目次
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
■過去指摘事項（NotebookLM）
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
◾️検査機関からの指摘事項を揃えてファイル名を変更する。
ファイル名ルール
ファイル名ルール
指摘事項フォルダ
◾️notebookLMのログイン仕方
googleのnotebookLMアプリからログインする。
バックオフィスに過去指摘事項がみられるように共有してもらう。
◾️指摘事項をNotebookLMへ蓄積の仕方
上記NotebookLMにログイン→過去指摘事項→ソースを追加→指摘事項のPDFファイル（ファイル名ルールに変更したもの）をドロップ
NotebookLM作成状況
team_nest@como-a.jpのアカウントで作成
※新たに共有した場合は追記ください
NotebookLM指示書
