「あの資料どこだっけ」をなくしたい
- 前に似た見積もりを出したはずだが、どのファイルか分からない
- 手順書はあるが、どこに何が書いてあるか知っているのは一部の人だけ
- 新しく入った人が、同じ質問をベテランに何度もしている
社内の知識は、共有フォルダやチャット、個人のパソコンに散らばりがちです。探す時間と、聞かれる側の手間が、少しずつ積み重なっていきます。
これを解決する方法のひとつが、社内の資料に答えるAIアシスタントです。「A社向けの前回の見積もりで、保守費はいくらだった？」と聞くと、該当する資料を探して、根拠の場所と一緒に答えを返します。
ChatGPT にそのまま聞くのとは何が違うか
ChatGPT などの生成AIは、インターネット上の一般的な知識で答えます。自社の見積書や手順書の中身は知りません。無理に答えさせると、それらしい作り話（ハルシネーション）が混ざります。
社内AIアシスタントは、答える前に社内の資料を探し、見つかった部分だけをもとに答える仕組みにします。この仕組みを RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索で補強した生成）と呼びます。
RAGの仕組み
流れは3段階です。
- 資料を細かく分けて、探せる形にしておく：マニュアルや議事録を段落ごとに分け、意味で検索できるように準備します
- 質問が来たら、関係する部分を探す：質問と意味の近い段落を、いくつか取り出します
- 見つかった部分だけをもとに答える：取り出した段落をAIに渡し、「この中に書いてあることだけで答えて。書いていなければ分からないと言って」と指示します
3で根拠にした資料の名前や場所を答えに添えるようにしておくと、使う人が元の資料を確かめられます。AIの答えを鵜呑みにしないための、大事な仕掛けです。
始める前に決めること
仕組みそのものより、ここで決めることのほうが結果を左右します。
1. どの資料から始めるか
最初から全部の資料をつなぐ必要はありません。よく聞かれる質問に答えられる資料から始めます。
- 社内でいちばん同じ質問が繰り返されているのは何か
- その答えが載っている資料はどれか
- その資料は最新か
古い版と新しい版が混ざっていると、AIは古いほうをもとに答えることがあります。つなぐ前に、資料の棚卸しをしておきます。
2. だれが何を見てよいか
社内の資料には、全員に見せてよいものと、そうでないものがあります。給与、人事、顧客との個別の契約などです。
AIアシスタントも、聞いた人が本来見てよい資料の範囲でしか答えないようにする必要があります。フォルダの閲覧権限をそのまま引き継げる仕組みを選ぶか、見せてよい資料だけをつなぐようにします。
3. データをどこに置くか
使うAIサービスが、送ったデータを学習に使わないか、どの国のサーバーで扱われるかを確認します。法人向けのプランでは、学習に使わないことを明記しているものが一般的です。
4. だれが資料を更新するか
手順や料金が変わったのに資料が古いままなら、AIも古い答えを返し続けます。「手順を変えたら、アシスタント用の資料も直す」を、だれの仕事にするかを決めておきます。
定着させるための工夫
- 使う場面を決めて案内する：「見積もりを作る前に、過去の似た案件をアシスタントに聞く」のように、業務の流れの中に置きます
- 答えられなかった質問を集める：足りない資料が分かり、次に何をつなぐべきかが見えてきます
- 最初は小さな部署で試す：一部の部署で1〜2か月使ってみて、資料の範囲と答え方を整えてから広げます
まとめ
- 社内AIアシスタントは、社内の資料を探してから答える仕組み（RAG）でつくる
- 根拠の場所を答えに添えて、元の資料を確かめられるようにする
- 資料の選び方・閲覧権限・データの置き場所・更新の担当を先に決める
YUWA の 社内AIアシスタント では、資料の棚卸しと閲覧権限の整理から、使い方が社内に定着するまでを一緒に進めています。「うちの資料でもできるか」の確認から、お気軽にご相談ください。
