現場で起きやすい課題

生成AIは幅広い知識をもとに文章を作ることが得意ですが、自社独自の制度や商品、社内ルールについては知らないため、聞いても一般論しか返ってこないことがあります。この課題に対応する仕組みがRAGと呼ばれる技術で、質問が来るたびに関連する自社資料を検索し、その内容をもとに回答を組み立てる方法です。最初に取り組むとよいのは、この仕組みを難しく捉えすぎず、まず回答の根拠にしたい資料を集めて整理することから始める姿勢です。技術的な仕組みの理解よりも、資料の質を高める作業の方が実は重要です。

最初に整理すること

導入を進める際の勘所は、参照させる資料の範囲と質を慎重に見極めることです。古い資料や矛盾する内容が混在していると、AIがどちらの情報を信じてよいか分からず、誤った回答を返す原因になります。また、資料に含まれる情報のうち、社外に漏らしてはいけない内容がどこにあるかを事前に把握し、利用者ごとの閲覧範囲を適切に設定しておくことも欠かせません。仕組みを整える段階で、情報管理の設計を疎かにしないことが重要です。小規模な範囲で試し、想定通りに動くかを確認してから対象を広げましょう。

光の道具箱で広げる改善

資料に基づいて回答する仕組みが整うと、社内特有の質問にも一定の精度で答えられるようになり、担当者の負担軽減につながります。ただし、回答の正確さは参照元の資料の質に左右されるため、導入後も資料の更新と見直しを続ける運用が欠かせません。誤った回答が出た際に、原因となった資料をすぐ特定できる仕組みを整えておくと、改善のスピードが上がります。仕組みを作ること自体をゴールにせず、資料をどう整え続けるかという視点を持ち続けることが、長く使える仕組みにするための鍵になります。