1
今の状態
資料が散らばる
PDF、規程集、マニュアルが別々の場所にあり、探す人の経験に依存します。
文書を探す時間を減らしたい企業へ
社内文書を探す時間と問い合わせ対応を減らす
PDF、マニュアル、規程集を横断検索し、必要な答えと根拠文書にすぐ到達できる状態を作ります。
「知っている人に聞く」運用を減らし、担当者の時間を本来業務に戻します。
1 文書探しを短縮
2 担当者への質問を削減
3 新人教育を効率化
4 根拠確認を速くする
BEFORE / AFTER
資料探しを、根拠つき回答に変える
ファイルを開いて読み比べる作業を減らし、必要な答えと確認元にすぐ到達できる状態を作ります。
2
Beekleの設計
質問の意味で探す
表現が違っても関係する箇所を探し、回答と一緒に根拠文書を提示します。
3
導入後
答えと根拠が見える
担当者への確認や資料の読み比べを減らし、本来業務に時間を戻します。
✓
新人教育、社内問い合わせ、規程確認など、繰り返し発生する確認業務を軽くできます。
01PAIN POINTS
導入は、どこでつまずくのか
検討が止まる典型パターンを先に押さえます
01
文書がファイルサーバーやSharePointに散在している
部署ごとに保存場所が異なり、同じ社内規程でも最新版がどこにあるかわからない。検索しても目的の文書にたどり着けず、結局「知っている人に聞く」運用になっている。
02
既存の全文検索ではヒットしない
ファイルサーバーやSharePointの検索機能ではキーワード完全一致しか対応できず、「出張時の経費精算の上限」のような自然文の質問には答えられない。PDF内のテキストが検索対象外のケースも多い。
03
新人・異動者のオンボーディングに時間がかかる
規程やマニュアルが大量にあるが、どれを読めばよいかの案内がない。先輩社員への質問が集中し、教える側の業務時間も圧迫されている。
04
コンプライアンス関連文書の参照が追いつかない
法改正や社内規程の改訂があるたびに最新版を探す手間が発生。古い版を参照してしまうリスクもあり、監査対応時に「根拠が示せない」ケースが生じている。
02SOLUTIONS
つまずきを、設計で防ぐ
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
業務に合わせたオーダーメイドのAI検索基盤構築
PDF・Word・PowerPoint・Confluenceページなど多様な形式の社内文書を取り込み、御社の業務に合わせたデータベース設計でベクトル化・インデックス化します。パッケージ型ツールが汎用スキーマで処理するのに対し、文書種別ごとのチャンキング最適化と業務固有のメタデータ設計により、検索精度を根本から高めます。自然文での質問に対して、該当文書の該当箇所を引用しながら回答を生成します。
自然文で質問するだけで必要な情報に到達
回答に根拠（出典文書名・該当ページ）を明示
文書形式を問わず横断検索が可能
SOLUTION 02
根拠付き回答とハルシネーション対策
回答には必ず参照元の文書名・セクション・ページ番号を併記します。検索対象に該当文書がない場合は「該当する文書が見つかりません」と回答し、推測で答えない設計を徹底します。
ハルシネーション（事実と異なる回答）の抑制
監査やコンプライアンス対応に使える根拠提示
利用者の信頼性確保と定着促進
SOLUTION 03
段階的な導入
まず特定部署や特定ジャンルの文書からスモールスタートし、効果を確認しながら対象を拡大します。いきなり全社導入せず、小さく始めて実用性を検証してから広げるアプローチです。
スモールスタートでリスクを抑えた導入
効果を確認しながら段階的に拡大
現場のフィードバックを反映した改善
03CASE STUDIES
実際に、こう作ってきました
どのような課題を、どう実装に落としたか
製造業（従業員300名）の社内規程・マニュアル検索システム
課題
品質管理マニュアル、安全規程、作業手順書など500件以上の文書がファイルサーバーに分散。現場からの問い合わせ対応が品質管理部門に集中し、月40時間以上を費やしていた。
解決策
ファイルサーバーの文書をRAGパイプラインに取り込み、Webブラウザから自然文で質問できるシステムを構築。回答には該当文書名とページ番号を併記する設計とした。
成果
- 品質管理部門への問い合わせ件数が月60件から15件に減少
- 新人の初期研修期間を2週間短縮
- 導入後の精度改善サイクルを確立
金融機関（従業員800名）のコンプライアンス文書検索
課題
法令対応の社内規程、ガイドライン、過去の監査指摘事項がConfluenceとファイルサーバーに分散。監査対応時に根拠文書を探す作業に多大な時間がかかっていた。
解決策
Confluenceとファイルサーバーの両方から文書を取り込み、規程の条項番号レベルで引用できるRAGシステムを構築。回答に該当条項を明示し、監査対応に使える精度を確保した。
成果
- 監査資料の準備時間を従来の3分の1に短縮
- 規程の最新版と旧版の混同によるミスを解消
- 新任担当者が自力で過去の監査指摘を参照可能に
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
必要な機能を、業務導線に合わせて組み込みます
多形式文書の取り込み
PDF、Word、PowerPoint、Excel、Confluenceページ、HTMLなど主要な文書形式に対応。OCR連携でスキャンPDFの取り込みにも対応します。
自然文検索と根拠付き回答
キーワード一致ではなく、自然な日本語の質問に対して文脈を理解した回答を生成。回答には必ず出典文書名・該当箇所を併記します。
オーダーメイドのデータベース設計
文書の種類ごとに最適な分割方法を選定し、業務固有のメタデータでスキーマを設計。パッケージ型の汎用スキーマでは届かない検索精度を実現します。
評価パイプラインの構築
検索精度と回答品質を定量的に計測する仕組みを初期フェーズから組み込み、改善の効果を数値で判断できる基盤を作ります。
社内資料を探す時間を、根拠つき回答に変える
キーワード一致ではなく、質問の意味と文書構造から探す
具体例
「出張時の経費精算の上限はいくら？」
社内規程やマニュアルは、言い回しが部署ごとに違い、答えが複数ページに分かれがちです。キーワード検索では大量の候補が出ても、結局人が読み比べる必要があります。
1
現場の困りごと
資料はあるのに見つからない
ファイル名や表現が揃っておらず、探す人の経験に依存します。
2
通常検索
候補が多くて読まされる
キーワードを含む資料は出ますが、どこが答えかまでは判断できません。
3
BeekleのAI検索
答えと根拠を一緒に返す
質問の意味を見て該当箇所を探し、根拠つきで回答します。
一般的な作り方
便利そうだが、現場に残る負担がある
関連しそうな資料が大量に出て、利用者が自分で読む。
Beekleの作り方
業務で使える状態まで設計する
質問への回答と根拠箇所が出るため、確認時間を短縮できる。
Beekleが強い理由
文書の種類ごとに分割方法やメタデータを設計し、回答には根拠箇所を添えます。単なる検索窓ではなく、社内文書を業務で使える回答基盤に変えます。
✓
文書構造に合わせて設計
✓
根拠箇所を提示
✓
部署・文書種別で絞れる
発注の流れ
小さく試してから決める、AI開発の始め方
いきなり大きく作らず、検証で効果を見極めてから実装へ進みます。NDAを結んで実データで確かめ、準委任で柔軟にPoC・開発・検証を回し、効果が見込めた部分だけを実導入します。
- 1
STEP 1
ヒアリング
解決したい業務課題と「何にAIを使いたいか」を整理します。効果が出そうか、どこから着手すべきかの当たりをここでつけます。費用はかからず、相談だけでも歓迎です。
- 2
STEP 2
NDAを結び、データで検証方針を決める
AI開発は「やってみないと効果が読めない」不確実性の高い領域です。まずNDA（秘密保持契約）を締結して実データをお預かりし、本格的なPoCに進むか、簡易デモで素早く確かめるかを見極めます。
- 3
STEP 3
準委任契約でPoC・開発・検証
成果物を固定する請負ではなく、状況に合わせて柔軟に進められる準委任契約で契約します。PoCを実装し、評価設計で「現場で使えるか・効果が出るか」を測りながら、開発と検証を回します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、効果が出る部分だけを実導入。失敗リスクを抑えて、AIを「使える業務改善」に変えます。
05RELATED COLUMNS
もっと詳しく知りたい方へ
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記事を読む →06FAQ
発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q 対応できる文書の形式を教えてください +
PDF（テキストPDF・スキャンPDF）、Word（.docx）、PowerPoint（.pptx）、Excel（.xlsx）、Confluenceページ、Google Docs、HTMLに対応しています。スキャンPDFについてはOCR処理を組み合わせてテキスト抽出します。それ以外の形式についても個別にご相談ください。
Q 文書データのセキュリティは担保されますか？ +
Azure OpenAI Service等のエンタープライズ環境を利用すれば、文書データがAIモデルの学習に使われることはありません。オンプレミスやVPC内での閉域構成も要件に応じて検討できます。セキュリティ要件は初回ヒアリングで個別に確認します。
Q AIが間違った回答をする（ハルシネーション）リスクはありませんか？ +
完全にゼロにはできませんが、RAG構成により大幅に低減します。回答は必ず検索でヒットした文書の内容に基づいて生成し、該当箇所を引用として併記します。検索対象に該当文書がない場合は「該当する情報が見つかりません」と回答する設計です。重要な判断には原文書の確認を推奨する旨もUIに明示します。
Q 導入までの期間と費用の目安を教えてください +
文書の量・形式・連携先によって大きく変動します。初回ヒアリングで要件を確認した上で、個別にお見積りします。初期費用0円のゼロスタートでPoCから始めることも可能です。
Q 文書が増えた場合、検索精度は落ちませんか？ +
文書数の増加に対してはベクトルDBのスケーリングとReranking（再順位付け）で対応します。文書量が数万件規模になっても検索速度と精度を維持できる設計です。文書が増えるほど回答できる範囲が広がるため、むしろ精度は向上する傾向にあります。