納まりにしたのか」「この客先で、なぜこの判断をしたのか」――その判断の理由は、たいてい、どこにも書かれていない。ここを財産にするには、近道はありません。過去の質問と回答、レビューでのコメント、判断の理由、ヒアリングの記録を、少しずつ、こぼさず貯めていく。地道な積み重ねのなかで、暗黙知は、ゆっくりと形式知に変わっていきます。RAGは、その受け皿にはなれますが、中身を貯めるのは、やはり人の営みです。

これは、「リーダーを不要にする」話ではありません

最後に、ひとつだけ、大切なことを。
この仕組みは、優秀なリーダーを、いらなくするための道具ではありません。むしろ逆です。リーダーの頭の中にある知恵を、チーム全員が引き出せる「財産」に変えていくための、受け皿です。
「どこに何があるか」を探す時間が減れば、リーダーは、もっと本質的な判断――お客様の要望をどう形にするか、どこで品質を作り込むか――に、時間を使える。若手も、リーダーに聞く前に、まず自分で手繰り寄せられる。属人化を、そっとほぐす。個人の経験を奪うのではなく、チームの共有財産にしていく。私は、AIのいちばん健やかな使い方は、こういうところにあると思っています。
そして、始め方のコツを、ひとつ。いきなり全社の全資料を、と欲張らないこと。まずは「標準図だけ」など、対象をぐっと絞った小さな範囲から始めるのが、いちばんの近道です。効くと分かってから、少しずつ広げればいい。
社内の知識を「探せる形」にする設計は、派手さはありません。でも、じわじわと、チームの足腰を強くします。もし「うちも、あの図どこだっけ、が多いな」と感じることがあれば、いつでもONETECHに声をかけてください。どの範囲から整えると効くか、一緒に整理していけると思います。今日も、誰かの「探しもの」がひとつ減る、いい一日にしていきましょう。
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