■導入企業と生成AIの利用状況

── はじめに水道機工株式会社、株式会社水機テクノスの事業内容について簡単に教えてください

梶原さま：

水道機工グループは、親会社である水道機工と、その子会社である水機テクノスをはじめとする企業で構成されています。親会社の水道機工は、上下水道設備や環境保全施設、衛生施設などの設計・施工・管理を行っています。一方、水機テクノスは、水処理施設の運転管理を中心に、関連機器の提案・設計・施工・試験・保守点検までを担当しています。

役割としては、水道機工が浄水場などの上水道設備を建設し、その後のメンテナンスや日々の運転管理を水機テクノスが担うという形で、グループとして一貫した体制を構築しています。

── 皆さまの主な担当業務について教えてください

梶原さま：

私は水機テクノスの総合企画部に所属し、会社全体の予算管理やJ-SOX対応など、内部統制を中心とした業務を担当しています。今回の生成AI導入はグループ全体のプロジェクトとして進めており、そのメンバーの一人として参画しました。

菊田さま：

水機テクノスのDX推進グループに所属しています。社内システムの調達・導入管理をはじめ、DX化の推進を担当しており、データの整備から活用まで一貫して取り組んでいます。

藤川さま：

水道機工の情報システム課に所属しています。社内のシステム、ネットワーク、PCといったIT関連業務全般を担当しています。

森田さま：

同じく情報システム課にて藤川のもとで実務を担当しています。

今回のナレフルチャットの検証や、業務効率化に向けた提案・構築などを主に行っています。

── ナレフルチャット導入前、生成AIの業務活用は行っていましたか？また、その際の課題やお悩みを教えてください

梶原さま：

CopilotやChatGPTなどを一部メンバーが利用していました。ただ、グループ全体の導入ではなく、主にプロジェクト単位での活用にとどまっていました。

菊田さま：

まずは30～40名ほどのプロジェクトメンバーで検証的に活用している状況でした。いきなりグループ全体の規模で導入するのは現実的ではなかったため、限定的に試しながら可能性を探っていました。

森田さま：

当時はグループ各社でそれぞれ生成AIの活用を進めており、勉強会なども別々に実施していましたね。

藤川さま：

「生成AI研究会」という形で、グループ内の有志メンバーが月に1回集まり、主にCopilotを中心に検証を行っていました。トップダウンの方針もあり、グループ全体で生成AIを今後取り入れていく必要性は感じていました。ただ、実際に使ってみると、ChatGPTとCopilotは同じエンジンと聞いていたものの、アウトプットに差があると感じる場面もありました。

また、Copilotは当初Excelの日本語対応が十分でないなど、期待していたほどの効果が得られない部分もありました。さらに大きな課題はコスト面ですね。

1人あたり月額数千円の費用が発生するため、将来的にグループ全体の展開を考えると負担が大きく、コストに見合う効果が得られるのかという点は悩みどころでした。

■ナレフルチャット導入の背景

──ナレフルチャットを知ったきっかけと、数ある生成AIツールの中からナレフルチャットを選んだ理由や決め手を教えてください

菊田さま：

企業として生成AIを導入するにあたり、CopilotやChatGPTは選択肢にありました。

ただ、コスト面の課題が大きく、他のサービスも含めて幅広く情報収集を行いました。

Web検索やビジネス系の動画コンテンツなどを通じて情報を集め、最終的には3～4社まで候補を絞り込んで検証を進めました。そのうちの一つがナレフルチャットでした。

検討のポイントは、やはりコスト面に加え、「期待とのギャップが生まれないか」という点です。当時は生成AIへの期待値が非常に高く、実際に導入した際にアウトプットの精度が伴わなければ、社内に浸透しないのではないかという懸念がありました。

そのため、期待通り、あるいは期待を上回る成果が得られるかどうかを重視して検証を行いました。ナレフルチャットは、コスト面と実用性のバランスが取れていて、グループ企業をまたいだ組織利用がしやすい点も評価ポイントでした。グループ全体の展開を見据えた際にも現実的な選択肢だったことが決め手になりました。

──ナレフルチャットを社員全員に提供していますか？また、社内でのナレフルチャットの利用者数を教えてください

梶原さま：

ナレフルチャットはビジネスプランを利用していて、グループ全体での利用を前提に、全社員を対象に提供しています。

対象人数は1,064名で、そのうち実際に業務で活用しているのは約350名です。

菊田さま：

ただ、当グループは現場業務に従事している社員も多く、日常的にPCを使用しない職種もあります。そのため、単純に利用率のパーセンテージを算出するのは難しい面があります。

今後は、現場での作業報告書の作成などにも生成AIを活用し、業務負担を軽減していきたいです。現場から戻ってきて報告書を作成する時間を削減できれば、本来の業務により集中できる環境づくりにつながるのではないかと期待しています。

──従業員への浸透に向けて、工夫されたことはありますか？

梶原さま：

導入時には、CLINKSによる説明会を実施し、グループ各社向けにサービス概要や活用方法を共有しました。その後、一定期間利用してもらったうえで社内アンケートを実施したところ、「使い方が分からない」「十分に活用できていない」といった声があがりました。

そうした課題に対して、あらためてCLINKS開催のフォローアップセミナーに参加してもらうなど、段階的に理解を深めてもらう取り組みを行っています。

藤川さま：

セミナーには100名以上が参加していたと思います。ナレフルチャットの導入自体は2025年8月なのですが、説明会やフォロー施策を通じて徐々に活用が広がってきています。

──ナレフルチャットの具体的な活用方法を教えてください。また、従業員の間で特に人気の使い方やプロンプトがあれば教えてください

梶原さま：

社内アンケートを見ていて一番多い活用方法は「文書作成」「文章校正」「情報収集・調査」です。個人単位では、議事録作成や資料の要約といった用途が特に多いですね。

現場部門では、材料の仕様確認や、各地域の条例・規定の調査など、業務に直結する情報収集に活用していると聞いています。

私自身はExcel関連での活用が多く、関数の作成やマクロ化に役立てています。これまで手作業で行っていたデータの振り分けや集計業務を、生成AIに要件を伝えてコードを生成し、壁打ちしながら精度を高めることで自動化できました。部署内でもマクロ化によって作業時間が削減されたという声が出ています。

藤川さま：

グループ企業をまたいで利用する環境のため、プロンプトやRAGの社内共有については慎重に運用しています。

例えば、研究開発部門などが扱う機密情報をRAG化し、それを全社に共有してしまうと、いくら社内とはいえ、意図しない情報開示につながるリスクがあります。

そのため、社内で生成AIの利用ガイドラインを策定し、「やってはいけないこと」を明確化しています。プロンプトやRAGを共有する場合は、情報システム部門への申請制として、共有範囲を確認したうえで設定を行う仕組みにしています

利便性と情報セキュリティの両立を図りながら、段階的に活用を広げている状況です。

■ナレフルチャット導入後の効果

──ナレフルチャットの導入効果を教えてください

梶原さま：

現時点では明確な数値化まではできていませんが、社内アンケートでは「作業効率が向上した」という声が多く寄せられました。実際に周囲からも「便利」という意見を聞いており、業務の効率化だけでなく、アウトプットの質の向上にもつながっていると感じています。

藤川さま：

定量的に示すのは難しいものの、具体的な場面では効果を実感しています。

例えば、取引先から提示された秘密保持契約書の内容確認は、これまで自分で確認し、判断が難しい場合は法務部門へ相談する流れでした。

現在は、まず契約書の全文をナレフルチャットに読み込ませ、「会社にとって不利な条項はないか」と確認しています。すると、修正を検討すべきポイントが即座に提示されます。

最終判断は人が行いますが、一次チェックのスピードと精度は大きく向上しました。

用途が明確な業務においては、特に高い効果を発揮していると感じています。

──ナレフルチャット導入を通じて、従業員の生成AIに対する意識や使い方に変化を感じていますか？

梶原さま：

導入前は、生成AIはどこか“未知の存在”という印象がありました。

ナレフルチャットを導入してからは、日常会話の中で「ナレフルチャットを使えばできるのでは」といった話題が出るようになり、活用を前提としたコミュニケーションが増えました。

「こういう使い方もある」といった情報共有も自然に行われるようになり、社内での認知と活用意識は確実に高まっていると感じています。

藤川さま：

一方で、便利さゆえの課題も感じています。例えば、生成AIで作成した稟議書がそのまま提出されるケースもあり、明らかに十分な見直しがされていないことがあります。

生成AIを活用すること自体は問題ありませんが、最終的な責任はあくまで人にあります。そのため、社内の生成AI利用ガイドラインでも「出力結果を鵜呑みにせず、必ず自分の目で確認すること」を明記しています。

菊田さま：

ナレフルチャット上にも「生成AIは正確でない情報を出力する可能性があるため、必ず確認してください」と表示されているんですけどね。なかなかそこは個人の判断で難しいところです。

藤川さま：

最終判断は人間が行うべきところだと思うので、便利さを活かしながらも、使い手の意識をどう高めていくかは今後の課題かなと思います。

■今後の展望

──水道機工グループのビジョンの中で、生成AIを活用して実現したいことはありますか？

藤川さま：

グループ全体として明確に「これを実現する」と定めているわけではありませんが、まずは利用率を高め、正しいリテラシーのもとで生成AIを活用できる環境を整えたいと考えています。

便利さだけでなく、適切に使いこなす文化をどう広げていくかが、今後の課題です。

菊田さま：

技術面では、生成AIを活用することで日々の作業時間を短縮し、余白を生み出したいと考えています。その時間をコア業務へ振り向けられる体制が理想です。
現在はデータの整備が進みつつある段階で、今後はそのデータを活用し、分析や課題抽出をAIに担ってもらうところまで発展させたいと考えています。

まだ道半ばですが、そこが一つのゴールではないかなと思います。

──最後に、生成AIを活用する重要性について感じていることや、生成AI導入を検討している企業へ向けて、アドバイスやメッセージがあればお願いします

梶原さま：

私は社内プロジェクト当初から参加していますが、生成AIは実際に使ってみないと分からないことが多いと感じています。頭の中で考えているだけでは前に進みません。

まずはトライアルでも構わないので触れてみること。実際に体験することで、価値観や業務への向き合い方が変わるのではないかと思います。

森田さま：

身近に感じるためにも、まずは使ってみることが大切だと思います。

そのうえで重要なのは、「どう業務に生かすか」を考えることです。世の中には高精度な画像生成や動画生成などさまざまなサービスがありますが、自社の業務にどう結びつけるかを考えることが、生成AIを使いこなす力につながるのではないでしょうか。

菊田さま：

私たちも実際に活用してみて、その必要性や重要性を実感しました。

グループ全体での展開にあたってはコスト面が課題でしたが、ナレフルチャットはライセンス課金ではないため、グループ全体への導入ハードルが比較的低かったと感じています。

まだあまり使っていない社員もいますが、「いつでも使える環境が整っている」ということ自体に意味があると考えています。一部のみが利用できる状態ではシャドーAIのリスクも生じかねませんが、グループ全体で利用可能な土壌があることで、健全な活用が促進されると感じています。

私自身も内製アプリの開発においてAIと対話しながらコードを改善しており、これまで1日かかっていた調査やエラー原因の特定が大幅に効率化しました。人によって活用方法は異なりますが、自分に合ったAIとの向き合い方を見つけることが重要だと思います。

藤川さま：

ナレフルチャットは初心者にも使いやすく、社内への普及という点で非常に助かっています。特にRAG機能は気軽に作成でき、情報システム部門ではFAQ用のRAGを構築しています。今後は総務や経理など、部門ごとに活用が広がることを期待しています。