Case
生成AIプラットフォームPoC開発
課題
技術文書作成の負荷
支援
RAG（検索拡張生成）を活用した社内文書検索・回答システムのPoCを開発。社内文書をベクトル化し、自然言語での質問に回答できる仕組みを構築しました。
成果
PoCアプリケーションを提供
この事例に近い相談は、業界・課題・支援種別を添えてお問い合わせください。
相談するチーム規模
2名
担当範囲
PoC設計・開発
公開範囲
匿名事例
運用状態
継続支援中
成果物
01
PoC
技術検証と実現可能性を確認
02
構築
業務要件に合わせて設計・実装
03
運用定着
改善・保守・使い続ける体制を整備
既存の仕組みやクラウドサービスを活かし、必要な部分だけを個別に整えました。
導入後の運用体制
初期導入後も、必要に応じて改善相談・運用調整・追加開発を行える体制を想定しています。
Before
技術文書作成の負荷
After
PoCアプリケーションを提供
製造業における文書作成や技術情報の検索に多くの時間がかかっていました。生成AIを活用して業務効率化できないか、PoCで検証したいとの要望がありました。
- 1技術文書作成の負荷
- 2社内ナレッジの検索・活用
- 3AI活用の可能性検証
RAG（検索拡張生成）を活用した社内文書検索・回答システムのPoCを開発。社内文書をベクトル化し、自然言語での質問に回答できる仕組みを構築しました。
支援内容
- PoCアプリケーション
- 技術検証レポート
開発・支援プロセスの図解
外部リソース
AI・クラウド・API・IoTを必要に応じて選定
業務アプリ
権限、入力、通知、帳票、ワークフローを整理
データ基盤
業務データを蓄積・検索・分析できる形に整備
運用改善
現場の反応を見ながら改善と定着化を継続
使用技術
業務要件、運用体制、保守性、既存環境との相性を踏まえて選定しました。
業務要件、運用体制、保守性、既存環境との相性を踏まえて選定しました。
業務要件、運用体制、保守性、既存環境との相性を踏まえて選定しました。
業務要件、運用体制、保守性、既存環境との相性を踏まえて選定しました。