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。
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。
Before / After
相談前によくある不安と、
この進め方でどう解消するか
よくある不安
「原因も分からないまま、「作り直しましょう」と言われるのでは」
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特定する
始まってからの状態
原因を特定してから、直す範囲を決める
「全部作り直し」が前提ではありません。
よくある不安
「一度使われなくなったAI、もう現場は戻ってこないのでは」
現場のよくある質問で精度を確認してから、再展開する
始まってからの状態
「答えられる状態」にしてから再登場させる
もう一度使ってもらうところまで伴走します。
よくある不安
「直しても、文書が古くなればまた廃れるのでは」
文書の更新が自然にAIへ反映される運用の流れを作る
始まってからの状態
更新が自然に反映される仕組みが残る
廃れないナレッジ基盤として定着します。
不安に答えるのではなく、不安が生まれない進め方にする。それがRAG精度改善の設計方針です。
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。
登録不要・無料で使える検討シート
社内RAGの導入・精度改善検討シート
質問例、根拠資料、文書更新、権限、利用されない理由を整理し、RAGの改善箇所を見つけるシートです。 AIに貼り付けて相談できるプロンプトも用意しています。
この課題の検討シート・AIプロンプトを見る →シートが未記入でも、いまの状況からご相談いただけます。
Free Guide
資料「社内ナレッジRAG構築の検討ガイド」
社内資料に基づいて正確に答えるAI（RAG）を構築する前に整理したい、データ・精度・運用の考え方をまとめたPDFです。問い合わせの前に、まず社内検討の材料としてお使いください。
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
ReactLibrary
TypeScriptLanguage
ViteBuild
PythonLanguage
FastAPIFramework
SupabaseBaaS
FirebaseBaaS
ClaudeLLM
OpenAILLM
GeminiLLM
LangChainFramework
LangGraphFramework
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