建設と不動産 / 住宅建設
Lennar：社内データへの回答に品質と鮮度の根拠を表示
- 企業
- Lennar
- 国
- 米国
- 導入状況
- 運用中
- 資料公開
- 日付の基準
- 資料が公開された時点。導入を開始した日とは異なる場合がある。
- 根拠の確認方法
- 原文の本文を閲覧
業務課題
Lennarでは部門ごとにシステムと定義が異なり、報告書の数値が一致しなかった。社員は社内AIアシスタントLenAIに業務データを質問しても、回答を信頼できるかデータチームに再確認する必要があった。
使った技術とデータ
LenAIは自然言語の質問に答える際、Ataccamaのデータ品質と鮮度、データ生成処理の成否を合わせた信頼スコアも表示する。回答が元データに基づくか、追加検証を通過するかも確認する。社員はその根拠から業務判断に使えるか決める。
成果
Ataccamaの顧客事例でLennarの担当者は、回答に根拠を直接表示したことで社員のためらいが減り、実際の利用が増えたと説明した。利用者はデータチームとの別の確認会話を始めずに、データの信頼性を判断できるようになった。
限界と残る課題
AI回答の精度と時間短縮の実測値はない。自動修復エージェントは開発中である。
出典
公開資料をまとめた事例です。ATF Works導入企業の成果ではありません。