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。
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、文書構造、情報同士の関係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。
03CASE STUDIES
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
カスタマーサポートのAIナレッジ検索（Hybrid GraphRAG）
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
- 資料にないことは断定しない
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、最初から関係をたどれ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: Hybrid GraphRAG（ベクトル＋グラフ＋全文の統合検索）
- グラフDB: Neo4j（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／対応根拠（Claim）
- 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設計）
- 対応範囲: フロントエンド・AI基盤・インフラ
- フェーズ: デモ開発（PoC）から開始し、その後に実データを投入してVPS上で運用継続中
ベクトル検索だけでは届かない検索を、Hybrid GraphRAGで成立させた
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。回答の根拠を示せないと、業務の判断には使えません。
解決策
メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・根拠（Claim）の5経路をRRFで統合し、回答後に根拠を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。資料に無いことは「資料上は確認できません」と返します。
成果
- 5経路を統合して根拠つきで回答
- 資料に無いことは断定しない
- 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。
カスタマーサポートのAIチャットボット（Hybrid GraphRAG）
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減りません。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。回答は必ず引用元の本文を提示し、資料にない内容は断定しない設計です。
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。この案件では全文・メタデータ・ベクトル・グラフ近傍・根拠の5経路を統合し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
GraphRAGと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（文書どうしの関係もたどる検索）で、メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・根拠の5経路を統合
- 回答には必ず引用元の本文を提示し、資料に無いことは断定しない設計
- 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。
02
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