RAG社内検索・生成AIチャット構築支援
社内Wiki、マニュアル、PDF、Excel、過去案件を横断検索し、根拠となる資料を示しながら回答候補を返す社内AIを構築します。
生成AIの一般論ではなく、自社の情報から答えを探す
RAGは、質問に関係する社内情報を検索し、その内容をもとに生成AIが回答候補を作る仕組みです。参照元を表示し、人が根拠を確認できる形で業務へ組み込みます。
よくある課題
- 資料はあるが、どこに何が書かれているか分からない
- 過去案件や対応履歴を探すのに時間がかかる
- 問い合わせへの回答が担当者ごとにばらつく
- 生成AIへ質問しても、自社のルールに沿った回答にならない
- 誤回答が心配で、業務へのAI導入を進められない
- 部署ごとに検索できる情報を制限したい
支援内容
検索対象の整理から回答品質の評価、セキュリティ、運用改善まで一貫して支援します。
対象データの整理
Wiki、PDF、Word、Excel、FAQ、過去案件など、回答の根拠にする情報と除外する情報を整理します。
検索・分割設計
文書の分割単位、メタデータ、検索方法を調整し、質問に合う根拠を取り出しやすくします。
参照元付き回答
回答候補と一緒に、参照した文書名や該当箇所を表示し、人が確認できる画面を作ります。
権限・セキュリティ
部署・役職ごとの閲覧範囲、ログ、外部AIへの送信範囲、機密情報の扱いを設計します。
回答品質の評価
実際の質問を使って、検索精度、回答の妥当性、参照元の正しさを確認し改善します。
業務への組み込み
社内ポータル、問い合わせ対応、教育、案件検索など、現場が使う入口へRAGを組み込みます。
活用できる業務
- 社内問い合わせ
- 業務マニュアル検索
- 過去案件検索
- 顧客対応支援
- 規程・ルール確認
- 新人教育
- トラブル対応
- 製品情報検索
- 提案書作成支援
- 議事録検索
- FAQ回答
- 引き継ぎ支援
安全に使うための考え方
回答を確定させない
重要な判断は人が行い、RAGは根拠を探して回答候補を作る支援役として設計します。
参照元を確認できる
もっともらしい誤回答を見抜けるよう、回答と根拠資料をセットで表示します。
更新と評価を続ける
古い文書の除外、回答できなかった質問の追加、検索精度の評価を継続します。
導入の進め方
利用目的を決める
誰が、どの業務で、何を質問するかを具体化します。
データを確認する
検索対象、公開範囲、更新状況、機密情報を確認します。
小さく試作する
利用頻度が高い資料と質問に絞り、RAGを試作します。
回答品質を評価する
正答率だけでなく、根拠の妥当性と業務上の使いやすさを確認します。
本番化・改善する
権限、ログ、運用ルールを整え、利用状況を見ながら改善します。