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目次
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目的
「過去の事例（過去問）を即座に引き出し、ディレクターが自力で迷わず解決できる環境を作る」
- 自己解決力の向上と業務ストップの防止：
審査機関からの指摘に対して「どう対応すべきか」迷った際、すぐに過去の類似事例と解決策を検索できるBotを構築し、業務の停滞を防ぎます。
- 属人化の解消（ナレッジの共有）：
担当者個人の頭の中やPC内に眠っていた「指摘と回答のノウハウ」を、チーム全体でいつでも引き出せる共有資産（ナレッジベース）へと昇華させます。
概要
GoogleのAIツール「NotebookLM」を活用し、社内の過去データを学習させた専用のQ&Aボットを構築します。
- 学習させるデータ（ソース）：
過去の「確認申請」「消防同意」「完了検査」などで発生した、審査機関からの『指摘事項』および『回答（解決事例）』のPDFデータ。
- データ管理の工夫（ファイル名ルール）：
AIが正確に情報を読み取れるよう、すべてのデータに
【物件名】_審査機関名_書類種別_YYMMDD_No.X という統一ルールでファイル名を付与します。これにより、AIが「いつ・誰からの・どのフェーズでの話か」を正確に理解します。
- AIの主な機能：
ディレクターが自然な文章で質問を投げかけると、AIが学習データの中から該当する事例を探し出し、「どの物件の資料に載っていたか（出典）」を明記した上で、解決策を要約して回答します。
利用マニュアル
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■**過去指摘事項（**NotebookLM）
https://notebooklm.google.com/notebook/701281b5-840a-4acf-9fc8-d099f4cba0e7
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ディレクターはNotebookLMのチャット画面で、以下のように「過去問」を検索・相談できます。
以下、更新中・・・
- 💬 ディレクターの質問例：
「ERIの完了検査で、『階段の有効幅員』について指摘を受けたのですが、過去に類似の指摘と解決事例はありますか？」
- 🤖 ボットの回答イメージ：
「はい、過去に類似の指摘があります。
【世田谷Aプロジェクト】の完了検査（260218_No.1）において、同様の指摘を受けています。
その際の回答書によると、『手すりの形状を変更し、有効幅員〇〇mmを確保する図面に差し替える』ことで解決しています。詳細は該当ファイルを確認してください。」
NotebookLMへの追加フロー
更新のタイミング：確認申請が全て終わった後