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企業ナレッジベース AI の質疑応答：仕様書、契約書、SOP の答えを一言で検索
仕様書は研究開発部門のフォルダ、契約書は法務部門のメールボックスに保存され、SOP は紙で印刷して現場に掲示されています。企業ナレッジベース AI は、こうした社内文書を一か所に集約します。従業員が一言で質問すると、AI が自社文書から答えを探し、原文の出典とともに提示します。
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文書は多いのに、答えが見つからない
文書をいくら保存しても、従業員が見つけられない、または見つけても正しい版か判断できなければ、存在しないのと同じです。社内文書の AI 検索が解決するのは、まさにこの2つの課題です。
キーワードでは見つからない
文書のタイトルが「仕様変更通知」でも、従業員は「寸法は変わったか」と検索します。キーワードの一致だけでは、表現が異なると見つけられません。
どの版が正しいか分からない
同じ規程の新旧複数の版が異なるフォルダに分散しているため、見つけても現行版か判断できず、結局もう一度担当者に確認することになります。
答えがベテラン従業員の頭の中にしかない
実際の判断基準が文書に記載されていないことが多く、質問は最終的にいつも同じ担当者へ集中します。その担当者が休むと、業務もそこで止まります。
EgentWrX の AI ナレッジベースシステムの仕組み
3種類の検索方法がそれぞれ異なるデータを扱い、すべての回答に出典を付けます。誰が何を検索できるかは、権限によって決まります。
ベクトル意味検索
意味に基づいて文書を検索するため、従業員がキーワードを推測する必要はありません。仕様書、技術文書、顧客クレーム記録などの長文に適しており、「寸法は変わったか」と質問しても、「仕様変更通知」というタイトルの文書を見つけられます。
文書を検索
SQL でデータベースを直接検索
数値に関する質問はデータベースを直接検索します。AI が従業員の検索意図を理解し、SQL がデータの取得と計算を行うため、数値には根拠があり、モデルによる推定ではありません。
データを検索
Wiki でルールを管理
規程、就業規則、SOP を Wiki に登録すると、回答に引用箇所が表示され、従業員は原文を開いて内容を確認できます。
ルールを確認
4層の権限管理と監査
管理者は組織、部門、役割、データの4層に基づいて、誰が何を閲覧できるかを管理します。モデルの呼び出しやナレッジの利用は各工程で記録され、後から確認できます。
誰が何を閲覧できるか
経験とデータをナレッジベースに整理した企業
これらの企業は、従業員の頭の中や各部門のファイルに分散していたナレッジを、AI で検索できるナレッジベースに整理しています。
企業ナレッジベース AI に関するよくある質問
- RAG とは何ですか？
- RAG は検索拡張生成の英語略称です。まず自社文書から関連する箇所を検索し、AI がその内容に基づいて回答します。そのため、回答の根拠は社内文書にあり、出典も提示できます。EgentWrX ナレッジベースのベクトル意味検索も、この方式に該当します。
- 文書回答 AI と、ファイルを ChatGPT にアップロードする方法は何が違いますか？
- 違いは、文書の一元管理、権限の階層化、回答への出典表示です。文書は会社が管理するナレッジベースに保存され、個人の会話履歴に分散しません。従業員は閲覧権限のある文書だけを検索できます。各回答には原文の該当箇所が表示され、根拠が見つからない場合は根拠なしと回答し、一般知識で補いません。
- 企業ナレッジベースのデータが外部に漏れることはありませんか？
- オンプレミスまたはハイブリッド導入を選択すれば、機密データを社内に保持できます。権限は組織、部門、役割、データの4層で管理され、ナレッジを利用する各工程が記録されるため、誰がいつ何を閲覧したかを後から確認できます。
- どの程度の文書を整理すれば利用を開始できますか？
- すべての文書を整理し終える必要はありません。1つの部門、1種類の文書から開始できます。顧客の現場では、文書量の多さが成功を意味するわけではなく、版、有効期限、保守の仕組みが重要です。まず回答範囲を定め、文書に版、日付、出典を明記し、各部門で更新と期限切れデータの削除を担当する人を決める必要があります。
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