あなたの開発・Web制作業務も爆速化！LLMでドキュメント作成を効率化する秘訣

日立・塩野義の事例から学ぶ、生成AIによる文書作成の劇的効率化

皆さん、こんにちは！Web制作やAI開発の現場で日々奮闘しているエンジニアの皆さん、毎日のドキュメント作成にうんざりしていませんか？仕様書、報告書、マニュアル、提案書…これらが業務の大きな負担になっていると感じる方も多いのではないでしょうか。そんな皆さんに朗報です！

先日、日立と塩野義製薬が、生成AIを活用して医薬品開発における規制文書の作成時間を最大50%も短縮したというニュースが飛び込んできました。医薬品開発の規制文書といえば、その複雑さ、専門性、正確性が非常に高く求められることで知られています。そんな超難解な文書作成すらAIが効率化できるとなれば、私たちの日常業務における文書作成も、もっとスマートに、もっと速くできるはずですよね！

この記事では、この日立・塩野義の事例からヒントを得て、Web制作やAI開発の現場で生成AI（LLM）をどのように活用すれば、ドキュメント作成を効率化し、日々の業務を爆速化できるのかを具体的に掘り下げていきます。「これ使えそう！」「試してみよう」と思ってもらえるような、実践的なアイデアをたっぷりお届けしますので、ぜひ最後までお読みください。

生成AI（LLM）で何ができるのか？ドキュメント作成の未来

日立と塩野義の事例が示すように、生成AIは単なる文章生成ツールではありません。特に、特定のドメイン知識を必要とする複雑な文書作成において、その真価を発揮し始めています。具体的に、私たちの業務でLLMが何をもたらすのか、見ていきましょう。

• 定型文書の自動生成とテンプレート化：仕様書、報告書、提案書、FAQ、リリースノートなど、フォーマットが決まっている文書の大部分をAIが生成してくれます。ゼロから書き始める手間が大幅に削減されます。
• 既存文書の要約・校正・翻訳：長大な技術文書や議事録を瞬時に要約したり、誤字脱字・文法ミスをチェックしたり、多言語に翻訳したりする作業もAIにお任せ。品質向上と時間短縮を両立できます。
• 情報収集と整理（RAGの活用）：日立・塩野義の事例の肝は、社内にある膨大な専門知識や過去の文書をAIに学習させ、それに基づいて正確な情報を引き出す「RAG（Retrieval Augmented Generation）」という技術です。これにより、AIは単なる一般的な知識だけでなく、あなたの会社の固有のルールや過去のプロジェクト情報に基づいた文書を生成できるようになります。
• 専門知識を組み込んだ回答生成：社内ナレッジベースと連携させることで、AIは特定の技術スタックに関する質問応答や、プロジェクト固有の課題に対する解決策の提案なども行えるようになります。

これらの機能は、まさに私たちの「退屈で時間のかかる」文書作成作業を、劇的に効率化する可能性を秘めています。特に、RAGの活用は、Web制作やAI開発の現場で非常に有効な手段となるでしょう。

Web制作・AI開発の現場でどう使えるのか？具体的な活用例

それでは、具体的な活用例を見ていきましょう。あなたのチームやプロジェクトで、「これ、うちでも使えるかも！」というヒントが見つかるはずです。

Web制作の現場で

• クライアント提案書の自動生成：サイト構成案、SEO戦略、ターゲットユーザー分析など、クライアントへの提案書のドラフトをAIに作成させます。過去の成功事例やクライアントの業界情報をRAGで連携させれば、よりパーソナライズされた提案書が瞬時に完成します。
• SEO記事・ブログコンテンツの下書き：キーワードとテーマを与えるだけで、SEOに強いブログ記事の構成案や見出し、本文のドラフトを生成。ライターの作業効率を格段に向上させます。
• CMS操作マニュアル・FAQページの作成：WebサイトのCMS操作方法や、よくある質問とその回答をAIに整理させ、ユーザーフレンドリーなマニュアルやFAQページを短時間で作成できます。
• コードコメント・技術ドキュメントの自動生成：実装した機能やコンポーネントのコードコメント、APIドキュメント、技術ブログ記事の下書きなど、開発者向けのドキュメント作成も支援します。

AI開発・システム開発の現場で

• 要件定義書・設計書の効率化：新しい機能の要件や設計思想をAIに与えることで、要件定義書や基本設計書のテンプレート生成、既存要素との整合性チェック、関連ドキュメントの参照などを支援します。
• テスト仕様書・テストケースの生成：機能要件に基づいて、テストケースのアイデアやテスト仕様書のドラフトをAIに生成させます。これにより、テスト設計の漏れを防ぎ、網羅性を高めることができます。
• APIドキュメントの自動生成：コードベースからAPIのエンドポイント、リクエスト/レスポンス形式、認証方法などを抽出し、OpenAPI Specificationなどの形式でドキュメントを自動生成します。
• バグ報告書・リリースノートの作成支援：バグの内容、再現手順、影響範囲などをまとめた報告書や、新しいバージョンの変更点をまとめたリリースノートの作成をAIがサポートします。
• 社内ナレッジベースの構築と活用：過去のプロジェクト資料、技術メモ、議事録などをRAGで連携させ、社内メンバーがいつでも必要な情報にアクセスできるAIチャットボットを構築します。これにより、情報共有の効率化と属人化の解消に貢献します。

これらの活用例はほんの一部です。あなたの業務フローの中で、繰り返し発生する文書作成作業や情報検索作業に目を向け、AIで自動化・効率化できる部分を見つけてみましょう。

試すならどこから始めるか？実践への第一歩

「よし、うちでも試してみよう！」と思ったあなたのために、具体的な始め方をご紹介します。

1. 既存のLLMサービスを試す

まずは手軽に始められる、OpenAIのChatGPT API、GoogleのGemini API、AnthropicのClaude APIなどを活用してみましょう。これらのAPIを使って、簡単な文書作成タスクから試してみてください。

• 例1：簡単な仕様書のテンプレート生成
  「新しいWebサイトの会員登録機能の仕様書テンプレートを作成してください。要件定義、機能一覧、画面設計、DB設計の項目を含めてください。」
• 例2：既存文書の要約
  「以下の長文を300字以内で要約してください：[ここにテキストを貼り付け]」
• 例3：マーケティングコピーのアイデア出し
  「新しいSaaS製品のランディングページで使うキャッチコピーを5つ提案してください。ターゲットは中小企業のIT担当者で、製品のメリットは『業務効率化』と『コスト削減』です。」

2. プロンプトエンジニアリングを学ぶ

LLMを効果的に使うには、適切なプロンプト（指示文）を与えることが重要です。以下の点を意識してプロンプトを工夫してみましょう。

• 役割を与える：「あなたは経験豊富なWebディレクターです。」
• 出力形式を指定する：「HTML形式で出力してください。」「箇条書きで3点挙げてください。」
• 制約条件を設ける：「文字数は500字以内。」「専門用語は使わないでください。」
• 具体例を示す：「例：[具体的な出力例]」

3. RAG（Retrieval Augmented Generation）に挑戦する

日立・塩野義の事例のように、自社のドメイン知識をAIに活用させたい場合は、RAGの導入を検討しましょう。RAGは、社内文書（PDF、Word、Excel、Wikiなど）をベクトルデータベースに格納し、ユーザーの質問に応じて関連する情報を検索・抽出し、それをLLMに与えて回答を生成させる技術です。

• 始め方：LangChainやLlamaIndexといったライブラリを使えば、比較的容易にRAGシステムを構築できます。まずは、社内の簡単なFAQや技術メモをベクトル化し、それを基にAIが回答するチャットボットを作成してみると良いでしょう。
• 必要な技術：Python、ベクトルデータベース（ChromaDB, Pineconeなど）、LLM APIの知識。

4. 小さく始めて、徐々に拡大する

いきなり大規模なシステムを構築しようとせず、まずはチーム内の小さな課題からAI活用を始めてみましょう。例えば、週次報告書のドラフト作成や、新入社員向けの簡単なFAQ生成など、効果が実感しやすいタスクからスタートし、成功体験を積み重ねていくことが重要です。

生成AIは、私たちの業務を根本から変える可能性を秘めています。日立・塩野義の事例は、その大きな一歩を示してくれました。ぜひ、皆さんの開発・Web制作現場でも、生成AIの力を最大限に引き出し、より生産的で創造的な仕事ができる未来を切り開いていきましょう！