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。
文書を探す時間を減らしたい企業へ 
社内文書AIの失敗を、質問と根拠の設計で防ぐ
PDF、マニュアル、規程集をただ検索対象に入れるだけでは不十分です。どんな質問に、どの根拠で答え、どこから人が確認するかを整理してから実装します。
文書検索AIの精度は、文書を入れる前のヒアリング、質問設計、根拠提示ルールで決まります。
1 文書を集約
2 意味で検索
3 根拠を確認
4 問い合わせ削減
削減対象
検索・確認時間
回答
根拠付き
導入
部署単位から
1 文書を集約
2 意味で検索
3 根拠を確認
4 問い合わせ削減
01PAIN POINTS
こんな状態になっていませんか
この状況で相談をいただくことが多い順に挙げています
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。
なぜ、探せないのか
文書AIが失敗する原因は、文書投入前の質問設計にある
「あるはずの答え」に届かないのは、AIの性能だけでなく、探し方、文書の置き方、根拠の出し方を先に決めていないことに原因があります。
検索が言葉の一致で止まっている
全文検索はキーワードが一致しないと拾えず、表現の揺れや言い換えを取りこぼします。だから「あるはずの答え」に到達できません。
文書が置き場所ごとに分断されている
ファイルサーバー、SharePoint、個人フォルダに分かれ、横断して意味で探す仕組みが無いため、探せるかどうかが人の経験に依存します。
「答え」と「根拠」がセットになっていない
どの文書のどこが根拠かを示せないため、コンプライアンス確認やオンボーディングで結局原本を開いて読み直すことになります。
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。
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。
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。
どういう仕組みで実現するか
RAG / ONTOLOGY DESIGN
文書を入れる前に、答えるべき問いを決める
ベクトル検索だけに頼らず、質問・用語・文書の関係と評価基準から設計します。
業務質問
社内用語
文書関係
評価基準
オントロジー設計
✓
根拠つき回答
✓
本番判断できる材料
1
聞く
徹底ヒアリング
背景・業務・例外を聞き出す
2
絞る
ユースケース確定
効果が出る範囲に絞る
3
描く
設計図に落とす
構造・権限・評価基準を決める
なぜ、投入する前に問いを決めるのか
同じ文書群でも、何を聞かれるかによって必要な分割単位もメタデータも変わります。先に実際の業務質問を集めてから設計するので、入れてみたが目的の答えに届かない、という作り直しが起きません。
02CASE 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や安全規程、作業手順書が500件以上ファイルサーバーに分散し、現場からの問い合わせ対応が品質管理部門に集中していました。
解決策
ファイルサーバーの文書をそのまま取り込み、ブラウザから自然文で質問でき、回答に文書名とページ番号が付くシステムを構築しました。
成果
- 問い合わせが月60件から15件に
- 新人研修が2週間短くなった
- 精度を改善し続ける仕組みが残る
Beekleだからできたこと
文書を入れる前に、どんな質問にどの根拠で答えるかを決めてから作ります。現場の聞き方に合わせて設計するので、入れたのに使われない状態を避けられます。
金融機関（従業員800名）のコンプライアンス文書検索
課題
法令対応の規程やガイドライン、過去の監査指摘がConfluenceとファイルサーバーに分かれ、監査対応のたびに根拠文書を探し回っていました。
解決策
両方の保管先から文書を取り込み、規程の条項番号まで指定して引用できる検索システムを構築しました。
成果
- 監査資料の準備が3分の1に
- 旧版との取り違えがなくなる
- 新任でも過去の指摘を追える
Beekleだからできたこと
条項単位で引用できるかどうかは、取り込む前の文書の分割設計で決まります。監査に耐える粒度を先に決めるので、あとから作り直す手戻りがありません。
03SOLUTIONS
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。
聞き方を選ばず答えに届く
出典と該当ページが付く
ファイル形式を問わず探せる
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。
誤った回答を鵜呑みにしない
監査で根拠を提示できる
現場が安心して使い続ける
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。
小さく始めて失敗も小さく
効果を見てから広げられる
現場の声を反映して直せる
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
技術選定から運用まで、必要な範囲をまとめて引き受けます
多形式文書の取り込み
いま社内にあるファイルをそのまま渡せます。PDF、Word、PowerPoint、Excel、Confluence、HTMLに対応し、スキャンしたPDFもOCR連携で取り込めます。
自然文検索と根拠付き回答
検索用のキーワードを考えずに、普段の言葉で聞けます。回答には必ず出典文書名と該当箇所が付くので、そのまま使ってよいかを利用者が判断できます。
オーダーメイドのデータベース設計
自社の文書体系に合わせて分割方法とメタデータを設計するので、パッケージ型の汎用スキーマでは届かない精度が出ます。
評価パイプラインの構築
精度が上がったのか下がったのかを数値で言えるようになります。改善のたびに勘で判断する状態から抜けられます。
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
相談から本番運用まで、どう進めるか
AI開発は、作る前にどれだけ業務を理解し、ユースケースと評価基準を固められるかで決まります。Beekleはヒアリングから入り、設計した範囲だけを小さく検証して本番化します。
- 1
STEP 1
ヒアリングでユースケースを確定する
現場の作業、判断基準、例外処理、使っているデータを聞き出します。「AIで何か」ではなく、どの業務をどう変えるかまで絞り込みます。
- 2
STEP 2
知識構造・権限・評価基準を設計する
RAGなら文書同士の関係や根拠提示、エージェントなら任せる範囲・承認・ログを設計します。評価データと合格基準も先に決めます。
- 3
STEP 3
設計したユースケースをPoCで検証する
いきなり大きく作らず、決めたユースケースだけを動く形にします。現場で使えるか、削減時間・精度・確認工数・運用負荷を見ながら検証します。
- 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、業務で使える設計に落とす。ここがBeekleの強みです。
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もっと詳しく知りたい方へ
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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（検証用プロトタイプ）から始め、実物を確認してから有料のPoCへ進むことも可能です。
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。