「あの人に聞かないと分からない」をなくす

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。

通常のRAGは、質問に近い文章や資料を探して回答に使います。一方、GraphRAGは資料の中に出てくる人・部署・案件・出来事などの関係を整理し、情報同士のつながりをたどって回答に使います。そのため「この規程はどこ？」のような一点検索は通常RAGでも十分な場合がありますが、「複数資料をまたいで全体像を知りたい」「原因や影響範囲を整理したい」といった質問ではGraphRAGが有効です。

必ず上がるわけではありません。答えが少数の資料やチャンクにまとまっている質問では、通常のRAGの方がシンプルで精度が出やすい場合があります。GraphRAGが強いのは、必要な情報が複数資料に分散している場合、文書全体の流れを見たい場合、大量の資料から関係する情報だけを絞りたい場合です。部署・案件・時期・出来事などの文脈で情報をたどれるため、検索ノイズを抑えやすくなります。導入時は想定質問を分類し、通常RAG・GraphRAG・ハイブリッド検索のどれが適しているかを検証します。

議事録、仕様書、障害報告、問い合わせ履歴、規程、マニュアルなどが別々に存在し、それらをまたいで判断する業務に向いています。たとえば「この障害は過去のどの仕様変更と関係しているか」「この制度変更はどの部署・手続きに影響するか」「この案件の経緯をまとめてほしい」といった質問です。単に1つのFAQから答えを探すだけなら、通常RAGで十分なケースもあります。

代表的なユースケースは、社内問い合わせ対応、規程・マニュアル検索、障害原因の調査、案件や商談の経緯整理、仕様変更の影響調査、監査・コンプライアンス確認です。GraphRAGは、複数資料に分散した情報をつなげて整理するのが得意なため、「担当者が資料を探し回っている」「過去の経緯が追えない」「影響範囲の確認に時間がかかる」といった業務に向いています。大量のドキュメントがある場合でも、部署・案件・時期・関連する出来事といった文脈で絞り込めるため、不要な検索結果を減らしやすい点も強みです。

改善できる可能性があります。まず、精度が出ない原因が「チャンク分割」「検索モデル」「メタデータ不足」「類似資料によるノイズ」「複数資料をまたぐ質問」のどこにあるかを切り分けます。単純な検索改善で足りる場合は通常RAGを改善し、情報分散や全体像の把握がボトルネックであればGraphRAGやハイブリッド検索を検討します。

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。