SOLUTION
社内データを活用した生成AI・RAG導入
社内文書・マニュアル・過去対応を、出典付きで検索できるRAGを構築。権限とセキュリティを前提に設計します。
AUDIENCE
誰向けのサービスか
社内ナレッジが散在し、問い合わせ対応や引き継ぎに時間がかかっている中堅企業の情報システム・事業部門向けです。
CHALLENGE
よくある課題
- マニュアルや過去対応が探せない
- 属人化したノウハウが退職で消える
- 生成AIを試したが根拠が示せず使えない
- 権限のない文書まで回答に混ざる不安
- PoCで終わり、業務定着しない
SCOPE
解決できる業務
- 対象文書の選定と前処理
- ベクトル検索＋LLMのRAG設計
- 出典表示と権限フィルタ
- 業務画面への組み込み
- 評価・改善の運用設計
FEATURES
開発可能な機能
- 文書取り込みパイプライン
- 出典付き回答
- ユーザー・文書の権限制御
- 問い合わせログと改善サイクル
- 既存業務システムへの組み込み
- クラウド構成の責任分界整理
BEFORE / AFTER
導入前後の業務イメージ
導入前
探すのに時間がかかる
根拠が不明
権限が曖昧
導入後
出典付きで参照
権限内のみ回答
業務画面で利用
PROCESS
SHINJIDAIの進め方
- 01
対象選定
効果の出る文書セットと利用シーンを絞ります。
- 02
設計
権限・出典・評価指標を含めて設計します。
- 03
構築
パイプラインとUIを実装し、精度を検証します。
- 04
定着
業務組み込みと改善運用へ移行します。
TIMELINE & COST
開発期間・費用を左右する条件
限定文書での検証から始め、精度と運用が見えてから対象を広げます。PoCだけで終わらせず、業務組み込みまでを計画に含めます。
費用を左右しやすい条件
- 文書量・更新頻度
- 権限モデルの複雑さ
- 利用ユーザー数
- 既存システムへの組み込み範囲
- クラウド・モデル利用料の運用方針
金額ありきではなく、工数削減・ミス低減・定着など投資対効果の高い順番で段階導入する進め方をご提案します。
PITFALLS
失敗しやすいポイント
- 全社文書を一度に対象にして精度が出ない
- 権限設計なしで機密が混ざる
- 出典表示がなく現場が信頼できない
- 評価指標がなく改善できない
FAQ
よくあるご質問
取り扱う情報の性質に応じて、送信範囲・マスキング・利用モデル・契約条件を設計します。詳細は要件定義とセキュリティ確認のうえで決めます。
可能です。セキュリティチェックシートや構成の詳細は、NDA締結後または契約前の個別対応としてご説明します。