大成株式会社様の AWS 生成 AI 活用事例「Amazon Bedrock と Amazon Q Developer で非エンジニアが実現する契約書管理 AI エージェントの構築」のご紹介

みなさん、こんにちは。AWS ソリューションアーキテクトの古屋です。

日々のお客様との会話の中で、「業務課題を解決するために新たな機能やシステムの開発が必要ではあるが、外部リソースを確保する余力もなく、自社に十分なエンジニアもいないため実現が難しい」というお声をいただきます。同様のお悩みをお持ちの方も少なくないのではないでしょうか。

近年、そういった状況に対して、Amazon Bedrock や Amazon Q Developer をはじめとする AWS の生成 AI サービスの登場により、限られた開発リソースの中でも、業務を最もよく知る現場の担当者自身が課題解決の仕組みを構築できる環境が整いつつあります。

今回は、まさに生成 AI を活かし、非エンジニアのメンバーが中心となって契約書管理 AI エージェントを構築された大成株式会社様の事例をご紹介します。本事例では、Amazon Q Developer によりプログラミング経験が限られたメンバーでも AWS 上でのシステム構築が可能となり、さらに Amazon Bedrock を利用することでインフラ構築や運用管理なしに Claude のような高性能な基盤モデルを API 一つで呼び出せるため、従来手作業で数十分かかっていた情報抽出を数分に短縮する仕組みを短期間で実現いただきました。

お客様の状況と経緯

大成株式会社様（以下、大成様）は、「ビルトータルソリューション」を掲げ、ファシリティマネジメント、プロパティマネジメント、不動産投資事業、修繕工事や改修工事などの建築事業を展開する総合サービス企業です。

大成様のプロパティマネジメント業務では、ビルオーナー様やテナント様との間で締結される多数の契約書が業務の根幹をなしています。しかしながら、従来の契約書管理では、以下の課題が存在していました。

• 契約書の検索が手作業に依存しており、必要な情報を見つけるために複数の PDF を開いて目視で確認する必要がある
• テナント様ごとに契約内容の仕様が異なるため、ビル名やテナント名だけでは目的の契約書にたどり着けない場合がある
• ビルオーナー様からの問い合わせに対し、契約書の特定から情報確認、回答までに多くの時間を要し、迅速な顧客対応の妨げとなっている

これらの課題を解決するため、業務改善やシステム利活用を担当している IT 戦略推進室が本取り組みに参加しました。大成様では社内 SE、内製開発を行うエンジニアを擁していないため、同部にて生成 AI を活用した契約書管理システムの構築を検討されることになりました。

ソリューション／構成内容

本プロジェクトでは、非エンジニアのプロジェクトマネージャーが中心となり、Amazon Q Developer の支援を受けながらシステムを構築しました。Amazon Q Developer は自然言語での指示に基づいてコードを生成する AI アシスタントであり、プログラミング経験が限られた担当者でも実用的なシステムを構築できます。

本システムでは、Amazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon DynamoDB を組み合わせて活用しています。Amazon Bedrock は生成 AI の中核を担い、Anthropic 社の Claude AI モデルを通じて契約書 PDF の解析と重要情報の抽出を実行します。

Amazon Bedrock + Claude を採用したポイントとして、Claude の高度な文書理解能力が挙げられます。契約書は法的な専門用語を含む複雑な文書であり、テナント様ごとにフォーマットが異なりますが、Claude は PDF などの非構造化データから文脈を理解した上で必要な情報を正確に抽出できます。また、AWS Lambda を中心としたサーバーレスアーキテクチャにより、非エンジニアが中心のチームでもインフラ管理に煩わされることなくシステムを運用できる点、そして日常的に使用している Slack との統合が容易で導入時の移行障壁を低く抑えられる点も、AWS を選択された理由です。

導入効果

実際にご利用いただいた結果、以下のような効果が得られています。

• 契約書からの情報抽出にかかる作業時間を約 70〜80% 削減。従来 1 件あたり数十分を要していた作業が数分で完了
• 将来的には、CSV 形式でのデータ出力機能を実装し、契約書情報の一括管理および分析を可能とする仕組みの構築を検討
• AI による解析で情報抽出の精度と一貫性が向上し、人手による見落としや誤読のリスクを低減
• Slack 上のシンプルなワークフローにより、従業員の受け入れがスムーズに

また、非エンジニアでも Amazon Q Developer の支援により AWS の各種サービスを組み合わせた実用的なシステムを構築できることが実証されたことにより、他の業務領域でも生成 AI を活用した業務改善の取り組みが始まるきっかけとなっています。

大成様では今回の成功を踏まえ、契約書の自動要約機能や自然言語での高速検索機能の追加を検討されています。さらに、施設管理報告書の自動生成やメンテナンス記録の分析など、プロパティマネジメント業務全般での AI 活用拡大も計画されています。

お客様の声

大成株式会社 IT 戦略推進室 石川 静華様からは、「AWS のサービスを使うことで非エンジニアでも実業務の課題を自らの手で解決できる喜びを実感しました。」とのコメントをいただいています。

まとめ

今回は大成様が Amazon Bedrock と Amazon Q Developer を活用し、非エンジニアの手で契約書管理 AI エージェントを構築された事例をご紹介しました。Claude の高度な文書理解能力とサーバーレスアーキテクチャの組み合わせにより、専門的な開発リソースがなくても実用的な業務改善システムを実現されています。スモールスタートで確実に成果を出すアプローチは、これから生成 AI 活用を検討される企業にとっても参考になる取り組みです。

生成 AI を活用した業務改善にご興味をお持ちのお客様は、ぜひ AWS までお問い合わせください。

大成様
IT 戦略推進室 推進課 課長　田島 宏美
IT 戦略推進室 戦略課 主任　石川 静華
IT 戦略推進室 推進課 主任　鎌倉 由佳

Account Team：
ソリューションアーキテクト　森   瞭輔
アカウントマネージャー　植木　輝

記事執筆： ソリューションアーキテクト　古屋　楓