「1回の成功体験」が組織を変える 社内プログラムを活かしたAI実装への挑戦
──おふたりがこのツールを開発するに至った経緯を教えてください。
東間 社内プログラムである「KOKUYO DIGITAL ACADEMY（以下、KDA）」への参加が大きな転機となりました。これは、生成AIの知識と実装スキルの習得を目的とした有志参加型の研修です。
この研修で「開発未経験でもAIツールを自作できる」と知り、長年の課題だったレポート作成の効率化に挑もうと決意しました。
「KOKUYO DIGITAL ACADEMY（KDA）」の様子
松本 KDAではランダムにチームが組まれるのですが、そこで東間と同じチームになりました。チームメンバーそれぞれが解決したい課題を持ち寄る中で、最終的に東間のレポジェネ案に決まったのは、それが「もっとも手触り感のある課題」だったからです。
ふわっとした課題ではなく、私を含め営業本部に身を置く者には課題の切実さがわかりました。また、営業本部以外のメンバーも「多くの人が困っている課題だから、早急に解決すべきだ」と納得感を持ってくれました。
──KDAの研修を受けてみて、いかがでしたか。
東間 自ら設定した課題に対し、伴走型の技術支援を受けられる点が非常に心強かったです。「実装に向けてどこに着眼点を置くべきか」「より効果を高めるにはどうすべきか」といった踏み込んだアドバイスをいただけたことが、完走の鍵となりました。
また、「一度実装まで行けた」という成功体験は、私にとって大きな財産です。次に何か課題に直面した際、すぐに行動に移せるようになりました。
──開発を進める中で、とくに困難だった点はどこでしょうか。
松本 技術面でもっとも苦労したのは、有価証券報告書を電子開示しているシステム「EDINET」からの外部データ取得です。
有価証券報告書には、企業の経営課題や中期経営計画、拠点増設といった「未来の投資」に関する貴重な情報が凝縮されています。これらは営業にとって絶好の提案材料になりますが、膨大なページ数ゆえに、十分に読み込めている担当者は極少数でした。
この「宝の山」をAIで自動要約し、組織の誰もが活用できる武器にすること──そこに大きな価値があると考え、あえて難易度の高い外部データ連携に踏み切ったのです。
しかし、いざ実装となると、「特定の日付の書類だけを抽出する」という指示をAIに実行させるのが難しく、トライ&エラーの連続でした。地道に改善してきましたが、今でも試行錯誤を続けています。もし良いやり方があったらぜひ教えてください（笑）。
また、AIに読み込ませる前段階の「データ整備」も難所でした。SFAに蓄積された膨大な日報データを、まずはどこに吐き出させ、いかに効率よくAIに対象データを抽出させるか。こういったシステムの整備も、AIにやり方を相談しながら手探りで進めていきました。
東間 技術面の壁のほか、いわゆる「文系的な要件定義」の壁もありました。レポート作成にはルールがなかっただけに、「どんな情報を、どれくらいの量でアウトプットすべきか」というゴール設定が極めて難解だったのです。
現場へのヒアリングはもちろん、上層部にも「どのようなデータが欲しいか」をリサーチしましたが、求めるレベルや項目は三者三様でした。情報を詰め込みすぎれば、上層部にインプットの負荷がかかりますし、情報が少なすぎれば、レポートとしての価値が失われてしまいます。
このジレンマに悩みましたが、まずは一旦のフォーマットを整えました。今後もアジャイルに改善を続け、最適なアウトプットを探っていきます。
3時間から15分へ 工数90％削減を実現
──具体的な成果について教えてください。
東間 以前はレポートの作成から上層部への報告まで、1件あたり約3時間を費やしていましたが、「レポジェネ」の導入によってわずか15分程度にまで短縮されました。1件の訪問につき、90％以上の工数削減を実現できたことになります。
──驚異的な変化ですね。工数削減以外には、どのような成果がありましたか。
東間 何より、これまで現場が面倒でやっていなかった「外部データの収集」が自動化されたメリットは計り知れません。現場からは「これほど深い情報をどうやって持ってくるのか」と、驚きの声が上がっています。
これは単なる「工数削減」という成果に留まりません。人間だけでは限界があった緻密な情報収集をAIが代替することで「提案の精度」が向上し、営業の付加価値が高まっていく。そんな確かな手応えを感じています。
今後は、「レポジェネの活用により、営業活動や成果がどう変わったか」を可視化する仕組みを構築したいと考えています。現場のフィードバックを反映しながらPDCAを回し、レポジェネの精度をさらに上げていく予定です。
