社内文書検索やRAGを検討するとき、多くの場合は「AIが質問に答えてくれるか」に注目が集まります。
もちろん回答できることは重要です。ただ、業務で使う場合にもっと大切なのは、その回答がどの文書を根拠にしているのか、誰が確認できるのか、どの文書が検索対象なのかを把握できることです。
社内には、PDF、Word、Excel、議事録、仕様書、台帳、マニュアル、過去のメール、報告書など、さまざまな形の情報があります。これらをAI検索に使うためには、ただファイルを読み込ませるだけでなく、文書の種類、更新頻度、機密度、利用者の権限を整理する必要があります。
たとえば、次のような点を確認します。
- どの部署・業務の文書を対象にするのか
- 原本ファイルはどこに置くのか
- 古い文書や重複文書をどう扱うのか
- 回答と一緒に根拠文書を表示するのか
- 閲覧権限の違いをどう反映するのか
- 検索対象を誰が更新するのか
- AIが答えられない場合の扱いをどうするのか
RAGは、社内データをAIにつなげるための有力な方法です。一方で、導入するとすぐに業務が変わるというより、まずは「同じ材料を見ながら確認できる状態」を作ることが出発点になります。
シオラボでは、社内文書を対象にしたAI検索の試作から、文書の整理、検索対象の設計、根拠表示、利用者への説明まで扱います。最初から全社展開を前提にせず、問い合わせ対応、現場マニュアル、議事録、仕様書、社内FAQなど、対象を絞って試す進め方をおすすめしています。
AI検索は、担当者の知識を置き換えるものではありません。資料探しや確認待ちを減らし、判断に使える材料をそろえるための仕組みです。