東京ガスiネット、AI面談で熟練PMの知見蓄積
- •東京ガスiネット、熟練PMとのAI面談で経験や判断基準を蓄積
- •面談は従来の15～20分から50～60分に延長、計画書レビューにも活用
- •日立ソリューションズが10月14日発表、他業務やグループ内展開も検討
東京ガスグループの情報システムを管理する東京ガスiネットは、熟練したプロジェクトマネージャ（PM）の経験や判断基準をAIとの面談で聞き出して蓄積し、後進の育成やプロジェクト計画書のレビューに使う仕組みを構築しました。構築を担った日立ソリューションズが2026年10月14日に発表しました。
東京ガスiネットでは、システム構築や運用を率いるPMの判断基準やノウハウが個人の暗黙知となり、退職時に引き継げない状況でした。プロジェクト管理の品質を維持・向上するため、知見を資産として残し、人材育成に生かす手段が必要でした。
仕組みは、日立ソリューションズの「面談支援AIサービス」と、Allganize Japanの生成AI基盤「Alli LLM App Market」を組み合わせています。面談支援AIが熟練PMに会話形式で質問し、回答に含まれるノウハウをもとに、Alli LLM App Marketが暗黙知の手がかりを見つけて追加質問を作ります。質問は面談支援AIからPMに提示され、質疑応答をテキスト化した内容をAlli LLM App Marketが読み込み、知見を蓄積したナレッジベースを作ります。
面談のシナリオは、プロジェクト管理の知識体系PMBOKをもとに作成しました。PMが遭遇しやすい想定ケースを質問に含め、熟練PMがどう判断するかという思考過程を聞き出します。日立ソリューションズによると、面談支援AIサービスだけを使う場合、知見を十分に引き出せず15～20分で終わることが少なくありませんが、今回の仕組みでは面談が50～60分に及びました。
用途の1つは、経験の浅いPMが作ったプロジェクト計画書のレビューです。AIは蓄積した熟練PMの知見を踏まえ、指摘や助言を返します。もう1つは面談を受けたPM本人の評価で、AIが面談結果からスキルをスコア化し、強みや課題、次に取るべき行動を示します。
東京ガスiネットは今後、プロジェクト管理での利用を広げるほか、熟練者の暗黙知の継承が課題となっている他業務への展開を検討します。東京ガスグループ内での展開も視野に入れています。見出しや関連記事の宣伝文句は、今回の発表内容には含めていません。citeturn0search0
実装を担った日立ソリューションズは、面談を通じて暗黙知を抽出し、計画書のレビューやPM本人のスキル評価に活用できると説明しています。東京ガスiネットは、プロジェクト管理の品質を維持・向上させる目的で、この仕組みの利用拡大とグループ内展開を検討しています。