散在する社内文書を、自然文で質問するだけで根拠付きで回答できるAI検索システムに変えます。御社の文書体系に合わせたオーダーメイドのデータベース設計で、パッケージ型では届かない検索精度を実現します。
社内に眠っているPDF・マニュアル・規程集・過去資料を、AIで即座に検索・根拠付きで回答できる仕組みに変えます。
お客様が直面している主な課題
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。
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。
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。
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。
私たちが提供する具体的な解決策
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。
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。
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。
なぜ既存の全文検索では見つからないのか
既存のファイルサーバーやSharePointの検索は「入力したキーワードが含まれる文書」を返します。「出張時の経費精算の上限はいくらか」と検索しても、規程に「出張」「経費精算」「上限」がバラバラの場所に書かれていれば、ヒットしません。ヒットしても大量の文書が返ってきて、どこに答えがあるのか自分で探す必要があります。
AI検索は質問の意味を理解して、答えが書かれている箇所を特定し、その部分を引用しながら回答を生成します。「経費精算の上限」という直接的なキーワードが文書になくても、「旅費規程 第12条 日帰り出張の場合は交通費実費と日当5,000円を支給」のような該当箇所を見つけて回答できます。
さらにオーダーメイドのデータベース設計により、文書の種類（規程・マニュアル・議事録）ごとに最適な検索方法を使い分けます。規程なら条項単位で検索し、議事録なら議題単位で検索する、といった業務に合った精度を実現します。
実際のお客様の成功事例
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
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
提供サービスの詳細
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。
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。
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。
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。
このサービスの背景にあるデータ活用の考え方
社内文書RAGで成果が出る案件と、PoC止まりになる案件の分かれ目。
記事を読む →発注先候補をどう絞り、何を比較すれば外さないか。検討段階で押さえる判断軸。
記事を読む →PoC止まりになる典型パターンと、本番化に進めるための評価設計の考え方。
記事を読む →PoC・本番化・運用フェーズごとの費用内訳と、見積もり比較で見るべきポイント。
記事を読む →お客様からよくいただく質問にお答えします
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。
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。
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。
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。
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。