知っている人がいなくても業務が回る。"聞けば出てくる社内ナレッジ"をAIで。
「マニュアルはあるけど読まれない」「知っている人がいないと止まる業務がある」 そんな課題を、社内に散在する文書・会話・ノウハウを活用してAIが解決します。 PolariStoneは、RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を活用し、 誰でも"聞けば答えてくれる"AIナレッジ基盤を構築・運用まで支援します。
よくある課題
多くの企業が直面している業務ナレッジの課題をご紹介します。 これらの課題は、業務効率の低下や人材育成の停滞につながっています。
引き継ぎのたびに属人的なノウハウが失われる
「担当者が変わるたびに業務品質が下がる」「引き継ぎ資料はあるが、実際の運用方法が伝わらない」といった課題に直面しています。
FAQやマニュアルが使われず、いつも誰かに聞いている
「マニュアルはあるが長すぎて読まれない」「同じ質問が何度も繰り返される」といった非効率な状況が続いています。
ナレッジがチャットや議事録に埋もれて検索できない
「重要な情報がSlackやTeamsに埋もれている」「議事録はあるが必要な情報を探し出せない」といった情報アクセスの問題があります。
異動・退職・育成時に業務が一時停止する
「キーパーソンが不在だと業務が止まる」「新人育成に時間がかかりすぎる」といった人材依存の課題が深刻化しています。
PolariStoneが提供するRAGナレッジ基盤
社内に散在する知識を集約し、AIを活用して必要な情報に素早くアクセスできる基盤を構築します。 RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術により、高精度な回答を提供します。
多様なナレッジソースの統合
社内文書、マニュアル、FAQ、議事録、チャットログなど、様々な形式の情報を収集・統合し、一元的に管理します。 これにより、散在していた知識を効率的に活用できるようになります。
- Word、Excel、PDF、PowerPointなどの文書ファイル
- Slack、Teams、Chatworkなどのチャットログ
- 社内Wiki、Notion、Confluenceなどのナレッジベース
高度なベクトル検索技術
ベクトルDB（FAISS、Pineconeなど）とLangChainを組み合わせ、テキストの意味を理解した検索を実現します。 キーワードだけでなく、文脈や意図を考慮した検索が可能になります。
- 文章の意味を数値ベクトルに変換し類似度で検索
- 自然言語での質問に対して関連性の高い情報を抽出
- 定期的な更新により最新情報を反映
高精度なAI回答生成
Azure OpenAIやオープンソースLLMを活用し、検索結果を基に正確で自然な回答を生成します。 社内特有の用語や文脈を考慮したチューニングにより、より実用的な回答を提供します。
- Azure OpenAI Service（GPT-4など）の活用
- 回答の根拠となる情報源の明示
- 業務特化型のプロンプトエンジニアリング
セキュアなアクセス制御
部署や権限ごとにアクセス可能な情報を制御し、セキュリティを確保します。 オンプレミス環境やVPC内での構築も可能で、機密情報を含む環境でも安心して利用できます。
- ロールベースのアクセス制御
- クローズド環境での構築対応（オンプレミス/VPC）
- アクセスログの記録と監査機能
直感的なチャットUI
検索型チャットインターフェースにより、誰でも簡単に必要な情報にアクセスできます。 複雑なクエリ構文を覚える必要がなく、自然な会話形式で質問できます。
- ChatGPTライクな使いやすいインターフェース
- モバイル対応でいつでもどこでもアクセス可能
- 会話履歴の保存と再利用
PolariStoneならではの強み
他社との差別化ポイントと、成果や継続性につながる仕組みをご紹介します。
業務現場に寄り添うUI/UX設計
単なる検索エンジンではなく、"対話"に近い形で知識を呼び出せるインターフェースを設計します。 業務フローに合わせたカスタマイズにより、実際の現場で使いやすいシステムを実現します。
クローズド環境への導入可能
セキュリティポリシーが厳しい企業向けに、オンプレミスやVPC内での構築にも対応。 機密情報を含む環境でも安心して利用できるセキュアな設計を提供します。
RAGチューニングと精度改善ノウハウ
業種・文脈に応じて検索精度を向上させる運用支援体制を整備。 継続的な改善サイクルにより、時間とともに精度が向上する仕組みを構築します。
スモールスタート可能
まずは1部門からの導入→社内展開まで段階的なスケーリングが可能。 小規模な実証実験から始め、効果を確認しながら拡大していくアプローチを支援します。
導入プロセス
RAGナレッジ基盤の構築から運用までを5つのステップで支援します。 お客様の状況に合わせて柔軟にカスタマイズ可能です。
ヒアリング・要件定義
業務課題や現状のナレッジ管理状況をヒアリングし、最適なRAGシステムの要件を定義します。 対象とする情報の範囲や利用シーンを明確にします。
対象ナレッジの収集・構造化
社内文書、マニュアル、FAQ、チャットログなどの情報を収集し、AIが理解しやすい形に構造化します。 必要に応じてデータクレンジングや前処理を行います。
モデル設計とUI構築
Azure OpenAIやLangChainを活用したRAGシステムを設計・構築します。 ユーザーが使いやすいチャットインターフェースを開発し、業務フローに合わせたカスタマイズを行います。
テスト導入・精度検証・権限設計
限定的なユーザーグループでテスト運用を行い、回答精度や使い勝手を検証します。 フィードバックを基にチューニングを行い、アクセス権限の設計も実施します。
本番運用・保守・改善支援
全社展開を行い、継続的な運用・保守体制を整備します。 定期的なデータ更新やモデルチューニングを行い、システムの精度と有用性を維持・向上させます。
次のステップ
RAGナレッジ基盤の導入に興味をお持ちいただきありがとうございます。 以下のいずれかの方法で、詳細情報の入手や相談が可能です。