RAG構築 | Accomplir株式会社

「社内のことはAIに聞いても分からない」を解決するのがRAGです。社内規程・マニュアル・過去の提案書などをAIが参照し、根拠付きで回答できるようになります。

社内の知識が活かされていないという悩み

規程やマニュアルは整備されているのに、現場からの質問は特定のベテランに集中する。過去の提案書や議事録はどこかにあるはずなのに、探すより作り直す方が早い。多くの組織で、蓄積された知識が日々の業務に活かされていません。

一般的な生成AIは、この問題を解決できません。インターネット上の知識で答えるため、自社の規程や過去資料の内容は知らないからです。ここを埋める技術がRAG(検索拡張生成)です。

RAGは、質問を受けたAIがまず社内の文書から関連する箇所を検索し、その内容を根拠として回答を組み立てる仕組みです。AI自体に社内情報を覚え込ませるのではなく、その都度文書を参照させる点が特徴です。

この方式には二つの利点があります。文書を更新すれば回答も新しくなること、そして回答の根拠となった文書を提示できるため、利用者が正しさを確認できることです。

「うちの資料でもできるか?」の確認からどうぞ。文書の状態を見てご提案します。

RAGの用途は幅広く、社内の知識が問われる場面のほとんどが対象になり得ます。代表的な活用例は次のとおりです。

対象文書の棚卸しと権限設計から始めます。「誰が・どの文書に基づく回答を見てよいか」を先に決めることが、安全なRAGの条件です。精度は対象業務を絞って検証しながら高めます。

RAGの精度は、AIの性能だけでなく、文書の整理状態と検索設計に大きく左右されます。古い版と新しい版が混在した文書群では、正しい回答は望めません。構築前の文書整理も含めてご支援するのはこのためです。

安全面では、回答に根拠文書を提示する設計と、部署や役職に応じた閲覧権限の制御が基本です。利用するサービスのデータ取り扱いも確認し、要件に応じた構成を選定します。詳細なルール整備はAIガバナンス支援と連携します。

問い合わせ対応や新人教育に時間を取られている組織、規程・マニュアル類が一定量蓄積されている組織は、RAGの効果が出やすい典型例です。文書がまだ整理されていない場合も、効果の大きい文書から段階的に始められます。

反対に、対象の知識がほとんど文書化されていない場合は、まず文書化から始める必要があります。その場合の進め方もあわせてご提案します。

RAGで多い失敗は、最初から全社の全文書を対象にしようとすることです。文書整理が追いつかず、精度も検証できないまま頓挫します。用途をひとつに絞り、小さく作って精度を確かめてから広げるのが確実です。

また、回答の正確さを検証しないまま公開すると、誤った回答が業務に使われるリスクがあります。試行期間中に業務担当者が回答品質を確認する工程を必ず挟みます。

費用は対象文書の量と状態、利用者数、構成によって変動します。ヒアリングと文書の状態確認のうえでお見積りをご提示します。

RAGで社内知識を扱えるようにした後、MCP導入で業務システムと連携し、AIエージェントによる処理の自動実行へ発展できます。生成AIの基本的な活用がこれからの場合は、AI導入支援から始めるのが近道です。

紙の資料しかない業務もあります。

電子化の優先順位付けからご一緒します。すべてを電子化しなくても、効果の大きい文書から始められます。

回答の正確さは大丈夫ですか?

根拠文書を提示する設計にし、業務ごとに精度を検証してから利用範囲を広げます。用途に応じた注意事項も整備します。

社外にデータが出るのが不安です。

利用サービスのデータ取り扱いを確認し、要件に応じて構成を選定します。線引きのルールも一緒に作ります。

文書がバラバラの場所に保存されています。

よくある状況です。保存場所の棚卸しと集約の設計から始め、RAGが参照できる形に整えるところからご支援します。

部署ごとに見せてよい文書が違います。

権限設計で対応します。誰がどの文書に基づく回答を見られるかを最初に定義し、その制御を組み込んで構築します。

構築後の文書更新はどうなりますか?

文書の更新がRAGに反映される運用手順を整備してお渡しします。更新運用の代行や定期的な精度点検もご相談いただけます。