RAGとは？社内FAQ・マニュアルをAIで検索する仕組みと導入の進め方

こんにちは、AIお助け組です。

「社内マニュアルはあるけれど、必要な情報を探すのに時間がかかる」

「新人スタッフから同じ質問を何度も受ける」

「ベテラン社員しか知らない業務がある」

中小企業では、このような情報共有の悩みが少なくありません。

そこで注目されているのが、社内資料を検索してAIが回答を作成する「RAG（ラグ）」という仕組みです。

今回は、RAGの基本から導入方法、注意点まで、専門知識がない方にもわかりやすくご紹介します。

RAGとは？社内情報を探して回答するAIの仕組み

RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」と呼ばれます。

簡単に説明すると、AIが回答する前に、必要な資料を検索して、その内容を参考に回答を作る仕組みです。

例えば、社員がAIに次のように質問したとします。

「交通費精算の締切日はいつですか？」

通常の生成AIは、会社独自のルールを知らなければ正しく回答できません。

一方、RAGを利用する仕組みでは、社内の経費精算マニュアルを検索し、該当する説明を参考に回答を作成できます。

ただし、資料が古かったり、必要な情報が見つからなかったりすると、誤った回答になる可能性もあります。

RAGはどのように動くのか？

基本的な流れは3つです。

1. 社員が質問を入力する

例えば「有給休暇の申請方法を教えて」と入力します。

2. 関係する社内資料を検索する

AIシステムが、アクセスを許可された就業規則や社内マニュアルなどから、質問に関係する情報を探します。

3. 検索結果を参考に回答する

見つかった資料をもとに、AIが回答文を作成します。

システムによっては、参考にした資料名や該当箇所へのリンクを表示することも可能です。

社員は回答だけでなく、元の資料を確認できます。

普通のChatGPTとRAGは何が違う？

ChatGPTなどの生成AIは、文章作成や一般的な質問への回答など、幅広い仕事に利用できます。

しかし、会社独自の社内ルールや、外部に公開していないマニュアルを最初から知っているわけではありません。

RAGは、こうした社内資料を必要なときに検索して、回答に活用する方法です。

RAGはAIを追加学習させる仕組みではない

RAGでは、一般的にAIモデル自体を追加学習させる必要はありません。

検索対象となる資料を更新し、必要な情報をAIへ渡すことで、新しい資料を回答に利用できる仕組みです。

ただし、資料の追加や更新が検索システムへ反映されるまでの時間は、導入するサービスによって異なります。

中小企業で役立つRAGの活用例5選

1. 社内マニュアルの検索

操作方法や業務手順が書かれたマニュアルをAIで検索する方法です。

「見積書の作成手順は？」「請求書を修正するときは？」といった質問に対して、関連資料を探す補助として利用できます。

2. 新人教育のサポート

入社したばかりの社員が、社内ルールや日常業務について質問できる環境を整えます。

担当者が毎回同じ説明をする負担を減らせる可能性があります。

ただし、新人教育のすべてをAIに任せるのではなく、実際の操作確認や上司による指導も必要です。

3. 営業資料の検索

過去に作成した商品説明資料や営業マニュアルなどから、必要な情報を探す用途です。

例えば「この商品の主な特徴を教えて」と質問すると、登録されている商品資料をもとに回答する仕組みが考えられます。

ただし、現在の価格や販売条件などは最新の資料と照合する必要があります。

4. 問い合わせ対応の補助

よくある問い合わせと回答をまとめたFAQを検索し、担当者の回答作成を支援します。

例えば、営業時間、申込手順、一般的なサービス案内などです。

個別の契約条件や顧客情報を扱う場合は、アクセス権限と情報管理が重要になります。

5. 社内規程や手続きの確認

経費精算、休暇申請、備品購入など、社内手続きに関する情報検索にも利用できます。

ただし、就業規則や各種制度に関する正式な判断は、担当部署や責任者が行う必要があります。

RAGを導入する前に知っておきたい注意点

登録する資料の正確性が重要

RAGは、検索した情報を参考に回答します。

元のマニュアルが間違っていれば、AIの回答も間違う可能性があります。

導入前に、不要な資料や古い資料を整理しましょう。

AIの回答が必ず正しくなるわけではない

RAGは、AIが根拠のない回答を作るリスクを減らすための方法ですが、誤回答を完全になくす仕組みではありません。

必要な情報が見つからない場合には、無理に回答せず「確認できません」と表示する設計も重要です。

社内資料の閲覧権限に注意

給与情報、人事評価、顧客情報、契約書など、誰でも閲覧できる状態にしてはいけない資料があります。

RAGでも、利用者が閲覧できる情報を適切に制限する必要があります。

単に「機密情報は回答しないで」とAIに指示するだけでは、十分な対策にはなりません。

RAG導入の進め方｜6つのステップ

STEP 1｜検索したい業務を一つ決める

最初からすべての社内資料を対象にする必要はありません。

例えば、総務部門の経費精算マニュアルだけを対象にする方法があります。

STEP 2｜社内資料を整理する

PDF、Word、Excelなどの資料を確認し、最新のものを整理します。

同じ内容の資料が複数ある場合は、どれを正式な資料として使用するか決めましょう。

STEP 3｜閲覧権限を決める

社員全員が閲覧できる資料と、担当部署だけが閲覧できる資料を区別します。

利用者の権限に合わせて、検索対象を制御できる仕組みを検討します。

STEP 4｜小規模なテストを行う

最初は架空のマニュアルや、社外に公開できる情報で検証することをおすすめします。

例えば、社内FAQを20件用意し、質問に対して正しい資料が検索されるか確認します。

STEP 5｜回答の正確性を確認する

AIの回答が正しいか、参考資料が表示されているかを確認します。

「資料に書かれていない質問」や「複数の資料で内容が異なる質問」も試してみましょう。

STEP 6｜更新担当者を決める

RAGは導入して終わりではありません。

社内ルールが変更されたときに、誰が資料を更新するのか決めておきます。

RAGと普通の社内検索、どちらがよい？

RAGを導入すれば、必ず従来の検索より便利になるわけではありません。

例えば、ファイル名がわかっていて、必要な資料をすぐに見つけられる場合は、通常の社内検索で十分なこともあります。

一方、複数の資料に分散した情報を、自然な文章で質問して探したい場合は、RAGが選択肢になります。

まずは既存の検索環境で何が困っているのかを整理することが大切です。

RAG導入にはどのくらい費用がかかる？

費用は、使用するAIサービス、資料の量、利用人数、セキュリティ要件、既存システムとの連携などによって異なります。

主に検討したいのは次の項目です。

• AIサービスの利用料金

• 資料の保存・検索に関する費用

• 初期設定やシステム構築の費用

• 社内資料の整理にかかる作業

• 運用・保守・更新にかかる費用

すでに利用している業務ツールに検索支援機能がある場合は、それを活用できるか確認する方法もあります。

最初から大規模なシステムを開発するのではなく、小さく検証してから判断しましょう。

岡山の中小企業がRAGを検討するなら

岡山市や倉敷市などの中小企業でも、業種によって社内情報の管理方法は異なります。

製造業なら作業手順や設備マニュアル、建設業なら社内手続きや安全管理資料、サービス業ならスタッフ向けFAQなど、活用できる情報はさまざまです。

ただし、安全管理や法令に関する正式な判断をAIだけに任せないことが重要です。

まずは社員からよく質問される内容を集め、必要な資料が整理されているか確認してみましょう。

導入効果はどうやって測定する？

RAGを導入するなら、実際に業務が改善されたかを確認しましょう。

例えば、次のような指標が考えられます。

• マニュアルを探す時間

• 社内問い合わせの件数

• 正しい資料を見つけられた割合

• AIの回答を修正した回数

• 回答できなかった質問の内容

導入前と導入後を比較することで、改善効果を判断しやすくなります。

よくある質問

RAGを使えばAIの誤回答はなくなりますか？

いいえ。RAGを使用しても、資料の検索ミスや回答の誤りが発生する可能性があります。

参考資料の表示、回答できない場合の処理、人による確認などが重要です。

社内のPDFを登録するだけで利用できますか？

利用するサービスによって異なります。

PDFを登録して検索できるサービスもありますが、ファイル形式や文字の読み取り精度、検索設定などを確認する必要があります。

ChatGPTとRAGは一緒に使えますか？

はい。生成AIと文書検索の仕組みを組み合わせることで、社内資料に基づいた回答を作るシステムを構築できます。

ただし、サービスの利用条件や情報管理の仕組みを確認してください。

小規模企業でもRAGを導入する意味はありますか？

社内マニュアルやFAQが多く、情報を探す時間が負担になっている場合には、検討する価値があります。

資料が少ない場合は、通常の検索やマニュアル整理だけで十分なこともあります。

スタッフからのひとこと

RAGという言葉を聞くと、専門的で難しい仕組みに感じるかもしれません。

でも、目的は意外と身近です。

「必要な情報を、必要なときに、すぐ見つけられるようにする」

そのための選択肢の一つがRAGです。

私たちAIお助け組では、AIを導入すること自体ではなく、日々の仕事が使いやすくなることを大切に考えています。

まずは社内でよく聞かれる質問を集めるところから始めてみてはいかがでしょうか。

まとめ

RAGは、社内マニュアルやFAQなどの資料を検索し、その内容を参考にAIが回答を作成する仕組みです。

新人教育、営業資料の検索、問い合わせ対応など、幅広い業務で活用を検討できます。

ただし、資料の正確性、アクセス権限、情報漏えい対策、回答の検証は欠かせません。

最初は小さな業務から試し、自社に合った使い方を見つけることが大切です。

参考情報

Microsoft Learn「Retrieval-augmented generation（RAG）」

https://learn.microsoft.com/en-us/azure/foundry/concepts/retrieval-augmented-generation

OpenAI「File search」

https://developers.openai.com/api/docs/guides/tools-file-search

OWASP「Prompt Injection」

https://genai.owasp.org/llmrisk/llm01-prompt-injection/

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