AIエンジニアリング

RAG・社内知識AI構築

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、社内ドキュメントをAIが検索し、質問に応じた回答を生成するシステムです。汎用LLMは自社固有の情報——規程・マニュアル・過去の案件資料・社内の判断基準——を知りません。RAGはこれらをベクターデータベースに格納し、質問のたびに関連情報を検索してLLMの回答生成に使わせることで、「自社の情報に基づいた回答」を実現します。ただし、RAGは「ドキュメントを放り込めばすぐ動く」ほど単純ではありません。チャンキング・埋め込みモデルの選定・ベクターDBの構成・プロンプト設計など、精度に影響する設計判断が多数あります。ロジットコンサルティングでは、これらを業務要件と照らし合わせながら最適化します。

こんな課題に

RAGで解決できる課題

規程・マニュアル・議事録・報告書が複数のフォルダ・ツール・メールに分散している状態では、担当者が情報を探し出すだけで多くの時間を消費します。RAGを導入すれば、自然な言葉で「〇〇の手続きは？」と問い合わせるだけで、関連ドキュメントから回答を生成して返します。

長年の業務で培われたノウハウや判断基準が、特定の担当者の頭の中にしかない状態は、退職・異動のたびに組織の競争力を損ないます。業務知識をドキュメント化し、RAGシステムに組み込むことで、組織全体がアクセスできる「知識のインフラ」を構築します。

コールセンターや社内ヘルプデスクで同じ問い合わせが繰り返される状況は、RAGによる自動回答で大幅に改善できます。担当者は定型対応から解放され、より判断を要する業務に集中できるようになります。

法律事務所・会計事務所・コンサルティングファームなど、大量の文書を扱う組織では、過去の契約書・判例・報告書から類似事例を探すことが業務の質に直結します。全文検索では見つかりにくい「意味的に近い文書」もRAGなら的確に引き当てます。

Features

主な機能・特徴

あらゆる形式のドキュメントに対応

PDF・Word・Excel・PowerPoint・Markdown・HTML・社内Wiki（Confluenceなど）・Google Driveなど、業務で使われるあらゆるフォーマットを取り込みます。テキスト抽出が難しいスキャンPDFや表データも、OCRや構造化処理を組み合わせて対応します。

根拠付き回答で信頼性を確保

RAGの回答には必ず参照元ドキュメント名・ページ・引用箇所が示されます。「どこに書いてあるのか」が明示されることで、ユーザーが回答を検証できる透明性が生まれ、ハルシネーションリスクを大幅に低減します。

アクセス制御と情報セキュリティ

役職・部署・プロジェクト参加状況に応じて、参照できるドキュメントの範囲を制御します。機密情報・個人情報を含むドキュメントが不適切に参照されないよう、ロール管理とアクセスログの設計を徹底します。

継続的なドキュメント更新への対応

ドキュメント更新を自動検知してインデックスを再生成する仕組みを組み込み、常に最新情報に基づいた回答が得られる状態を維持します。更新のたびに手動でインデックスを再構築する運用負担を排除します。

既存ツールとのシームレスな統合

Slack・Microsoft Teams・社内ポータルなど、従業員がすでに使っているツールにRAGボットを組み込むことで、導入摩擦を最小化します。「新しいツールを覚えなければならない」という心理的障壁を下げることが実際の利用率を高めます。

回答品質の評価・改善サイクル

構築して終わりではなく、実際の利用ログを分析して回答品質を継続的に改善します。よく間違える質問パターン・ユーザーが満足していない回答・参照されるべきドキュメントが引き当たっていないケースを特定し、設計を調整します。

Common Pitfalls

よくある失敗パターンと、ロジットコンサルティングの対応

チャンキング設計の失敗

ドキュメントの分割方法（チャンキング）が不適切だと、回答の精度が著しく低下します。文書の構造・段落の意味的まとまり・質問の粒度を考慮した設計が必要です。「とりあえず固定長で分割」では実務に耐えません。

精度評価指標のない運用

「なんとなく動いている」状態では、どのケースで回答が間違えているのかを把握できません。ロジットコンサルティングでは、構築時から評価セットを整備し、再現性のある精度測定を行う体制を設計します。

アクセス制御の後付け

「まず動くものを作って、セキュリティは後から」という進め方をすると、アーキテクチャの大幅な変更が必要になります。情報漏洩リスクは設計初期から織り込み、権限モデルをシステムの土台として構築します。

Tech Stack

対応技術スタック

特定のLLMベンダーやクラウドプロバイダーに依存せず、クライアントの要件・セキュリティポリシー・既存インフラに合わせて最適な構成を選定します。オンプレミスでのデプロイにも対応可能です。

LLM	OpenAI / Anthropic Claude / Google Gemini（要件・コストに応じて選定）
埋め込みモデル	OpenAI / Cohere / 日本語特化モデル（精度検証のうえ選定）
ベクターDB	pgvector（PostgreSQL拡張）/ Pinecone / Weaviate / Chroma
フレームワーク	LangChain / LlamaIndex
ドキュメント処理	unstructured / LlamaParse / Azure Document Intelligence
インフラ	AWS / Azure / GCP（オンプレミス対応可）

Domains

対応できるドキュメント・業務領域

弁護士・公認会計士として法律・会計・金融分野のドキュメントを実務で扱ってきた経験から、専門性の高い文書のRAG構築に強みを持っています。

法律・コンプライアンス	契約書・法令・判例・社内法務FAQ・コンプライアンスマニュアル
会計・財務	会計基準・税務通達・決算資料・財務報告書・経理規程
金融・審査	審査基準・信用規程・商品説明資料・金融規制
人事・総務	就業規則・人事規程・給与規程・福利厚生案内・研修資料
IT・システム	技術仕様書・API仕様・障害対応手順書・運用マニュアル

「精度が出ない」RAGをリファクタリングします

社内でRAGを構築したが回答精度に満足できない、ハルシネーションが多い、特定の質問タイプに弱い——そうした既存システムの改善支援も行います。チャンキング設定・インデックス構造・プロンプト設計を診断し、改善点を提案します。

RAG・社内知識AI構築について、まずはお気軽にご相談ください。

相談する ← AIエンジニアリングに戻る