御社の業務に合わせてデータベースをオーダーメイドで設計し、パッケージ型では届かない検索精度を実現します。文書間の関連性をグラフ構造で保持するGraphRAGにも対応し、文脈をたどった検索が可能です。PoCから本番運用まで、評価設計を初期フェーズから組み込んで一気通貫で構築します。
自社データを活用したRAGシステムを、PoCから本番運用まで一気通貫で構築します。
お客様が直面している主な課題
汎用LLMは公開情報には強いが、自社の製品仕様、社内規程、過去の対応履歴など固有データに基づく質問には対応できない。「社内版ChatGPT」を作りたいが、方法がわからない。
LLMが知らないことを推測で回答するハルシネーションが業務利用の最大の障壁。社内規程の解釈や製品仕様の回答で誤情報を出すわけにはいかない。
社内文書や顧客データをOpenAIやAnthropicのAPIに送ることへの抵抗がある。データがモデル学習に使われないか、情報漏洩リスクはないか、社内のセキュリティ審査を通せるか不安。
社内でRAGのPoCを試したが、精度が安定しない、評価方法がわからない、運用設計が不明確で本番化の判断ができない。いつまでも「検証中」のまま止まっている。
私たちが提供する具体的な解決策
パッケージ型のAI検索ツールは汎用的なスキーマしか持たないため、業務固有の検索要件に対応しきれません。Beekleでは御社の業務フローと文書体系を分析し、データベーススキーマをオーダーメイドで設計します。文書の種類（規程・マニュアル・議事録・契約書等）ごとに最適なチャンキング戦略を選定し、業務固有のメタデータ（部署・製品名・契約種別・日付等）でフィルタリングできる構造にします。さらにGraphRAG（知識グラフ＋ベクトル検索）にも対応し、文書同士の関連性を構造化して保持することで、文脈をたどった高精度な検索を実現します。
「PoCは動いたが精度が測れない」状態を防ぐため、初期フェーズから評価パイプラインを構築します。業務担当者と一緒に評価データセット（正解例・NG例・境界事例）を整備し、検索精度（Recall / MRR）と回答品質を定量的に計測。プロンプト改善やチャンキング変更の効果を数値で判断できる基盤を作ります。
Azure OpenAI Service、AWS Bedrockなどエンタープライズ環境への展開、認証・権限管理、APIコスト監視、文書更新時の自動再インデックス、運用監視ダッシュボードまで含めた本番運用体制を構築します。
GraphRAGが解決すること
通常のRAG（検索拡張生成）は、関連する文書を見つけるのは得意です。しかし「物事がどう関連しているか」を理解するのは苦手です。
たとえば「請求システムの統合で問題が起きているが、誰に聞けばいいか？」と質問しても、通常のRAGは請求・統合・担当者の文書をバラバラに返すだけで、人とプロジェクトの関連付けはできません。GraphRAGは文書を孤立した断片として保存するのではなく、人・プロジェクト・システム・出来事の間の関係をグラフ構造でマッピングし、ベクトル検索で起点を見つけてからグラフをたどって「つながり」を理解します。
セットアップは通常のRAGより手間がかかり、関係性を正しく抽出するためのデータ品質も求められます。しかし実際に構築した要件管理システムでは、変更イベント・影響機能・担当者・議事録の間のつながりをたどって一つの回答を返せるようになりました。「情報のつながり」が重要な業務ナレッジベースでは、検索できるだけのAIと業務の文脈を理解して推論できるAIの差は投資に見合います。
実際のお客様の成功事例
課題
要件定義書、議事録、ユーザーストーリー、設計判断の記録がプロジェクト内に散在。「この要件を決めた経緯は？」「関連する過去の判断は？」といった文脈的な検索が必要だったが、通常のキーワード検索やベクトル検索だけでは関連文書をたどりきれなかった。
解決策
ベクトルDB（Milvus）で類似文書を検索しつつ、グラフDB（Neo4j）で要件・決定・ストーリー間の関連性を構造化するGraphRAG構成を採用。「この要件に影響する過去の決定」のような文脈をたどった検索が可能になり、ベクトル検索単体では拾えなかった関連情報にもたどり着ける設計とした。
成果
提供サービスの詳細
ベクトル検索だけでは拾えない「情報のつながり」を、グラフDBで構造化。通常のRAGでは答えられない文脈的な質問にも対応できるシステムを構築します。
御社の業務と文書体系を分析し、チャンキング戦略・メタデータスキーマ・エンティティ関係をオーダーメイドで設計。パッケージ型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構築。プロンプト改善やモデル入替の効果を数値で判断できる基盤を作ります。
Azure OpenAI Service、AWS Bedrockなどデータがモデル学習に使われないエンタープライズ環境に対応。ベクトルDB・グラフDB・LLM APIのインフラ構築から、コスト監視・インデックス更新の運用設計まで一貫して構築します。
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 →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 →LLM選定とベンダーロックインの考え方、契約形態の選び方。
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 →本番システムにLLMを組み込む際のアーキテクチャ・運用設計の論点。
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
ファインチューニングはLLM自体を追加データで再学習させる手法で、RAGは外部データを検索してLLMに参考情報として与える手法です。社内文書のように頻繁に更新されるデータにはRAGが適しています。ファインチューニングは文書更新のたびに再学習が必要でコストが高く、ハルシネーションの抑制も困難です。BeekleではほとんどのケースでRAGを推奨しています。
対象文書の量・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。
パッケージ型は汎用的なスキーマで全業種に同じ構造を当てるため、御社固有の検索要件にフィットしません。Beekleでは業務フローと文書体系を分析した上で、データベース構造をオーダーメイドで設計します。文書の種類ごとに分割方法を変え、部署・製品名・契約種別などのメタデータで絞り込めるようにし、さらに文書同士の関連性をグラフ構造で保持する（GraphRAG）ことで、「あの件に関連する資料を全部出して」のような文脈的な検索にも対応できます。この設計力の差が、そのまま検索精度の差になります。
改善できる可能性が高いです。RAGの精度はチャンキング戦略、Embeddingモデルの選定、メタデータフィルタリング、Reranking、プロンプト設計の5つのレイヤーで決まります。社内PoCでは単純な固定長チャンキング＋デフォルトEmbeddingで止まっているケースが多く、各レイヤーを最適化するだけで大幅に改善できます。既存のPoCコードを拝見した上で改善ポイントを洗い出す無料診断も提供しています。
対象データや質問の性質によりますが、評価パイプラインを整備したうえでRecall@5（上位5件に正解文書が含まれる率）80〜90%、回答の正確性80〜85%を目標値として設計します。100%の精度は現時点の技術では困難なため、重要な判断には人間確認を推奨するUIを含めたハイブリッド運用を標準としています。
対応できます。文書管理システムとの連携により、文書の追加・更新・削除をリアルタイムまたは定期バッチでインデックスに反映します。差分更新の仕組みを組み込むため、全件再インデックスの必要はなく、運用コストを抑えられます。