ReviewMaster — AIでドキュメントレビューのプロセス改善

ReviewMasterは、AIを活用してドキュメントのレビューを自動化・高度化するセルフホスティング型のシステムです。

従来のレビューは、体裁の指摘や表現揺れの修正に時間を奪われ、本質的な内容確認に十分なリソースを割きづらいという課題がありました。ReviewMasterは、AIによる指摘と修正案の自動生成、再レビュー（修正確認）、履歴の一元管理を通じて、品質と効率の両立を実現します。

解決したい課題

• レビュアーの工数が大きく、レビューの着手・完了が遅れる
• 体裁／表現の指摘に時間が取られ、重要な論点の確認が後回しになる
• レビュアーごとの品質ばらつきにより、指摘の網羅性・一貫性が担保しづらい
• 同じような指摘が繰り返され、改善が組織知として蓄積されにくい
• 指摘・修正履歴の散在により、プロジェクト全体の把握が難しい

ReviewMasterのアプローチ

1. AI自動レビュー: 最新のLLMが文書を解析し、指摘と簡潔な修正案を提示。WordやExcel、PDF、テキストなどに対応（デモ版はExcelのみ）。

2. RAG連携で“組織の知”を反映: Bedrock Knowledge Basesに蓄積した社内ガイドラインや過去ナレッジを参照し、組織固有の基準でレビュー。一般的な文書校正だけでなく、業務ドメインに根差したチェックが可能になります。

3. 手動レビューとの統合管理: 追加の指摘やステータス更新、コメント付与など、人によるレビューも同じUIで一元管理。AIと人の役割分担を前提に設計されています。

4. 再レビューと修正判定: 修正後のファイルを再アップロードすると、指摘ごとに修正済・要再修正を自動判定。完了までのプロセスが見える化され、手戻りが減少します。

主要機能

• 自動レビューと修正案の提示（LLM）
• ナレッジ連携（RAG）による基準のテーラリング
• 指摘一覧の表形式表示と一括管理
• ステータス更新／コメント付与などの手動編集
• 修正後の再レビューと自動判定
• Excel形式での結果ダウンロード

使い方の流れ

1. プロジェクト・カテゴリを指定し、レビュー対象ファイルをアップロード

2. 必要に応じてカスタムプロンプトやRAGの参照設定を調整

3. AIレビューを実行し、指摘一覧と修正案を確認（必要なら手動で指摘を追加・更新）

4. 修正したファイルを再アップロードして再レビューを実行

5. すべての指摘が「修正済」となるまでプロセスを回し、最終成果物を確定

セキュリティと運用形態

ReviewMasterはセルフホスティング型で、利用組織のAWS環境内に完結します。外部SaaSにデータを保管せず、組織の情報セキュリティポリシーに準拠した運用が可能です。HTTPS通信やCORS、APIのアクセス制御（IP制限）の前提に加え、WAFなどの導入もポリシーに応じて適用できます。

導入メリット

• 時間短縮: 体裁・用字用語チェックをAIが肩代わりし、レビュー着手から完了までのリードタイムを圧縮
• 品質の平準化: 一貫した指摘基準と履歴の蓄積で、レビュー品質のばらつきを低減
• ナレッジの継承: RAGにより社内ガイドラインがレビューに自動反映され、改善が組織知として循環
• ガバナンス強化: プロジェクト単位で指摘・修正履歴を一元可視化し、監査対応や説明責任に寄与

まとめ

ReviewMasterは、AIによる自動レビューとRAGによる知識活用、そして人手レビューの統合管理によって、ドキュメント品質向上と業務効率化を同時に実現します。レビューの平準化とナレッジの循環を促し、チーム全体の生産性を底上げします。セルフホスティングの安心感と、AWSネイティブな拡張性を両立した“現実解”のレビュー基盤として、ぜひお試しください。

デモ版は以下から入手できます。

• ReviewMaster デモ版（GitHub）

PDF版のプロダクト紹介資料は以下からも確認できます。