一般的なAIチャット
ひろく使われている、そのままのAI。
- 一般的な知識をもとに回答する
- 自社独自のルールや手順は知らない
- 社内の最新資料を自動では参照しない
KNOWLEDGE AI / RAG
社内資料を知っているAIをつくる。
社内ナレッジAI / RAG構築
マニュアル、規程、FAQ、過去資料、業務文書などから必要な情報を探し、その内容をもとに回答する会社専用AIを構築します。単なる「AIチャット」ではなく、自社の情報を根拠に答えるAIをつくります。
何を導入すればよいか決まっていなくても、ご相談いただけます。
よくある状況
こんなこと、ありませんか？
マニュアルはあるが、必要な情報を探すのに時間がかかる
「それは○○さんに聞かないと分からない」が多い
過去の資料や事例が蓄積されているが、活用できていない
新人から同じ質問を何度も受ける
社内ルールや手順書が、複数の場所に散らばっている
ファイル名や保存場所を覚えている人しか探せない
一般的な回答ではなく、自社のルールに沿って答えてほしい
その社内情報を、AIが探して答えられるようにします。
仕組み
RAGって何？
RAGは、AIがいきなり答えるのではなく、質問に関連する情報を社内資料などから探し、その内容を参考にして回答する仕組みです。
- 01質問する
「この手続きの社内ルールは？」と、普段の言葉で質問します。
- 02社内資料から探す
登録したマニュアル・規程・FAQなどから、質問に関連する箇所を探します。
- 03情報を取り出す
見つかった記述を、回答の材料としてAIに渡します。
- 04AIが回答する
その内容を参考にして、質問に沿った形で回答します。
- 05参照元を示す
どの資料をもとにした回答かを示せる設計にできます。
技術的には Retrieval-Augmented Generation（検索して補強する生成）と呼ばれますが、呼び方を覚える必要はありません。「AIが社内資料を見てから答える」と考えていただければ十分です。
ちがい
普通のChatGPTと、何が違う？
社内ナレッジAI / RAG
会社の資料を見てから答えるAI。
- 登録した社内資料を検索して回答する
- 自社のルールやマニュアルを参考にできる
- 根拠になった資料を示す設計ができる
- Local AIと組み合わせた構成も選べる
どちらが優れているという話ではありません。一般的な調べものや文章作成はクラウドAIが得意です。社内の決まりごとに沿った回答が必要な場面で、社内ナレッジAIが役立ちます。なお、AIが誤った回答をする可能性は残ります。参照元を確認できる形にし、最終的な判断は人が行う前提で設計します。
活用イメージ
業種別の活用イメージ
社内ナレッジAIは、たとえば次のような場面で活用できます。
士業・専門事務所
よくある状況
業務マニュアル、様式、法令資料、過去の対応記録などが、複数のフォルダに分散している。
「このケース、どう処理するんだっけ？」となるたびに、経験者へ確認している。
AI活用後のイメージ
AIに質問すると、登録された業務マニュアルや社内資料から関連情報を探し、該当箇所をもとに回答する。
必要に応じて、参照した資料も確認できる。
探す時間を減らし、確認すべき情報にたどり着きやすくする。
法的な判断そのものをAIに任せる想定ではありません。
不動産会社
よくある状況
契約手順、物件管理ルール、顧客対応の方法などが、担当者ごとの経験に依存している。
新人が分からないことを、そのつど先輩に聞いている。
AI活用後のイメージ
社内マニュアルや手順書をAIから検索できるようにする。
「契約前に確認する項目は？」「この場合の社内手順は？」などを、そのまま質問できる。
先輩に聞く前に、自分で手順を確認できる状態をつくる。
最終的な確認と判断は、これまでどおり人が行います。
税理士・会計事務所
よくある状況
顧客対応の方法、社内の処理手順、会計ソフトの操作方法などの情報が散在している。
特定の職員しか分からない業務がある。
AI活用後のイメージ
マニュアルやFAQ、社内ルールを検索の対象にする。
職員が、普段の言葉のまま質問できるようにする。
業務の属人化を減らすための補助として使う。
税務判断そのものをAIに任せる想定ではありません。
一般企業（総務・情報システム）
よくある状況
社内規程、申請手順、情報システムの操作方法などについて、「どの資料を見ればいいか分からない」状態になっている。
AI活用後のイメージ
「経費申請はどうする？」「PCが故障した場合は？」「この申請の承認者は？」といった質問に対し、関連する社内資料を検索して回答する。
社内ヘルプデスクや総務への問い合わせの、一次対応を支える。
例外的なケースや判断が必要な問い合わせは、担当者へつなぐ設計にします。
対象資料
どんな資料を使える？
よく対象にする資料
- Word
- Excel
- PowerPoint
- テキスト・Markdown
- 社内マニュアル
- 規程・社内ルール
- FAQ
- 過去資料・事例
- 業務手順書
文字情報として読み取れる資料は、対象にしやすい形式です。
内容に応じて、個別に確認するもの
- スキャン画像が中心のPDF
- 手書き・紙の資料
- 社内システム・データベース
- Web上の社内情報
- 権限が細かく分かれた資料
社内システムやデータベースは、システムに応じて接続方法を設計します。実際に扱えるかは、資料の形式・量・保存場所・権限によって変わるため、事前に確認したうえで構成を決めます。
Local AIとの組み合わせ
社内情報だからこそ、AIの置き場所も選べます。
社内ナレッジAIは、クラウドAIだけでなくLocal AIと組み合わせることもできます。
高度なAI性能を活用しながら、社内資料を検索して回答します。
機密性の高い社内情報を扱う業務などで、自社管理環境を中心とした構成を検討します。
扱う情報や業務の性質に応じて、Local AIとCloud AIを使い分けます。
「Localなら安全」と考えるのではなく、どの情報を、どこで、どのAIに扱わせるかまで含めて設計します。
次の段階
「答えるAI」から「仕事を支えるAI」へ。
RAGは、会社の情報をAIが探して回答できるようにする仕組みです。さらにメール、ファイル、社内システムなどと接続することで、AI Agentへ発展させることもできます。
Local AIAI基盤Knowledge / RAG社内知識AI Agent業務実行
- 1「この顧客について過去の記録を探して」と依頼する
- 2社内資料から関連する記録を探す
- 3見つかった内容を整理する
- 4メール案や報告書案を作成する
- 5内容を人が確認する
- 6必要な処理を実行する
すべてをAIに任せる設計にはしません。実行できる範囲を先に決め、人の指示・確認・最終判断を残します。
導入の流れ
小さく試してから、広げます。
- STEP 1対象業務を決める
何でもAI化するのではなく、まず「何を探すのに時間がかかっているか」を確認します。
- STEP 2対象資料を整理する
マニュアル、規程、FAQ、過去資料など、対象にする資料を確認します。
- STEP 3小さく試作する
対象範囲を限定して構築し、実際に動く形で確認します。
- STEP 4実際の質問で検証する
利用者が普段聞きたい質問で、回答の内容を確認します。
- STEP 5運用しながら改善する
資料の更新、検索の精度、回答の出し方などを、継続して改善します。
最初から全社導入ではなく、対象を絞って試し、効果を確認してから広げる進め方をおすすめしています。
注意点
RAGを入れれば、何でも解決するわけではありません。
- 元の資料が古ければ、古い情報を参照する可能性があります。
- 資料の整理状態によって、検索の精度は変わります。
- AIが誤った回答をする可能性は残ります。
- 権限管理が必要な情報は、アクセス設計が必要です。
- 専門的な判断や重要な判断は、人が行う前提で設計します。
- 導入後も、資料の更新と運用の改善が必要です。
だから、AIだけでなく、情報の整理と運用の設計まで含めて構築します。
自社の資料でも使えるか、まず相談してみませんか？
「RAGを導入したい」と決まっていなくても構いません。今どんな資料があり、どんな情報を探すのに時間がかかっているかを確認し、AIを使う意味があるか一緒に整理します。
自社資料で使えるか相談する