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社内データをAIに使わせる｜RAGの基本と現実的な始め方
社内規程やマニュアルをAIに参照させる仕組みです。いきなり全社データを対象にすると失敗します。どこから始め、どこまでの精度を期待すべきかを実務目線で解説します。
まず結論
よく問い合わせが来る文書1〜2種類から始めてください
社内文書をAIに参照させる仕組みがRAGです。効果は出ますが、いきなり全社データを対象にすると精度が出ません。元の文書が古い・重複している状態では誤答が増えます。よく問い合わせが来る領域の文書1〜2種類から始めてください。
始める順番
| 順 | やること |
|---|---|
| 1 | 問い合わせが多い領域を特定する（就業規則、経費規程など） |
| 2 | その文書を最新版に整理する |
| 3 | AIに参照させる設定をする |
| 4 | 実際の問い合わせで精度を検証する |
| 5 | 問題なければ対象文書を増やす |
2番目の工程が最も重要です。 古い版と新しい版が混在していると、AIはどちらも参照して矛盾した回答を出します。文書の整理はRAG導入の前提です。
向いている文書・向かない文書
- 向いている — 規程類、マニュアル、FAQ、製品仕様
- 向かない — 頻繁に変わる情報、判断を要する内容、個人情報を含む文書
期待できる精度
元の文書が整理されている領域では実用的です。ただし100%の正答は期待できません。回答に出典（参照した文書名）を表示させ、利用者が確認できる形にしてください。
アクセス権限
参照させる文書の閲覧権限を、AIの利用者にも適用する必要があります。誰でも人事情報を引き出せる状態にならないよう設計してください。
ツール選定は選び方、情報の扱いはガイドライン7項目、セキュリティはAIとセキュリティをご覧ください。
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よくある質問
この記事に関するよくある質問
社内データをAIに読ませることはできますか？
できます。RAGという仕組みで、社内文書を参照させながら回答させる形が一般的です。
どこから始めるべきですか？
よく問い合わせが来る領域の文書1〜2種類からです。全社データを一度に対象にすると精度が出ません。
精度はどれくらい期待できますか？
元の文書が整理されている領域では実用的です。文書が古い・重複している状態では誤答が増えます。
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