CHALLENGE
よくある状況
- 「あの資料どこだっけ？」で毎日30分ロスしている
- ベテランしか知らないナレッジが属人化している
- カスタマーサポートの対応品質にばらつきがある
- ChatGPTを使いたいが、社内データは扱えない
生成AI・RAG導入は、こうした状況を整理するところから始めます。
STRUCTURE
全体像
社内ナレッジを引き出す流れ
整理
- 入れる資料の選定
- 除外ルール
- 公開範囲
基盤
- 検索の準備
- 権限設計
- 出典の付け方
仕組み
- 質問→検索→回答
- 精度の確認
- チューニング
展開
- Slack等へ接続
- 利用ログ
- 運用改善
APPROACH
私たちが大切にしていること
自社データで回答するRAG
社内ドキュメント・マニュアル・FAQをベクトル化し、関連情報を検索したうえで回答を生成します。根拠のない応答を抑える設計を前提にします。
参照元を明示して信頼性を担保
回答の根拠となったドキュメントのリンクを表示。「この回答は○○マニュアルのp.12に基づいています」と出典を明示します。
Slack・LINE・Webに組み込み可能
既存のコミュニケーションツールにシームレスに統合。新しいツールを覚える必要はありません。
OUTCOME
導入で見込める変化（目安）
- 情報検索時間の短縮85%
- 回答精度95%
- 自動対応24/7
※ 数値は過去の傾向にもとづく目安です。実際の成果は前提条件により異なります。
PROCESS
進め方
データ整理
対象となる社内ドキュメントを収集・整理。不要データを除外し、精度の高い検索基盤を準備。
ベクトル化
ドキュメントをEmbedding（意味表現）に変換し、意味的な類似検索ができるようにします。
RAGパイプライン構築
質問→検索→生成の一連のフローを構築。回答精度を最大化するプロンプト設計を行います。
チューニング
実際の質問パターンでテストし、精度を改善。フィードバックループで継続的に賢くなります。
デプロイ・運用
Slack・LINE・Web等のチャネルに展開。利用状況のダッシュボードもお渡しします。
TECHNOLOGY
使用する技術
FAQ
よくあるご質問
PDF・Word・Excel・Notion・Confluence・Google Docs等、主要なフォーマットに対応しています。Webページのクロールも可能です。
お客様専用の環境を構築し、データは外部に送信されません。Azure OpenAI Serviceの利用やオンプレ型のLLM配置も対応可能です。
自動同期の仕組みを構築します。ドキュメントが更新されると自動的にベクトルDBも更新され、常に最新の情報で回答します。
社内限定環境での構築や、送信データのマスキング設計に対応します。導入前の確認事項はコラム「RAGに入れる前のチェックリスト」もご参照ください。