【RAG導入事例】社内ナレッジ検索をAIで90%高速化した方法

「ChatGPTで業務効率化」という話をよく聞きますが、汎用AIをそのまま使うだけでは**「で、うちの会社のこと知らないよね」**という壁にぶつかります。

playparkでは複数のAI活用プロジェクトを手がけてきましたが、最も効果を発揮したのは社内データとAIを組み合わせた仕組みでした。「AIすごい！」で終わらない、実際に役立つ活用法をお伝えします。

汎用AIの限界：「知らないことは知らない」問題

ChatGPTをそのまま業務に使おうとすると、以下の壁に直面します。

1. 社内情報を知らない

「弊社の契約条件は？」「過去のプロジェクトでどう対応した？」という質問に対して、「私はあなたの会社の情報にアクセスできません」と正直に答えてくれます。まあ、当然ですよね。

2. 最新情報に弱い

学習データに含まれていない最新の技術動向やライブラリ情報は、自信満々に古い情報を教えてくれることがあります。「それ、2年前のバージョンでは...？」という経験、ありませんか。

3. ハルシネーション（もっともらしい嘘）

特に数値や固有名詞が絡む回答では、堂々と間違った情報を返すことがあります。「その会社名、存在しないんですけど...」という事態に遭遇した方、いらっしゃるはず。

解決策：RAG（検索拡張生成）で社内ナレッジを活かす

これらの課題を解決するアプローチが**RAG（Retrieval-Augmented Generation）**です。簡単に言うと、「AIに社内資料を読ませてから答えさせる」仕組み。

実際のプロジェクトでは、社内のPDF文書をAIで検索できるシステムを構築しました。

導入前の課題

導入後の成果

実装のポイント：何が効果を生んだか

1. 「質問」で検索できるUI

従来のキーワード検索ではなく、「〇〇の契約条件は？」のような自然言語で質問できるインターフェースを採用。「検索ワード何にしよう...」と悩む時間がゼロに。

2. ユーザーごとのデータ分離

セキュリティ要件として、ユーザーごとに文書を隔離管理。「経理部の資料が営業に見えちゃった」という事故を防止しながら、部署内での活用を促進。

3. 運用コストの最適化

クラウドネイティブな設計により、月額1万円以下での運用を実現。「AI導入は高い」というイメージを覆す価格帯に。

AI活用で効果が出るケース・出ないケース

複数のプロジェクトを通じて見えてきた傾向をまとめます。正直に言います。

効果が出やすいケース

効果が出にくいケース（正直に言うと）

別のAI活用事例：シフト管理の自動化

AIの強みを活かした別の事例として、シフト管理システムがあります。

課題

• シフト作成に毎月10時間以上（店長の休日が消える）
• 予約とシフトの不整合が月3〜5件（「えっ、今日誰もいない」事件）
• 労働法遵守の確認が手作業（「あ、休憩取ってない...」）

AIで解決した結果

この事例では、AIが「最適なシフト案を提案」し、最終判断は店長が行う設計にしました。AIは万能ではないが、人間の判断を補助するツールとしては非常に強力という学び。AIに丸投げじゃなく、AIと協力する関係がベストです。

AI導入を検討する際のチェックリスト

実際のプロジェクト経験から、AI導入前に確認すべきポイントをまとめました。

• 独自データがあるか？ → 汎用AIとの差別化ポイント。これがないと「ChatGPTでよくない？」になる
• 人間のレビューを組み込めるか？ → 品質担保の仕組み。丸投げは危険
• ROIは明確？ → 「時間削減×単価」で投資回収を試算。「なんとなくAI」は失敗する
• セキュリティ要件を満たせるか？ → 特に社内データ活用時。「情報漏洩したらAIのせい」は通用しない

まとめ

ChatGPTなどの生成AIは、社内ナレッジと組み合わせることで真価を発揮します。

汎用AIをそのまま使うのではなく、自社のデータや業務フローに合わせた仕組みを構築することで、検索時間90%削減、シフト作成80%削減といった成果につながります。

「AIを業務に取り入れたいが、何から始めればいいかわからない」「ChatGPTを導入したけど、いまいち効果が出ない」という方は、お気軽にご相談ください。導入事例をベースに、最適なアプローチをご提案します。

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