結論から言うと、可能です。しかも、企業がRAG（Retrieval-Augmented Generation）を最短で業務に載せる方法として、Google Drive・SharePoint・OneDrive など既存の文書基盤に“重ねる”導入は非常に一般的です。
「新しいシステムに全移行しないと使えない」ということはなく、既存の保管場所を活かしたまま、検索性と回答品質（根拠付き）を大幅に改善できます。

NKKTech Global は、エンタープライズ向けGenAI/RAGの導入を支援する AI company として、精度・セキュリティ・運用性（権限/監査/更新）を重視した実運用レベルのRAGを提供しています。

1) “統合”とは何をすることか？（誤解されやすいポイント）

RAGを「質問のたびにファイルを直接読み込む仕組み」と捉えると、遅い・不安定・運用が難しい、になりがちです。
実運用のRAG統合は、基本的に 同期（Sync）＋インデックス化（Index） の考え方です。

• 定期同期（Scheduled Sync）：15分/1時間/1日などの周期で差分取り込み
• イベント駆動（Webhook / Event）：作成・更新・削除が起きたら即時反映
• ハイブリッド運用：Webhookで素早く更新し、定期同期で取り漏れを補完

重要なのは、RAGは Drive/SharePoint/OneDrive を置き換えるのではなく、
既存の文書保管基盤の上に「賢い検索＋根拠付き回答」のレイヤーを追加する、ということです。

2) Drive / SharePoint / OneDrive 統合RAGの基本アーキテクチャ

最小構成で、かつ拡張しやすいアーキテクチャは以下の6要素です。

(1) コネクタ（Connector）

• Google Drive API
• Microsoft Graph API（SharePoint / OneDrive）

OAuthやサービスアカウント等、企業環境に合わせて認証を設計します（必要最小権限）。

(2) 取り込みパイプライン（Ingestion）

• メタデータ取得：フォルダパス、所有者、作成/更新日時、拡張子、権限、SharePointのSite/Library情報 等
• コンテンツ抽出：doc/pdf/pptx/xlsx など
• スキャンPDFがあれば必要に応じてOCR

(3) チャンク分割＋付加情報（Chunking & Enrichment）

• 見出し・節・条項・表・箇条書きなど 文書構造に沿って分割
• 各チャンクにメタデータ付与（部門、案件、リンク、版、タグ、カテゴリ…）

(4) インデックス（Indexing）

• ベクトル検索（意味検索）
• ハイブリッド検索（キーワード＋ベクトル）
  → 文書番号、テンプレコード、条番号、固有名詞、製品IDに強くなります

(5) RAG実行（Retrieval + Answering）

• 関連チャンク（top-k）を取得
• 必要なら rerank で精度向上
• LLMが回答生成 + 引用（ファイル名/該当箇所/リンク）

(6) ガバナンス（権限・監査・運用）

• RBAC/ABAC（部門/案件/グループ単位のアクセス制御）
• 監査ログ（誰が何を聞き、どの文書を参照したか）
• DLP/マスキング（機密情報対策）
• “根拠がない場合は不明と返す” ルール（幻覚対策）

3) 権限は維持できる？（Drive/SharePoint/OneDriveのアクセス制御）

維持できます。そしてエンタープライズ導入では必須です。主に2方式があります。

方式A：権限情報をインデックスに持たせる（推奨）

• インデックス時に、文書/チャンクへ権限コンテキスト（グループ/ユーザー/サイト等）を付与
• 質問時に ユーザー権限で検索結果をフィルタしてからLLMへ渡す
  利点：高速・スケーラブル・運用向き

方式B：質問時にリアルタイムで権限チェック

• 候補ソースを取得後、APIで都度アクセス可否を確認
  利点：厳密で安全
  欠点：API呼び出し増、遅延増、コスト増

NKKTech Global の現場導入では、方式A＋定期的な権限再同期が最もバランスが良いケースが多いです。

4) よくある課題と対策

1) Excel / PowerPoint の表が多い

• 表を“そのまま”扱えるパーサが必要
• 大きい表は行/セクション単位でチャンク化

2) 版管理の混乱・ファイル名の不統一

• 更新日時、フォルダ規約、命名規則から版推定
• “版管理ルール” をカテゴリ別に適用

3) 多言語（VN/EN/JP）の混在

• 多言語に強い埋め込みモデル選定
• ハイブリッド検索が効く（専門用語・略語・コード）

4) 更新反映（Freshness）

• Webhook＋定期スキャンで抜け漏れ防止
• 差分インデックス（変更ファイルのみ更新）

5) 機密情報

• マスキング/閲覧制限（価格、個人情報、契約条件など）
• “許可された根拠のみで回答” を強制
• 監査ログの整備

5) どこから始めるべきか？

Drive/SharePoint/OneDrive が混在する企業では、実務的に次の順が最短です。

1. 1つのリポジトリ + 1〜2部門でPoC（例：人事規程、営業提案テンプレ、PMOプロセス）
2. 問い合わせが多く、間違えるとリスクが高い文書（SOP、規程、契約、テンプレ）から
3. KPIが出たら 2つ目・3つ目のリポジトリへ展開

6) 効果を示すKPI例

• 情報探索時間の短縮（導入前→導入後）
• “引用付き正答率”（根拠ありで正しい回答が出せた割合）
• “現コーパスに見つからない”率（不足データや構造問題の発見に使える）
• 社内満足度（CSAT）

7) NKKTech Global の支援範囲

AI companyとして NKKTech Global は以下を重視して提供します：

• Google Drive / Microsoft 365（SharePoint/OneDrive）向けコネクタ
• 構造に沿ったチャンク化と高品質なインデックス設計
• ハイブリッド検索＋引用前提の回答設計
• 権限連動（permission-aware）＋監査ログ
• PoC → 本番へ拡張できる明確なロードマップ（既存文書基盤を壊さない）

最初は、規程・SOP・テンプレ・契約などの“勝ち筋”から始めることで、2〜3週間で手応えのあるPoCが可能です。

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