社内問い合わせをRAGで減らす

「聞けば分かる」に頼らず、マニュアルや過去資料をAIで横断検索できるようにする。社内RAG導入の構成と運用のポイントを解説します。

RAGとは何をしてくれるものか

RAG（検索拡張生成）は、社内の規程・マニュアル・過去の見積や議事録をAIが検索し、その内容を根拠にして回答する仕組みです。AIが勝手に想像で答えるのではなく、「この文書のここに書いてあります」と出典を添えて答えられるのが、業務利用での最大の価値です。

導入前に決めるべき3つのこと

• 対象文書の範囲：まずは就業規則・業務マニュアル・よくある質問など、答えが文書に書いてある領域から
• 権限の設計：部署限りの資料が他部署の回答に混ざらないよう、閲覧権限をAIにも反映する
• 正解の運用：AIの回答が違ったとき、誰が文書側を直すかを決めておく

効果が出やすいのは「新人の質問」と「たまにしか起きない手続き」

毎日やる業務は聞かなくても体が覚えています。効果が大きいのは、年に数回しか起きない申請手続きや、新人が遠慮して聞けない基本の質問です。導入したお客様では、ベテランへの割り込み質問が減り、質問ログ自体が「マニュアルのどこが分かりにくいか」の改善材料になっています。

セキュリティの考え方

社内文書を扱う以上、入力データが外部AIモデルの学習に使われない構成・契約を選ぶことが前提です。加えて、検索対象に入れない文書（人事評価・個人情報など)を最初に仕分けしておくと、運用が安心になります。