社内ナレッジ検索（RAG）とは｜社内資料をAIで探せるようにする仕組み

「あの手順書はどこにあったか」「この場合の社内ルールはどうなっていたか」。社内の情報を探す時間や、詳しい人に聞きに行く時間は、積み重なると大きな負担になります。社内の資料をAIで検索し、質問に答えられるようにする仕組みがRAGです。本記事では、RAGの基本と、社内ナレッジ検索を導入する際のポイントを解説します。

RAG（検索拡張生成）とは

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では検索拡張生成と呼ばれます。質問を受けると、まず社内の資料やデータベースから関連する情報を検索し、その内容を根拠として生成AIが回答を作ります。生成AIが一般的な知識だけで答えるのではなく、自社の資料に基づいて答えられる点が特徴です。

活用できる場面

導入のポイント

1. 対象とする資料を決める：まずは問い合わせの多い分野の資料に絞る
2. 資料を整理する：古い版や重複した資料を整理し、最新の内容にそろえる
3. 回答の根拠を示す：どの資料をもとに回答したかを表示し、利用者が確認できるようにする
4. 閲覧権限を考慮する：部署や役職によって見てよい資料が違う場合は、権限を反映する
5. 更新の運用を決める：資料が変わったときに、検索対象にも反映される仕組みにする

注意点

RAGの回答は、元になる資料の内容に左右されます。資料が古かったり、内容が矛盾していたりすると、AIの回答も誤ったものになります。導入の効果を出すには、仕組みづくりと同じくらい、資料の整理と更新の運用が重要です。

株式会社木立の実践

株式会社木立では、生成AIを活用した社内ナレッジベースの構築や業務支援ツールの開発に取り組んでいます。検索の対象にする資料や権限の考え方は会社ごとに大きく異なるため、お客様の資料と業務の流れに合わせて設計します。 株式会社木立のAIコンサルティングは、ヒアリング1回でその直後から始められ、決まったマニュアルを使わず、進め方・使うAI・成果物をすべてお客様ごとにオリジナルで設計します。

よくある質問

RAGと通常のチャット型AIは何が違いますか

通常のチャット型AIは主に一般的な知識で回答しますが、RAGは社内の資料を検索し、その内容を根拠に回答します。自社固有の情報について答えられる点が大きな違いです。

どんな資料をRAGの対象にできますか

規程、マニュアル、手順書、よくある質問、過去の対応記録など、文章で記録された資料が主な対象です。資料の形式によっては変換や整理が必要です。

RAGの回答は正確ですか

元の資料が整っていれば、根拠に基づいた回答が得られやすくなります。それでも誤りが起きる可能性はあるため、回答の根拠となった資料を確認できる設計にすることが大切です。

小さな会社でもRAGを導入する意味はありますか

詳しい人に質問が集中している会社や、業務の手順が属人化している会社では、規模にかかわらず効果があります。対象の資料を絞って小さく始めることもできます。

まとめ

• RAGは、社内資料を検索し、その内容を根拠に生成AIが回答する仕組みです
• 社内の問い合わせ、手順の確認、顧客対応の支援、新人教育などに活用できます
• 回答の品質は資料に左右されるため、資料の整理と更新の運用が成功の鍵です

社内の資料をAIで活用できる仕組みを検討したい場合は、AIコンサルティングのページをご覧いただくか、お問い合わせからお気軽にご相談ください。