なぜ「自社のことを知らないAI」では物足りないのか

一般的な生成AIは、世の中の膨大な情報を学習していますが、あなたの会社の規程・製品仕様・過去のやり取りは知りません。そのため「自社のルールでは」という質問には正しく答えられません。

この弱点を補うのが RAG（検索拡張生成）です。質問に関連する社内文書をまず検索し、その内容をAIに渡したうえで回答させる、という二段構えの仕組みです。

RAGを支えるのは結局「データの整理」

RAGの精度は、検索対象となる文書がどれだけ整っているかで決まります。

  • 文書が最新か　古い規程と新しい規程が混在していると、AIは古い方を引用してしまいます。
  • 重複がないか　似た内容の文書が複数あると、どれが正なのか判断できません。
  • 意味のまとまりで区切れているか　文書を細かく分割しすぎると文脈が失われ、検索の精度が落ちます。

つまりRAG導入は、AIの設定作業である以上に、社内文書の棚卸し作業です。

最初の対象は「よくある質問」から

全社の文書を一度に対象にすると、整理が追いつきません。まずは問い合わせの多い領域——たとえば経費精算のルールや製品の基本仕様——に絞り、限られた良質な文書から始めると、効果を実感しながら無理なく広げられます。