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企業内ナレッジベースの構築と管理：RAGi で AI 駆動のスマートナレッジプラットフォームを構築

企業の知識は各部門のドキュメント、システム、そして従業員の頭の中に散在しており、情報サイロと知識の流失を引き起こしています。RAGi エンタープライズ AI プラットフォームは RAG 技術と大規模言語モデルを組み合わせ、従業員が自然言語で社内全体のナレッジ資産を検索できるようにします。

企業のナレッジマネジメントが直面する課題

マッキンゼーの調査によると、知識労働者は平均して業務時間の約 20% を情報の検索と整理に費やしています。多くの企業ではこの問題はさらに深刻で、重要な知識が ERP システム、CRM データベース、SharePoint のフォルダ、メール受信箱、Teams のチャット履歴、そして従業員個人のメモや経験の中に散在しています。これらの分散した知識は深刻な情報サイロを形成し、従業員が特定の情報を必要とする際に、部門を横断して問い合わせたり、ドキュメントを探し回ったり、すでに存在する解決策を一から調査し直すなど、多大な時間を費やすことになっています。

ナレッジの流失も緊急性の高い課題です。ベテラン社員が退職や定年を迎える際、彼らが長年にわたって蓄積してきた専門知識と経験は多くの場合、失われてしまいます。新入社員が同等の知識基盤を再構築するには、数か月から数年を要することもあります。金融・法律・製造業など、専門知識への依存度が高い業界では、ナレッジ流失による損失はさらに計り知れないものがあります。

従来のナレッジ管理システムはこれらの問題を解決しようとしてきましたが、実際の使用効果は往々にして期待外れです。従業員は複雑なカテゴリ構造を覚え、正確なキーワードで検索しなければならず、システムが返すのは大量のドキュメントの一覧で、必要な答えを見つけるには一つひとつ読まなければなりません。このような高い利用ハードルと非効率な検索体験が、多くのナレッジ管理システムを最終的に「ドキュメントの墓場」にしてしまう原因です。

RAGi ソリューション説明

RAGi エンタープライズ AI 検索拡張生成エンジンは RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術アーキテクチャを採用し、企業の各種ドキュメントやナレッジ資産を AI が理解できるベクトルデータベースに変換します。大規模言語モデル（LLM）の生成能力と組み合わせることで、従業員は自然言語で質問でき、システムは企業のナレッジベースから関連情報を精密に検索して構造化された回答を生成します。

ChatGPT などの汎用型 AI とは異なり、RAGi の回答は企業自身のナレッジベースの内容に完全に基づいており、回答の正確性と信頼性を確保します。システムは回答に引用元を明記し、ユーザーが元のドキュメントを参照して情報の正確性を検証できるようにします。この「根拠のある AI」モデルにより、大規模言語モデルに多い「ハルシネーション（幻覚）」の問題を効果的に解消します。

RAGi は PDF、Word、Excel、PowerPoint、プレーンテキストファイル、および構造化データベースのコンテンツなど、多様な形式の企業ドキュメントのインポートをサポートしています。システムはドキュメントの意味的分割、ベクトル化インデックスの作成、および知識グラフの構築を自動的に行い、異なるドキュメント間の関連性も AI が理解・活用できるようにします。

セキュリティ面において、RAGi はエンタープライズグレードの権限管理機能を提供します。部門や役割の異なる従業員に対してナレッジベースへのアクセス範囲を個別に設定でき、機密情報が未承認者にアクセスされないよう確保します。企業は RAGi を自社サーバーまたはプライベートクラウド環境に展開することも選択でき、企業データが自社の管理範囲を離れないよう保証します。

RAGi 企業ナレッジベースのコア機能

  • 自然言語クエリ：従業員は「弊社の休暇規定はどのようなものですか？」「前四半期の製品 A の販売データは？」といった日常的な会話形式で質問でき、システムがナレッジベースから検索して回答します。
  • マルチフォーマット文書インポート：PDF、Word、Excel、PowerPoint、プレーンテキストなど一般的な形式のドキュメントを一括インポートでき、意味的分割とベクトル化インデックス作成を自動的に行います。
  • ソース引用とトレーサビリティ：すべての回答に引用元のドキュメントと段落が明記され、ユーザーはワンクリックで原文を確認でき、情報の信頼性と追跡可能性を確保します。
  • エンタープライズグレードのアクセス権限管理：部門・役割・職位に応じてナレッジベースへのアクセス権限を設定し、企業の機密情報を保護します。
  • 継続的な学習と更新：文書の追加・更新後、ナレッジベースは即時同期され、従業員が常に最新の情報を参照できるようにします。
  • プライベート展開オプション：企業自社サーバーまたはプライベートクラウド環境に展開可能で、QubicX オンプレミス AI プラットフォームと組み合わせることで、企業データが自社ネットワークを一切離れない環境を実現します。

期待される成果と効果

RAGi 企業ナレッジベースを導入した企業は、以下の成果が期待できます：

  • 従業員の情報検索時間を60%以上削減し、コア業務により多くの時間を充当
  • ベテラン社員の知識と経験を効果的に保存し、人材流動による知識流出リスクを低減
  • 新入社員のオンボーディング速度を向上させ、AI によるリアルタイム検索で長期的な試行錯誤や繰り返しの質問を代替
  • 部門間の情報サイロを解消し、部門横断的な知識共有と協働を促進
  • 従業員が取得する情報が最新かつ検証済みであることを保証し、陳腐化した情報による意思決定ミスを削減
  • 企業専用の AI ナレッジ資産を構築し、組織の知識を継続的に蓄積・向上

よくある質問

ChatGPT などの汎用型 AI の回答は学習データに基づいており、不正確な内容（ハルシネーション問題）が生じる可能性があり、企業内部の専有ナレッジにアクセスすることもできません。RAGi は RAG 技術を採用し、すべての回答は企業が自ら投入したドキュメントとナレッジベースに基づいており、回答の正確性を確保した上で引用元を付記して検証を容易にします。
RAGi はエンタープライズグレードのセキュリティ保証を提供します。企業はシステムを自社サーバーまたはプライベートクラウドに展開でき、データが企業ネットワークを一切離れません。QubicX オンプレミス AI プラットフォームと組み合わせることで、AI モデルの推論も企業内部で完結し、最高水準のデータセキュリティを確保します。また、きめ細かな権限管理により、各担当者が承認されたナレッジの範囲のみにアクセスできるよう制御します。
特別な整理作業は必要ありません。RAGi は一般的な形式のドキュメント（PDF、Word、Excel、PowerPoint など）を直接インポートでき、システムが自動的にドキュメントの解析・意味的分割・ベクトル化インデックスを行います。ただし、ドキュメントの品質が高いほど（構造が明確、内容が完全など）、AI の検索・回答の精度も向上します。
RAGi のナレッジベース容量は企業のニーズに応じて柔軟に拡張できます。システムは高効率のベクトルインデックス技術を採用しており、数十万件のドキュメントに対しても高速な検索速度を維持します。具体的な容量と拡張プランについては、貴社の実際のニーズに応じてご提案しますので、お気軽にお問い合わせください。
基本的なシステム構築と初期ドキュメントのインポートは、通常数週間以内に完了します。実際の期間は企業のドキュメント量、システム統合の要件、および展開環境（クラウドまたはオンプレミス）によって異なります。各お客様に専用の導入計画を策定し、スムーズな稼働開始を確保します。

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