# 過去データ・ナレッジ活用AI

建設の経営業務のAI活用例

公開日：2026-10-21 ／ 最終更新日：2026-10-21

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- 業界：[建設](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/industry/construction/) / [製造](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/industry/manufacturing/) / [専門サービス](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/?industry=%E5%B0%82%E9%96%80%E3%82%B5%E3%83%BC%E3%83%93%E3%82%B9)
- 部署：[経営者](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/executives/) / [経営企画](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/corporate-planning/) / [制作](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/creative/) / [現場責任者](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/operations/) / [CS](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/department/customer-support/)
- 業務テーマ：[問い合わせ対応](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/inquiry-support/) / [ナレッジ検索](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/theme/knowledge-search/)

## 要点

- 何をするAIか：図面、報告書、議事録、マニュアルなどを横断検索し、類似案件やノウハウを引き出す。
- 向いている課題：資料はあるが探せないため、過去の学びが新しい案件に活かされない。
- 最初の一歩：特定部門のDriveフォルダ1つから開始
- 導入難度：低：1つの資料フォルダを1つのツールで検索・要約し、人が根拠資料を確認する。外部システム連携は行わない。

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

業務フローと既存ツールに合わせて、小さく試せる範囲を一緒に整理します。

[AI活用を相談する（無料）](https://timerex.net/s/nakabachi_acf9_70a0/1304583f?utm_source=ai-usecase&utm_medium=referral&utm_campaign=usecase&utm_content=case-09)

## よくある課題

資料はあるが探せないため、過去の学びが新しい案件に活かされない。

## 構築する仕組み

ファイル群を分類・要約し、質問すると根拠資料付きで回答するナレッジ基盤を作る。

## 初期スコープ

特定部門のDriveフォルダ1つから開始

## 導入時に確認すること

現在の担当者、利用中のツール、入力データ、確認・承認の流れを整理し、まずは小さく試せる範囲から設計します。個人情報や機密情報の取り扱い、誤りの影響、連携先の権限も確認します。

## 想定される効果

社内資産を検索可能に

- 探す時間を削減
- 類似案件を発見
- ノウハウ継承を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## 画面イメージ

### 1. ナレッジ検索

![過去データ・ナレッジ活用AIのナレッジ検索画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-09-01.webp)

### 2. 類似案件マップ

![過去データ・ナレッジ活用AIの類似案件マップ画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-09-02.webp)

### 3. 根拠資料ビュー

![過去データ・ナレッジ活用AIの根拠資料ビュー画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/screens/case-09-03.webp)

## よくある質問

### 過去データ・ナレッジ活用AIでは何ができますか？

ファイル群を分類・要約し、質問すると根拠資料付きで回答するナレッジ基盤を作る。

### どんな課題に向いていますか？

資料はあるが探せないため、過去の学びが新しい案件に活かされない。対象の業界は建設・製造・専門サービス、部署は経営者・経営企画・制作・現場責任者・CSです。

### 最初はどこから始めればよいですか？

特定部門のDriveフォルダ1つから開始。

### 導入の難しさはどのくらいですか？

導入難度は「低」です。1つの資料フォルダを1つのツールで検索・要約し、人が根拠資料を確認する。外部システム連携は行わない。

### どんな効果が見込めますか？

想定される効果は「社内資産を検索可能に」です。探す時間を削減、類似案件を発見、ノウハウ継承を支援。掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

## 関連するサービス

- [NATTOQ](https://decentralizedpro.io/products/nattoq/): 困ったときに、すぐ答えが見つかる。

業務フローと既存ツールに合わせて、小さく試せる範囲を一緒に整理します。

[AI活用を相談する（無料）](https://timerex.net/s/nakabachi_acf9_70a0/1304583f?utm_source=ai-usecase&utm_medium=referral&utm_campaign=usecase&utm_content=case-09)

## 関連する事例

### [建設会社の協力会社評価AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-66/)

![建設会社の協力会社評価AIの協力会社評価画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-66.webp)

工期、品質、安全、報告状況から協力会社別の評価を可視化する。

- カテゴリ：経営
- 業界：建設
- 部署：経営企画・現場責任者・経営者
- 業務テーマ：品質管理・レポート作成・日報・ナレッジ検索
- 最初の一歩：過去10現場の協力会社評価から開始
- 導入難度：中（工期、品質、安全、報告の記録を現場別に集約し、責任者が協力会社の評価傾向を確認する。）
- 想定される効果：意思決定を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [研究開発の実験ノート検索AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-119/)

![研究開発の実験ノート検索AIの実験検索画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-119.webp)

実験ノート、条件、結果、考察を検索し、類似実験と次案を提示する。

- カテゴリ：経営
- 業界：製造
- 部署：経営企画・現場責任者・経営者
- 業務テーマ：ナレッジ検索・レポート作成
- 最初の一歩：1テーマの実験ノート整理から開始
- 導入難度：低（1テーマの既存実験ノートを1つのツールで検索・要約し、研究者が根拠と次案を確認する。）
- 想定される効果：意思決定を支援

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

### [研修教材生成・理解度診断AI](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/case-20/)

![研修教材生成・理解度診断AIの教材生成画面画面のイメージ](https://decentralizedpro.io/ai-usecase/assets/thumbnails/case-20.webp)

社内資料やマニュアルから研修教材、確認テスト、個別フィードバックを生成する。

- カテゴリ：経営
- 業界：業界共通
- 部署：経営者・経営企画・制作・人事
- 業務テーマ：研修・ナレッジ検索
- 最初の一歩：新人研修1テーマから開始
- 導入難度：低（既存の社内資料を1つのツールで教材と小テストの下書きに変換し、講師が確認する。）
- 想定される効果：教材作成を短縮

掲載している効果は、導入した場合の想定（目安）です。実績値ではありません。画面はイメージです。

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