製造業の技術・品質ナレッジ
過去の不具合報告や技術資料、作業手順書を横断して検索し、類似事例や対処方法を現場ですぐに確認できるようにします。
GENERATIVE AIRAG開発探す時間を、
RAG開発探す時間を、
考える時間に。
必要な情報は社内のどこかにあるのに、探すだけで時間が過ぎていく。RAG開発は、社内の文書を検索し、その内容をもとに生成AIが回答する仕組みをつくることです。Otsumuは対象資料の整理から検索精度の調整、閲覧権限への対応、参照元の表示まで、現場が信頼して使える社内ナレッジ検索を構築します。
- 回答と一緒に参照元の資料を表示
- 部署や役職ごとの閲覧権限に対応
- 資料の更新を自動で取り込み
初回相談無料・30分 ／ 要件が固まっていなくても大丈夫です ／ ご依頼の判断は相談後で構いません
こんなお悩み、
ありませんか？
- マニュアルや規程が散在し、必要な情報を探すのに時間がかかる
- 同じ質問がベテラン社員に集中し、本人の業務が止まる
- ChatGPTに社内のことを聞いても、正しい答えが返ってこない
- 機密資料を扱うため、権限管理やセキュリティが気になる
BEFORE資料を探してフォルダを何度も開く
AFTER質問するだけで、該当箇所と要点がまとめて返ってくる
BEFOREノウハウが特定の社員の頭の中にある
AFTER過去の資料や対応記録から、誰でも知見を引き出せる
BEFOREAIの回答が正しいか確かめられない
AFTER回答ごとに参照元が示され、原文ですぐに確認できる
ひとつでも当てはまったら、
30分で進め方を整理しませんか。
FEATURESRAG（社内ナレッジ検索）開発で
RAG（社内ナレッジ検索）開発で
対応できること。
記載は一例です。必要な機能は、目的と予算に合わせて一緒に絞り込みます。
01
社内文書の取り込み
PDF、Word、Excel、社内Wikiなど形式の異なる資料を検索できる形に整え、ナレッジとして取り込みます。
02
参照元付きの回答
回答に使った資料名や該当箇所を併せて表示し、利用者が原文を確認したうえで判断できるようにします。
03
閲覧権限の反映
部署や役職ごとのアクセス権を検索結果に反映し、閲覧できない情報が回答に含まれないよう制御します。
04
既存ストレージ連携
Google Workspaceやファイルサーバー、kintoneなどに保管された資料を、更新に合わせて自動で取り込みます。
05
検索精度のチューニング
実際の質問と回答を評価しながら資料の分割方法や検索方法を調整し、求める情報にたどり着きやすくします。
06
利用状況の可視化
よく検索される内容や回答できなかった質問を集計し、不足している資料の整備に役立てます。
活用シーンの例。
専門職の調査・リサーチ業務
社内に蓄積した過去の調査資料や報告書を検索し、論点の整理や類似案件の確認にかかる時間を短縮できるようにします。
新入社員のオンボーディング
就業規則や業務マニュアル、社内用語集をもとに質問へ回答し、教育担当者に同じ質問が集中する状態を和らげます。
Otsumuに任せる、
3つの理由。
事業の成果から、つくる範囲を決める
言われた仕様をそのままつくるのではなく、目的と効果から逆算して、本当に必要な機能に絞り込みます。
AI活用で、速く・小さく
AIを開発プロセスに組み込み、少人数・短期間で動くシステムに到達します。投資を抑えて、早く効果を確かめられます。
つくった後まで、同じチームで
リリース後の改善、運用の自動化、KPI改善まで一気通貫。開発会社と運用担当の間で意図がずれません。
開発の進め方。
- STEP 01
目的と要件の整理
解決したい課題と効果を確認し、最初に必要な機能と優先順位を決めます。
- STEP 02
設計・プロトタイプ
画面とデータの設計を行い、触れるプロトタイプで認識をそろえます。
- STEP 03
開発・リリース
AIを活用した開発で、小さく早くリリース。テストと移行も支援します。
- STEP 04
改善・保守運用
利用状況をもとに改善を続け、保守・運用の自動化まで支援します。
PRICING
費用の目安。
掲載価格は税別の参考価格です。対象範囲を確認し、正式なお見積もりをご案内します。
ご相談から、開始まで。
- 01
フォームから申込み
1〜2分で完了。わかる範囲のご記入で大丈夫です。
- 02
日程のご連絡
担当者から、日程調整のご連絡をします。
- 03
30分の無料相談
現在地と課題を伺い、次に確認すべき論点を整理します。
- 04
ご提案・お見積もり
範囲・期間・費用をご提案。ご納得いただいてから開始します。
RAG（社内ナレッジ検索）開発の
よくあるご質問
RAGとは何ですか？ChatGPTとの違いは？
RAGは、質問に関連する社内文書を検索し、その内容をもとに生成AIが回答する仕組みです。AIモデルが元々知らない社内固有の情報についても、資料に基づいた回答を得られる点が大きな違いです。
社内の機密情報を扱っても大丈夫ですか？
学習に利用されない法人向けのAI提供形態を選び、閲覧権限に応じた検索制御やログ管理を組み込みます。データの保管場所やクラウド環境も、社内のセキュリティ基準に合わせて設計します。
資料が整理されていなくても始められますか？
始められます。まず対象とする資料の範囲を絞り、検索しやすい形への整形や古い資料の除外を一緒に進めます。使いながら不足が見えてくるため、段階的に整備していく進め方が現実的です。
回答の精度はどのように高めていきますか？
実際の質問と期待する回答を評価用に用意し、資料の分割方法や検索方法を調整しながら改善します。精度を保証するものではありませんが、公開後も利用ログをもとに継続的に改善します。
相談したら、必ず依頼しないといけませんか？
いいえ。初回の30分は、現在地と次に確認すべき論点を整理する場です。ご依頼の有無にかかわらず、お持ち帰りいただける内容をお伝えします。
秘密保持や契約の条件はどうなりますか？
秘密保持、成果物の取り扱い、契約・検収の条件は、ご相談時に確認のうえ合意します。
RAG（社内ナレッジ検索）開発の実践記事
- RAGの回答精度を改善する方法：検索・分割・プロンプトの見直し
- RAGシステムの構築手順：社内文書を検索して答えるAIの作り方
- RAGのチャンク分割の考え方：文書の種類別に最適な分け方
- PDFや表を含む社内資料をRAGで扱うときの前処理の工夫
- RAGでの権限管理：見てはいけない文書を回答に混ぜない設計
- RAGとファインチューニングの使い分け：目的別の判断基準
関連用語：埋め込み（エンベディング）ベクトルデータベースベクトル検索セマンティック検索ハイブリッド検索チャンク（チャンク分割）リランキンググラウンディング
あわせて検討される開発
RAG（社内ナレッジ検索）開発のご相談は、
まず30分から。
初回相談は無料です。目的と現状を伺い、進め方と費用感を整理します。
お申し込み後、担当者から日程調整のご連絡をします。
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