SECTION 01
RAGは資料を探して答えを作る仕組み
RAGは、質問に関連する社内資料を検索し、その内容を使ってAIが回答を作る仕組みです。答えの土台は、元の資料です。
古い版や矛盾する内容が混じっていると、誤った回答につながります。資料を整理しても正確性が保証されるわけではありませんが、回答に使う情報を確かめやすくなります。
INSIGHTS / AI導入
RAG導入前に社内資料を整える手順をまとめました。答えたい質問の決め方、正本の選び方、閲覧権限や読み取りの確認、更新の担当、コピーして使える棚卸し項目を紹介します。
SECTION 01
RAGは、質問に関連する社内資料を検索し、その内容を使ってAIが回答を作る仕組みです。答えの土台は、元の資料です。
古い版や矛盾する内容が混じっていると、誤った回答につながります。資料を整理しても正確性が保証されるわけではありませんが、回答に使う情報を確かめやすくなります。
SECTION 02
よくある問い合わせをいくつか選び、それに答えるために必要な資料を集めます。たとえば「備品はどこから申請するか」なら、備品申請の手順が対象です。関係のない規程まで一度に集める必要はありません。
質問に答えられる資料が見つからなければ、先に手順を文章にします。資料にない社内ルールを、AIに推測させないためです。
SECTION 03
同じ内容の資料が複数ある場合は、回答に使う版を「正本」として決めます。現在の業務では使わない古い版は、検索の対象から外します。保存が必要な元資料まで消す必要はありません。
あわせて更新日と管理担当を記録し、更新や廃止をAIの検索へいつ反映するかを決めます。元資料だけが新しくなり、AIが古い内容を参照し続けないようにします。
SECTION 04
元資料の閲覧権限が、RAGで自動的に引き継がれるとは限りません。誰が読める資料なのかを整理し、その範囲を検索にも反映する必要があります。権限を変えたときに、AI側へいつ反映されるかも確認します。
代表的な資料で、PDFから文字を取り出せるか、表の見出しと数値が正しく対応するかを試します。スキャンした画像だけの文書では、OCR(文字認識)が必要な場合があります。
SECTION 05
実際の質問、正しい答え、根拠になる資料と該当箇所を一組で用意します。導入後は、AIの回答と根拠の両方を照らし合わせて確かめます。
答えが資料にない質問も用意します。根拠がないのに答えを作らず、分からないと伝えられるかを確認するためです。
SECTION 06
次の項目を表計算シートの列にして、資料ごとに1行ずつ書き出すと整理できます。まずは答えたい質問に関わる資料だけで構いません。
記入例(架空の資料):休暇申請の手順/社内ポータルの総務ページ/第2版・棚卸し当日に確認/総務/全社員/文字の読み取り確認済み/「申請先はどこか」