多様化するリスクの高まりから事業とデータを守る　新たな時代に不可欠ななぜオカムラのAI活用は「PoC倒れ」に終わらないのか？

使う人、使わない人
AI活用の二極化という課題

オフィス家具の提供だけでなく、快適で仕事の生産性が上がるオフィス環境づくりなども支援しているオカムラ。店舗レイアウトや陳列什器、冷凍冷蔵ショーケースなどのコマースソリューション事業のほか、自動倉庫をはじめとするスマートロジテック事業など、多彩な事業を展開している。

顧客に提供する製品・サービスの価値向上や、自社の業務変革のためDX（デジタルトランスフォーメーション）を積極的に推進しているオカムラは、AIの活用にも早くから取り組んできた。

「生成AIが世の中に普及し始めた2023年6月には、いち早くChatGPTを社内導入しました。しかし、導入から1～2ヵ月は利用者が一気に増えたのですが、その後は伸び悩み、結果的に使う人、使わない人の二極化が進んでしまいました」

そう語るのは、オカムラのDX基盤整備やデジタルサービスの活用促進などを担う DX戦略部 部長の池田秀明氏である。

株式会社オカムラ
DX戦略部 部長
池田秀明 氏

1986年、岡村製作所（現：オカムラ）に入社。情報システム関係の仕事に従事し、開発担当、企画担当を経て、2022年4月より現職。社会や顧客、社員の体験価値向上のため、様々なDX施策を推進している。

AIは単なる効率化ツールではなく、業務のあり方そのものを変える存在だ。一連の業務では、AIを活用したプロセスの定着が求められる。せっかく導入したAIをなぜ使わないのか？　その答えは明確だった。

「素のままのChatGPTは、プロンプトの入れ方が悪いと、思うような答えが返ってこなかったり、検索しても希望通りの資料を選んでくれなかったりするので、『使い勝手が悪い』と感じる社員が少なくなかったのです。結局、『自分でやった方が速い』ということになり、半分ぐらいの社員は使わなくなってしまいました」（池田氏）

「システムは使ってもらってこそのもの」。そんな信念を持つ池田氏は、もっと使いやすいAIに進化させようと考え、ChatGPTにオカムラが以前から利用しているエンタープライズ検索を組み合わせた社内資料の検索サービスを開発した。

ChatGPTに直接プロンプトを入力するのではなく、チャットボットに自然言語で問いかけ、その問いを基にキーワード抽出と検索エンジンを連携させる仕組みだ。

このチャットボットサービスを構築した結果、資料検索に関しては、素のChatGPTに問いかけるのに比べて精度が向上したという。

非構造化データも
高精度に検索したい

とはいえ、このサービスにも大きな問題があった。契約書や仕様書など、テキストベースで構造化された資料は簡単に検索できるが、図面やチャート、PDFファイルといった非構造化データは、思うように検索できないのだ。

この問題を解決するために立ち上がったのが、当時DX戦略部に所属していた梅田晋太郎氏である。

株式会社オカムラ
ワーク＆ライフクリエイション事業本部
事業戦略統括部 AI戦略推進室
梅田晋太郎 氏

2017年、岡村製作所（現：オカムラ）に入社。ワーク＆ライフクリエイション事業本部 首都圏営業本部 京橋支店、同中央支店で営業を経験し、2023年にDX戦略部 DX戦略課 プロジェクト推進担当に異動。主にオフィス分野のDXプロジェクトを担当する。2026年より現職。

梅田氏は長年、ワーク＆ライフクリエイション事業本部で営業を担当していたが、「現場の仕事をデジタルの力でより良くしたい」という思いから社内公募に手を挙げ、会社支援によるリスキリングを経て、DX戦略部に配属された。

「目指したのは、非構造化データであっても、チャットボットに問いかければ、精度高く検索してくれるサービスです。その仕組みを可能にしてくれそうなソリューションをいくつか検討し、たどり着いたのがオラクルの『Oracle Autonomous AI Database（以下、ADB）』でした」と梅田氏は語る。

「ADB」は、その名の通り、完全自律型（Autonomous）の運用を実現できるデータベースだ。バックアップやバージョンアップ、パッチ適用、スケーリングなどの設定を自動的に行ってくれるので、運用負荷が大幅に軽減される。

梅田氏は、「運用の煩わしさから解放され、業務に専念できるのは非常にありがたいと思いました。しかし、選んだ理由はそれだけではありません。非構造化データを構造化すると、キーワード検索のみでは検索対象から漏れる文書や資料が発生するケースがあります。その点、『ADB』はキーワード検索にベクトル検索を組み合わせて利用でき、AIが文脈や商品ごとの特徴を踏まえた検索を支援します。より網羅性と精度の高い検索をシンプルに実装できることが、『ADB』を採用した理由の一つです」と明かす。

梅田氏が検討した複数のデータベースの中で、キーワードとベクトルの両方に対応する「ハイブリッド検索」が可能であり、フルマネージドかつ将来的に精度向上を図る様々な仕掛けを単一エンジンで備えているのは、「ADB」だけだった。

「加えて、非常に高速かつ高容量で、コストパフォーマンスが最も高かったことも導入の決め手になりました」と梅田氏は語る。