Knowledge RAG
社内ナレッジRAGの構築・精度改善
「社内AIを作ったのに、誰も使っていない」——原因はAIの性能ではなく、 データと設計にあることがほとんどです。精度が出ない理由を診断して直すレスキューと、 これから作る場合の構築。どちらの入口からでもご相談いただけます。
Situations
こんな状況ではありませんか？
「AIを入れた」と「ナレッジが回っている」の間には、いくつかの壁があります。
「社内AIを作ったのに、答えが的外れで誰も使わなくなった」
精度が出ない原因を診断します
「結局「詳しい人に聞かないと分からない」が減っていない」
使われるAIに立て直します
「マニュアル・議事録・過去のやり取りが散らばっていて、探せない」
これから作る構築も承ります
「導入直後は使われたが、更新されず情報が古びて廃れた」
運用が回る仕組みごと作ります
Causes
なぜ社内AIの精度は上がらないのですか？
原因は大きく3つに分かれます。診断では、どこに原因があるかを実際の質問と回答から特定します。
読ませているデータの問題
古い版と新しい版が混在している、暗黙の前提が文書化されていない——精度問題の大半はAIではなくデータ側にあります。
検索・分割設計の問題
文書の切り方・検索の仕方が業務の質問の形と合っていないと、正しい資料があっても引き当てられません。
運用の問題
新しい文書が追加される流れがないと、AIは導入した日の知識で止まります。更新が回る運用設計が必要です。
これから新しく構築する場合の詳細はAIソフトウェア開発（RAG環境開発）を、発注前の準備はコラム社内文書RAGを受託で作るとき、発注前に決める5つのことをご覧ください。
Process
精度改善はどう進みますか？
診断→改善→再展開→運用定着の4ステップ。診断だけで区切ることもできます。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
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。
Assurance
再展開して終わりにしません
一度直しても、また廃れることがあります。使われ続ける状態まで見届けます。
再展開後の精度モニタリング
再展開して終わりにせず、実際の利用状況を見ながら精度が維持できているかを確認します。
廃れた場合の再診断も対応
運用の中で再び精度が落ちてきた場合も、同じ診断プロセスで原因を特定し立て直します。
構築物は御社の資産に
データ整備・検索設計・システムは御社に帰属します。将来的な内製化や他社への引き継ぎも制限しません。
FAQ
よくある質問
Q. 他社が構築したRAGでも改善をお願いできますか？
A. はい。他社構築・自社構築を問わず診断から承ります。作り直しが不要で設定とデータの整備だけで改善するケースも多くあります。
Q. 精度が上がらない原因は何が多いですか？
A. 最も多いのは読ませているデータ側の問題です。古い文書の混在・文書化されていない暗黙知・質問の形と合わない文書構造など。AIモデルの性能が原因であるケースはむしろ少数です。
Q. これから新しく作る場合もお願いできますか？
A. はい。RAG環境の構築はAIソフトウェア開発の主要メニューです。発注前に決めるべきことはコラム「社内文書RAGを受託で作るとき、発注前に決める5つのこと」にまとめています。
Q. 社内の機密文書を扱うことになりますが、大丈夫ですか？
A. NDA締結の上、扱う文書の範囲と保存場所・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。
Q. 診断だけお願いすることはできますか？
A. はい。診断レポート（原因の特定と改善の選択肢）までで区切れます。改善を社内で実施いただく形でも大丈夫です。
Tech Stack
対応する技術スタック
課題に合わせて、ちょうどいい技術を選んで組み立てます。一覧にない技術もご相談ください。
Next.jsFramework
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PythonLanguage
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SupabaseBaaS
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OpenAILLM
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