01
社内文書AI検索
規程、マニュアル、議事録、FAQ、PDFを横断し、答えと参照元を同時に表示します。
RAGは質問に関連する資料を検索し、その情報を参照して回答を作ります。回答の内容と、示された根拠が一致しているかを確認します。
01 SYMPTOMS
こういう状態なら、ここから入る
01
社内資料はあるが、どれが最新版か分からない
02
検索しても文書が多すぎて、答えにたどり着けない
03
AI検索を試したが、根拠が弱く業務で使いにくい
02 CAPABILITIES
具体的にできること
社内資料を生成AIへ入れるだけで終わらせず、検索方式、回答根拠、閲覧権限、更新運用まで含めて構築します。
02
RAG・GraphRAGシステム
全文検索、意味検索、複数資料をまたぐ照合検索を質問に応じて組み合わせます。
03
FAQ・問い合わせ対応チャットボット
社内ヘルプデスクや顧客対応で、回答できる範囲と人へ引き継ぐ条件を設計します。
04
権限・出典・更新管理
部署別の閲覧権限、最新版の扱い、引用箇所、検索ログ、改善手順まで実装します。
開発実績
似た相談の実例
課題、実装、成果、Beekleだからできたことまで確認できます
言い回しの違いを拾うサポート検索
課題
問い合わせ履歴やマニュアルが大量にあるのに、キーワード検索では言い回しの違いを取りこぼし、複数文書にまたがる手順や例外対応を追えませんでした。
解決策
メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・対応根拠の複数経路を統合し、引用元を示しながら自然文の質問に答えるHybrid GraphRAGを構築しました。
成果
- 言い回しが違っても答えに届く
- 複数文書をまたぐ手順を追える
- 資料にない内容は根拠を示して確認できる
Beekleだからできたこと
通常のベクトル検索だけでは実際のデータ量で精度とスケールに限界が出ると分かっていたため、最初から複数資料の照合に対応できる構成を選びました。フロントからAI基盤、インフラまで自社で運用しています。
技術スタック・構成
- アーキテクチャ: ベクトル・グラフ・全文を統合して検索するHybrid GraphRAG
- グラフDB: Neo4jで文書・概念・手順・対応内容を関連付け
- 検索経路: メタデータ、全文、ベクトル、グラフ近傍、主張単位の対応根拠
- 検索統合: RRF（Reciprocal Rank Fusion）で複数経路のスコアを統合
- LLM: 自然文回答の生成と引用元の提示。資料にない内容は断定しないよう制御
- 対応範囲: フロントエンド・AI基盤・インフラ
- フェーズ: PoCのデモ開発から始め、その後に実データを投入してVPS上で運用継続中
探し方を束ねて、根拠つきで答える
課題
実際のデータ量では、文書単位のベクトル類似度だけでは必要な情報にたどり着けませんでした。業務の判断に使うには、回答の根拠を示す必要がありました。
解決策
質問の条件で絞り込んだうえで全文検索と意味の近さによる検索を統合し、資料をまたぐ照合と主張単位の根拠を加えて、回答後に検証する構成にしました。ナレッジグラフはNeo4jで構築し、回答には必ず引用元の本文を提示します。資料に無い内容は「資料上は確認できません」と返すよう制御しています。
成果
- 複数の探し方を束ねて根拠つきで回答
- 資料に無い内容は根拠を示して確認できる
- PoCで終わらず実データで運用継続中
Beekleだからできたこと
検索方式を先に決めず、精度が出ない理由から設計します。デモで終わらせず、実データを投入して運用を継続しているため、入れたあとに何が起きるかを織り込めます。
探して答える作業を、チャットボットへ
課題
過去の問い合わせ対応履歴やサポート文書はあるのに、担当者が毎回探して回答していました。チャット画面を置くだけでは、探す作業が利用者側に移るだけで、問い合わせはそのまま残ります。正しい情報を検索し、根拠付きで答えられる裏側の仕組みが必要でした。
解決策
過去対応とサポート文書を横断検索し、自然文の質問へ引用元付きで回答するチャットボットを構築しました。回答には引用元の本文を提示し、資料にない内容を断定しないよう制御する設計です。
成果
- 担当者が探して答える作業がなくなる
- ベテランでなくても同じ根拠にたどり着ける
- 根拠を確認したうえで顧客へ回答できる
Beekleだからできたこと
回答品質が出ないときにプロンプトだけを調整して粘るのではなく、検索そのものを作り替えられます。この案件では、条件での絞り込みに全文検索と意味の近さによる検索を重ね、資料をまたぐ照合と主張単位の根拠を加えて精度を確保しました。
04 WHY BEEKLE
この場面でBeekleが強い理由
検索技術の名前から入らず、実際の質問で答えられるか、根拠が正しいか、運用できるかを先に確かめます。
01
評価質問を先に作る
よく聞かれる質問、間違えると困る質問、根拠が必要な質問を用意し、方式を比較します。
02
質問ごとに検索方法を使い分ける
単純な全文検索で足りるものから、複数検索やGraphRAGが必要なものまで過剰構成を避けます。
03
回答後の業務まで実装する
出典表示、権限制御、人への引き継ぎ、更新、評価ログまで本番運用へ組み込みます。
実案件ログ
5つの検索ルートで根拠検索を改善
単純なベクトル検索だけでは届きにくい質問に対して、文書構造と検索経路を組み合わせました。
- GraphRAGで、条件での絞り込み・全文検索・意味の近さによる検索・資料をまたぐ照合・主張単位の根拠を組み合わせる
- 回答には引用元の本文を提示し、資料に無い内容を断定しないよう制御する設計
- デモで終わらせず、実データを投入して運用を継続中
成果物サンプル
回答＋根拠UI
答えだけでなく、参照元と該当箇所を一緒に確認できるようにします。
判断材料
検索評価表
よくある質問で回答品質、根拠、失敗パターンを見ます。
次に確認すること
文書権限
部署別閲覧権限、最新版管理、機密情報の扱いを確認します。
05 MATERIALS
初回相談で返すもの
提案資料だけで終わらせず、社内説明や見積もり比較に使える形へ戻します。
01
検索評価表
質問、期待回答、参照文書、回答の良否、改善点を並べます。
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文書棚卸しメモ
対象文書、除外文書、更新頻度、権限を整理します。
03
回答＋根拠UI案
答え、引用元、該当箇所、人への引き継ぎを確認できる形にします。
06 CONDITIONS
見送り条件も先に置く
相談者側が社内で判断しやすいように、今すぐ着手しない条件も言語化します。
01
最新版の文書が特定できない
02
閲覧権限や機密区分を決められない
03
評価質問がなく、検索品質を判断できない
07 SERVICES