設計レビューを支援するAIアシスタントの開発

設計レビューでの指摘はベテランの経験に依存し、その根拠は本人以外に見えない状態でした。過去の記録はPDFやスライド、表計算など形式がばらばらで横断的に検索できず、図表の内容は文字検索では引き当てられませんでした。

文書をPDFとテキストの両方の形でLLMに渡し、図表を含めて読み取る方式を採用しました。一般的なベクトル検索型のRAGを検証した上で、参照漏れを避けるため選択した文書を丸ごと読み込む方式に切り替え、文書量が多い場合は分割と統合の多段処理で対応しています。複数のLLMを切り替えられる構成でクラウド上に本番環境を構築しました。

新製品の設計仕様書を渡すと、過去の類似トラブル事例を根拠付きで指摘できることを、現場のレビュアーが確認しました。第1フェーズの納品後も、応答速度と検索方式の改善を継続しています。