大成株式会社、非エンジニアがClaudeで契約書管理AIを構築し、情報抽出の作業時間を約70〜80%削減

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りました。テナントごとに契約内容の仕様が異なり、ビル名やテナント名だけでは目的の契約書を特定しにくい状況でした。ビルオーナーからの問い合わせに対し、契約書の特定から回答までに時間がかかり、迅速な顧客対応の妨げになっていました。

業務改善とシステム利活用を担当するIT戦略推進室が参加しました。社内SEや内製エンジニアがいないため、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の支援を受けてシステムを構築しています。

構成はAmazon Bedrock、AWS Lambda、Amazon S3、Amazon DynamoDBです。Bedrock経由でClaudeを使い、契約書PDFの解析と重要情報の抽出を行います。採用の理由には、Claudeの文書理解力、サーバーレス構成による運用負担の軽減、日常的に使うSlackとの統合のしやすさが挙げられています。

契約書からの情報抽出にかかる作業時間を約70〜80%削減しました。従来1件あたり数十分を要していた作業が数分で完了します。AIによる解析で、情報抽出の精度と一貫性が向上し、見落としや誤読のリスクが下がったとされています。Slack上の簡単なワークフローにより、従業員の受け入れもスムーズでした。