技術資料を探すたびに、Google Drive・Confluence・メール・Slackを行ったり来たりして「結局どれが最新版？」となったことはありませんか？
RAG AI（Retrieval-Augmented Generation）なら、自然な文章で質問するだけで、社内ドキュメントから関連箇所を検索し、根拠（引用元）付きで回答を返せます。

本記事では、NKKTech Globalのデモ体験として「質問入力 → 技術情報の取得」を紹介します。Engineering / Product / QA / Supportなど、技術ナレッジが必要なチームに最適です。

RAG AIとは？なぜ企業に必要？

RAG AIは、以下の2つを組み合わせた仕組みです。

• Retriever（検索）：社内ナレッジ（PDF、Word、Wiki、チケット、仕様書、SOPなど）から関連箇所を探す
• Generator（生成）：見つけた箇所をもとに、読みやすい形で回答をまとめる（多くの場合、引用元付き）

ポイントは、回答が社内資料に紐づくため、「それっぽいけど間違っている」回答を減らせることです。
実運用に強いAI companyとして、NKKTech Globalは「正確性」「検証可能性」「現場での使いやすさ」を重視したRAGを提供しています。

デモの流れ（質問 → 検索 → 回答）

NKKTechのRAG AIデモは、誰でも直感的に使える設計です。

1）普段通りに質問を入力

例：

• 「プロジェクトAのstagingデプロイ手順は？」
• 「請求書作成APIに必要なフィールドは？」
• 「HRMの残業（OT）と休暇の計算ルールは？」
• 「Redis timeout時のリトライ方針は？」

2）関連ドキュメントを自動で検索

以下のような情報源から該当箇所を抽出できます：

• 技術ドキュメント、PRD、SRS
• Runbook、運用手順、SOP
• README、API仕様、DBスキーマ
• 議事録、Decision log（ナレッジに含めた場合）

3）構造化された回答 + 引用元を表示

出力は一般的に：

• 回答の要点
• 技術詳細（手順、パラメータ、注意点）
• 引用元（該当ドキュメント/該当箇所）

これにより「どの資料のどこに書いてあるか」をすぐ確認できます。

NKKTechのRAG AIで得られる価値

1）検索時間を削減し、チームの中断を減らす

「探す」「聞く」「待つ」を減らし、数秒で必要情報へ到達できます。

2）属人化を解消し、ナレッジを共有資産に

オンボーディング、引き継ぎ、複数プロジェクト運用でも、情報の一元化が進みます。

3）引用付きで、検証できる回答

引用元があることで、レビューや監査にも耐え、誤解・認識ズレを減らせます。

4）多様な形式・業務フローに対応

用途に応じて、以下のようなデータも対象にできます：

• PDF/Word/Excel/Wiki
• チケット情報、運用ログ、手順書
• HR/FinanceのSOP（アクセス権限を前提に）

よくある技術ユースケース（現場で使われる質問）

• Engineering / DevOps：deploy/rollback手順、env設定、migration、release checklist
• Backend / Frontend：API仕様、request/response形式、認証フロー、コーディング規約
• QA：テスト観点、受入条件、業務フロー（PRD準拠）
• Support / CS：トラブルシュート、FAQの根拠確認、SOP準拠の回答作成
• Product / BA：業務ルール、仕様変更履歴、スコープ確認

NKKTech GlobalのRAG AI実装アプローチ

NKKTech Globalは、企業利用を前提に以下を重視します：

• データ整備とアクセス制御：誰が何を見られるか（権限設計）
• 最適なChunking & Indexing：意味単位で分割し、検索精度を上げる
• Hybrid Search（dense + sparse）：キーワードと意味の両面で強い検索
• 引用・スコアリング：根拠の可視化と信頼度の指標
• ガードレール：資料外の断定を抑え、機密情報を守る

「チャットの手軽さ」と「ドキュメント検索の確実性」を両立させます。

デモをご希望ですか？

社内ドキュメントに合わせたデモとして、NKKTechは以下を支援できます：

• サンプルKnowledge Baseの構築
• 優先データソースの整理
• チームの実際の質問（Engineering / HR / Supportなど）でのデモ実施

代表的な資料セット（またはデータソースの概要）をご提示いただければ、最適なRAG構成をご提案します。

簡易FAQ

通常のチャットボットとRAG AIの違いは？
RAG AIは社内資料から回答し、引用元を提示できるため、誤回答（ハルシネーション）を抑えられます。

技術資料でも使えますか？
はい。API仕様、Runbook、SOP、PRD、Decision logなど、技術検索に強いです。

NKKTech GlobalはRAG AIを要件に合わせて導入できますか？
はい。データ・権限・業務フローに合わせて設計から実装、改善まで対応します。

お問い合わせ先：
🌐 Webサイト：https://nkk.com.vn
📧 メール：contact@nkk.com.vn
💼 LinkedIn：https://www.linkedin.com/company/nkktech