他社が構築したRAG・自社で内製したRAGを問わず、診断から承ります。進め方は次の4ステップです。

・STEP 01 診断 … 実際の質問と回答のズレを分析し、原因がデータ・検索設計・運用のどこにあるかを特定します

・STEP 02 改善 … 原因に応じてデータ整備・検索設計の作り直し・モデル変更を行い、回答の質を検証します

・STEP 03 再展開 … 現場のよくある質問で精度を確認してから再展開し、「もう一度使ってもらう」ところまで伴走します

・STEP 04 運用定着 … 文書の更新が自然にAIへ反映される運用の流れを作り、廃れないナレッジ基盤にします


このうち当社が最も重視しているのが、STEP 04の運用定着です。導入直後は使われたのに、情報が更新されず古びて廃れる——社内AIで最も多い失敗は、精度ではなく運用で起きます。文書の追加・更新が自然にAIへ反映される流れまで作って、はじめて「ナレッジ基盤」と呼べると当社は考えています。

■ 進め方について

・社内データの取り扱い … NDA（秘密保持契約）を締結のうえ、扱う文書の範囲と保存場所、入力内容がAIの学習に使われない構成を設計段階で確定します。「どの文書は読ませない」の線引きも一緒に決めます

・診断だけの依頼 … 可能です。診断レポート（原因の特定と改善の選択肢）までで区切り、改善を社内で実施いただく形でも問題ありません

・構築物の帰属 … データ整備・検索設計・システムは発注企業様に帰属します。将来的な内製化や他社への引き継ぎも制限しません

・費用 … 対象の文書量と規模によって変わるため、ヒアリングのうえ無料でお見積もりします

■ 代表コメント

「製造業のお客様とお話ししていると、『あの人に聞けば分かる』で回っている業務の多さに気づかされます。それは組織の強みである一方、その方が退職された日に、会社から知識が消えるということでもあります。

今回の事例では数百件の文書を自然言語で検索できるようにしましたが、私たちが本当にこだわったのは、マニュアル類と過去資料で索引を分けるという設計です。