多くの企業では、重要な情報がさまざまな場所に分散しています。Google Drive、Confluence/Notion、メール、PDF、SOP（手順書）、技術チケット、議事録など――必要な情報を探すたびに、担当者は複数のツールを行き来し、時間をかけて「正しい資料」「最新版」を確認しなければなりません。

こうした課題を解決する手段として注目されているのが、社内RAG（Retrieval-Augmented Generation）です。
社内RAGは、社員が自然な文章で質問すると、社内のナレッジベースから関連情報を検索し、引用元付きで回答を返す仕組みです。

本記事では、実務で使える視点で「社内RAGの試験導入（PoC）」をどのように進めると効果的か、ポイントを整理してご紹介します。

社内RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、次の2つの機能を組み合わせた仕組みです。

• Retrieval（検索・取得）：社内ドキュメント（PDF、Word、Wiki、チケット、仕様書、SOPなど）から関連箇所を探す
• Generation（生成）：取得した情報をもとに、分かりやすい形で回答を要約・整理する

最大の特徴は、AIが一般的な知識だけで答えるのではなく、社内資料を根拠にして回答できる点です。さらに、引用元（参照リンク）を提示できるため、回答の妥当性をすぐ確認できます。

AI companyとして企業向けの実装に注力する NKKTech Global は、社内RAGを「速い・正確・検証可能・運用しやすい」形で提供することを重視しています。

なぜ社内ドキュメント検索の高速化が必要なのか

1）検索に時間がかかり、生産性が落ちる

「このAPIの必須フィールドは？」「stagingのデプロイ手順は？」といった質問でも、正しい資料を見つけるのに15〜60分かかることがあります。

2）情報が分散しており、最新版が分かりづらい

同じ仕様書でも複数バージョンが存在し、どれが正しいのか判断が難しいケースが多いです。

3）知識が属人化しやすい

特定のシニアメンバーだけが知っている状態になると、オンボーディングや引き継ぎの負荷が増え、リスクも高まります。

4）Support/運用部門でも「正しい回答」が必要

技術的な問い合わせや運用判断を行うチームにとって、SOPに沿った一貫性のある回答を素早く得ることは重要です。

社内RAGの試験導入（PoC）の進め方

ここでは、無理なく成果を出すためのPoC手順を紹介します。

Step 1：対象ドキュメントは絞ってスタートする

最初から全資料を取り込むのではなく、まずは効果が出やすい領域に限定するのがポイントです。

おすすめ例：

• SOP／業務手順書
• 技術資料（API仕様、README、DBスキーマ、Runbook）
• PRD/SRS、業務ルール

PoCの目的は「網羅性」ではなく、検索速度と回答精度の改善です。

Step 2：ドキュメント構造とアクセス制御を設計する

社内RAGの品質は、次の要素に大きく左右されます：

• 資料の整理状況
• 閲覧権限（誰が何を見られるか）
• 機密情報の保護

NKKTechでは、以下の設計を基本にします：

• プロジェクト／部門ごとのナレッジ区分
• ロールベースのアクセス制御
• 検索ログによる監査性

Step 3：Chunking（分割）を最適化する

検索精度は「ドキュメントの分割方法」で大きく変わります。

例：

• API仕様 → endpoint単位
• SOP → 手順＋条件単位
• 議事録 → topic／決定事項単位

適切にchunkingすることで、ユーザーが曖昧に質問しても正しい箇所を引きやすくなります。

Step 4：Hybrid Searchで精度を上げる

技術文書では、ベクトル検索だけでは弱い場面があります。

特に以下はキーワード一致が強く効きます：

• エラーコード
• 関数名
• DBテーブル名・カラム名
• 社内固有用語やID

そのため、PoC段階から Hybrid Search（dense + sparse） を採用することで、意味検索とキーワード検索の両方を強化できます。

Step 5：引用元付きで回答を返す

「信頼できる社内AI」に必要なのは、回答の見やすさだけではありません。
参照元を提示して検証できることが重要です。

理想的な出力は：

• 端的な結論
• 必要に応じた詳細（手順／パラメータ／注意点）
• 引用元（リンク・参照箇所）

これにより、ハルシネーション（AIの誤回答）を抑制できます。

社内RAGが特に強い質問カテゴリ

Engineering / DevOps

• 「本番デプロイのチェックリストは？」
• 「version X のrollback手順は？」
• 「このサービスのcron設定はどこ？」
• 「このDBカラムの用途は？」

QA / Product

• 「この機能の受入条件は？」
• 「最新バージョンで業務ルールが変わった？」
• 「正しいテストフローは？」

Support / 運用

• 「障害Xの対応手順（SOP）は？」
• 「この問い合わせの正式な回答ガイドは？」

PoC評価のためのKPI（導入判断の指標）

試験導入の成果は、以下の指標で評価できます：

• 検索時間の削減：1人あたり何分短縮できたか
• 回答の正確性：引用元と一致しているか
• 信頼性：参照元が明確で検証しやすいか
• 属人化削減：シニアへの質問がどれだけ減ったか
• 運用性：資料更新・権限管理・監視が容易か

NKKTech Global：実運用を前提にした社内RAGを提供するAI company

企業向けのAI検索・ナレッジ基盤の実装経験を活かし、NKKTech Globalは以下を重視します：

1）社内ナレッジ検索の課題を「実務目線」で解決する
2）引用元＋Hybrid Searchで精度と信頼性を高める
3）拡張性・運用性のある設計で、長期運用に耐える仕組みにする

社内RAGのPoCをご検討の場合、NKKTechは以下を支援できます：

• 現状ドキュメントソースの整理・監査
• 優先ユースケースに沿ったPoC構築
• 実際の質問を使ったカスタムデモ

まとめ

社内RAGは単なる「便利なチャットボット」ではなく、企業の生産性を大きく引き上げる仕組みです。

• 検索時間を削減
• 情報の一貫性を確保
• 属人化を減らす
• オンボーディングと運用を加速

社内ドキュメント検索を高速化したい企業にとって、社内RAGの試験導入は、短期間で価値検証できる非常に現実的なAI施策です。

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