【社内ナレッジ × AI活用】マニュアルや技術文書を横断検索できるRAG構築とは？

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はじめに：情報が“埋もれている”時代の課題

業務マニュアル、手順書、製品仕様書、トラブル対応履歴、社内FAQ、メール、議事録……。
多くの企業では、日々膨大な社内ナレッジが蓄積されており、「どこにあるか分からない」「探すのに時間がかかる」「詳しい人に聞くのが一番早い」といった課題があります。

このような“ナレッジの属人化”や“検索性の低さ”は、生産性の低下や情報ロスの原因になります。

そうした課題を解決するアプローチとして、生成AIを活用した「RAG構築」が今、注目されています。

RAGとは？社内ナレッジ活用に適したAIの仕組み

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation（検索拡張生成）」の略で、生成AI（たとえばChatGPT）が回答を作成する際に、情報ソースを指定することができ、それに基づいて回答を生成する仕組みです。

■ 通常のAIとRAGの違い 

社内に蓄積されたPDFやWord、Excel、メール、SharePointなどの文書群を対象に、RAGは意味的な検索（ベクトル検索）を行い、最適な情報を見つけて自然な文章で回答します。つまり、外部AIに情報を渡すことなく、社内で安全に運用することが可能です。 

RAG構築により実現できる3つの効果

1. マニュアルや技術文書を横断検索し、正確な回答を生成

従来の全文検索では探し出すのが難しかった「似たような表現」や「文書の中に埋もれている記述」も、RAGなら意味ベースの検索で見つけ出せます。

たとえば、「○○製品の初期設定はどうする？」と聞くだけで、マニュアルや手順書から適切な記述を抜粋し、わかりやすく説明してくれます。

2. 技術者への問い合わせをAIが一次対応し、負荷を軽減

「この部品の加工条件は？」「このトラブルは以前にもあった？」などの問い合わせに対し、AIが社内ドキュメントから回答。

よくある質問に対してはAIが即時回答、必要に応じて人へエスカレーションする構成にすることで、技術部門の負荷を大幅に削減できます。

3. 過去のトラブル履歴を活用し、迅速な対応を支援

過去の障害報告書やトラブル対応ログ、サポート履歴もRAGの検索対象にすることで、同様のトラブルが発生した際に、即座に参考情報を提示できます。
結果として、対応のスピードと再発防止策の質が向上します。

安全かつ短期間で導入できるRAG構築のポイント

「AIに社内情報を使わせるのは不安…」という声もありますが、外部AIに情報を渡すことなく、社内でセキュアに運用可能な点が、RAGの大きな特長です。
たとえば、Amazon BedrockやAzure OpenAIを活用することで、クラウド環境でも企業レベルのセキュリティを確保できます。

また、RAGは段階的にスモールスタート可能で、

• よくあるFAQから始める

• 特定部門（情報システム部門、製造技術部など）から適用する

• 少量の文書セットからPoCを実施する

といったアプローチで、最短1ヶ月程度で実用化することも可能です。

AWS導入支援サービスで得られる安心と成果

当社では、RAG構築が可能なAmazon Bedrockスターターパックをご用意しております。

• 要件定義〜PoC構築〜本番移行まで一括支援

• AWS認定技術者による運用・セキュリティ設計支援

• 社内展開のためのマニュアル・教育支援あり

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