Challenge
課題
- 01
設計・製造の知見が数十TB規模の技術文書として複数システムに散在し、必要な情報にたどり着くまでに時間がかかっていた。
- 02
ベテラン技術者の退職に伴い、文書の「どこに何が書いてあるか」を知る人が減り、技術伝承が課題になっていた。
- 03
情報システム部門の要件により、社内ネットワークは閉域。一般的なSaaS型のAIサービスは利用できない前提だった。
Solution
トランスAIの打ち手
- 01
検索→判定→生成の段階制御で回答品質を担保
検索結果をそのまま生成に渡さず、関連度の判定を挟んでから回答を作る段階制御を採用。根拠となる文書を提示し、情報が足りないときは「分からない」と返す設計にすることで、現場が判断材料として使える回答品質にしました。
- 02
全文ベクトル化に頼らないハイブリッド索引
数十TBをすべてベクトル化するとコストが膨らむため、キーワード索引とベクトル検索を組み合わせたハイブリッド構成を設計。対象文書の性質に応じて索引方式を使い分け、運用コストを抑えました。
- 03
閉域・ID認証・既存システム連携への対応
閉域ネットワーク内で完結するクラウド基盤を構築し、社内ID基盤での認証、kintoneなど既存の社内システムとの連携まで実装しました。
Outcome
導入後
散在していた技術文書を、部門をまたいで一つの窓口から検索できるようになった。
回答に根拠文書が添えられるため、そのまま設計判断の一次情報として使える。
PoCで有効性を確認したうえで本開発に進み、AI・フロントエンド・バックエンド・インフラの全レイヤーを当社が担当。
Technology
技術・構成
- Agentic RAG
- ハイブリッド索引
- Azure PaaS
- 閉域ネットワーク
- 社内ID認証連携
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