膨大な文書資産を眠らせたままにしていませんか？
企業内には、規程、契約書、マニュアル、社内報、プロジェクト報告といった“文書資産”が山のように蓄積されています。しかし、
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「〇〇に関する手続き書類どこだっけ？」
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「過去のプロジェクトの失敗パターンを参考にしたい」
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「契約書条項を確認したいが検索キーワードが出てこない」
といった場面では、従来のキーワード検索だけでは時間を浪費してしまいがちです。そこで注目されているのが、生成系AIを活用した、社内文書検索です。
生成AIを活用した社内文書検索とは？
生成AIを活用した社内文書検索とは、AI（特に生成AI）を活用し、社内外の文書やナレッジを高速かつ高精度に検索・活用できる仕組みを指します。
中でも注目されている技術が、Retrieval‑Augmented Generation（RAG）です。
※RAGについての詳しい説明は、こちらのコラムをご覧ください。
具体的には、
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ユーザーが検索したい文書を質問
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システムが関連する文書を検索
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抽出された文書情報を元に生成AIが回答を作成
この仕組みにより、従来型のキーワード検索では引き出せなかった文脈・ナレッジを掘り起こせるようになりました。
生成AIを活用した社内文書検索のメリット
検索時間の大幅な削減
膨大な文書を手動で探す時間を、AIが即提示してくれます。たとえば社内規程やマニュアルなどが散在している組織では、「探す」だけで多くの工数を費やしています。RAGを活用した文書検索 AIでそのムダを削減できます。
セキュリティの確保
生成AIのみでは、学習データに含まれていない最新／社内固有情報に弱く、情報が外部に漏れてしまう心配があります。RAGでは社内ナレッジベースやドキュメントを参照した上で回答を作るため、セキュリティを確保しながら、生成AIの応答精度を高めることが可能です。
ナレッジの見える化と活用
散在・放置されていた文書が「検索可能／活用可能」な資産に変わることで、ナレッジの属人化を防ぎ、誰もが情報にアクセスできる環境が整います。
導入時に押さえておきたい３つのポイント
文書検索 AI（RAG）導入を成功させるためのチェック項目です
①検索エンジン／情報抽出精度
検索で抽出される文書が適切でないと、生成AIに渡す情報が誤ったものとなり、回答の品質低下につながります。精度の高い検索基盤が不可欠です。
②データ・ドキュメントの整備・構造化
生成AIを活用した社内文書検索サービスを導入しても、対象となる文書が整理されていなければ、成果が出にくいです。たとえば、文書内に必要な項目が記載されていないと、AIが適切な抽出をできないケースもあります。
③アクセス権限・セキュリティ設計
特に社内文書や機密情報を対象にする場合、誰がどの文書にアクセスできるか、AIが参照すべき範囲をどう設定するかが重要です。権限設計を誤ると、情報漏洩・誤用のリスクがあります。
弊社のRAGサービス
従来のRAGサービスは、検索から回答生成まで自動で行いますが、ユーザーの確認なしに回答が出ると不安が残ります。
弊社のRAGサービスは、「検索→エビデンス表示→ユーザー選択→回答生成」という二段階プロセスにすることで、透明性と信頼性を高めた社内文書検索が可能です。
低価格・短納期で生成AI構築も可能
当社では、AWSを基盤とした生成AI導入を初期検討から構築・運用まで一貫支援も行っております。
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Amazon Bedrockを活用したPoC環境構築
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既存システムとの連携設計
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社内AI教育プログラム提供
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運用・改善フェーズでの伴走支援
詳しくは、生成AI構築サービスをご覧ください。
生成AIの活用で、社内文書検索の効率化を！
生成AIを活用した社内文書検索は、社内／顧客対応ナレッジを安全かつ効率的に活用できるサービスです。従来の生成AIやキーワード検索ではカバーしきれなかった「最新・社内固有・文脈深い」文書活用が可能になります。
弊社サービスが気になる方は、お気軽にお問い合わせください。
