【導入事例】社内ナレッジを生成AIに接続する｜RAG基盤の設計と精度改善

本記事は、社内ナレッジを生成AIに接続する基盤の構築に取り組んだプロジェクトの進め方を、代表的な流れとして整理した事例です（個別の構成や数値は案件により異なります）。

課題：情報はあるのに、たどり着けない

• マニュアルや議事録、仕様書が複数のツールに分散していた
• 目的の情報を探すのに時間がかかり、ベテランへの口頭確認に頼っていた
• 一般的な生成AIに聞いても、自社固有の情報には答えられなかった

RAGという仕組み

RAG（検索拡張生成）は、質問に関連する自社ドキュメントを検索し、その内容を根拠として生成AIに回答させる仕組みです。AIに自社の知識を「外付け」するイメージで、モデルを再学習させずに、社内情報に基づいた回答を得られます。

精度を実用レベルに引き上げる工夫

• ドキュメントの前処理：表記ゆれや不要な情報を整理し、適切な単位に分割
• 検索精度の改善：キーワード検索とベクトル検索を組み合わせ、関連文書の取りこぼしを減らす
• ハルシネーション対策：根拠として参照した出典を回答に併記し、確認できるようにする
• 評価の仕組み化：想定質問と期待回答のセットで、改善前後の精度を定量比較

成果

自然言語で質問するだけで、根拠となる社内文書とともに回答が得られるようになり、情報探索にかかる時間とベテランへの問い合わせが減りました。出典を併記したことで、回答の正しさを利用者自身が確認でき、安心して使える運用に近づいています。

まとめ

生成AIの社内活用は、モデル選びよりも「データ整備」と「精度を評価・改善する仕組み」が成果を分けます。株式会社Aureonでは、RAG基盤の設計からデータ整備、精度改善、AIチャット基盤「Chat-Base」との連携までを支援しています。社内ナレッジの活用や生成AI導入をご検討の際は、お気軽にご相談ください。