「現場1カ所につき、図面や写真、関連書類などが1TB（テラバイト）ほど発生しますが、それらは現場単位で保管されていて、うまく共有する仕組みがありませんでした。ストレージサービスなどを導入してみたものの、現場に浸透せず、全体的な情報共有にはあまり効果がなかったのです」（天下井氏）

完工プロジェクトの資料についてはデータをディスクにまとめて本社で保管しているため、たとえば新規の現場に類似した実績を検索して参照することは可能だ。だがここに保存されているのは膨大な資料のうちの一部にすぎず、入力するキーワードが資料の内容と完全一致しなければヒットしないこともある。

また、資料が見つけられず、当時の担当者に話を聞こうとしても、当時の担当を突き止めるのに時間がかかったり、担当者が既に退職していたりするケースもある。というのも建設業界は1990年代に発生したバブル崩壊の影響もあって、中間層の社員の少ない企業が多い。熊谷組も大別すればベテラン社員と若手社員で構成されており、言わば世代間ギャップによるコミュニケーション不足が引き起こす課題に直面していた。

「ベテラン社員の退職により、どのような資料がどこに保存されているかを把握することが課題となっています。今のうちに過去の事例のデータベースをしっかり作り、継承していくことの必要性を強く感じていました。しかし資料は本社や支店に散在しているので、まとめようとするだけでも大変な作業になってしまいます」（天下井氏）

Knowledge Explorerを使えば、社内のPCやサーバに保存されたさまざまな種類のファイルから、必要なものを簡単に抽出できる。テキストデータが埋め込まれたファイルであれば、ナレッジ検索の対象になるので、従来のデータベース検索のように完全一致のキーワードでなくてもヒットしやすくなる。散在するデータを人の手で収集・分類しデータベース化する作業も不要だ。

土木技術統括部と本社で数週間の検証を行ったあと、2020年1月にKnowledge Explorerの採用が決定し、同年4月には図研プリサイトの協力のもと、本社と支店での利用が開始された。専用のサーバにKnowledge Explorerをインストールし、簡単な設定を行うだけで、従来は各拠点で共有されていた44万件以上のファイルを横断して活用できる仕組みが整った。

熊谷組ではこれを学会で発表する論文の執筆時に利用しているとのことだ。ファイルサーバに保存されている数千の建設関連論文から、執筆中の論文に関連する文章をKnowledge Explorerが抽出・要約して通知してくれるため、事前の調査時間を削減できたり、最新動向を論文に盛り込んだりすることができる。また、執筆者が存在すら知らなかった資料をAIが拾い上げてくれることで、新たな気付きを得られることもある。

「各現場では毎月、安全に対して注意喚起を行う『安全大会』を実施していますが、Knowledge Explorerで最新の災害事例の資料を提供し、より具体的な安全教育を実施したいと考えています」（天下井氏）

円滑な情報共有・収集・分析の実現により、熊谷組が長年培ってきた技術やノウハウが末永く継承されれば、同社の発展のみならず、建設業界全体の活性化を促すことになるだろう。