RETRIEVAL-AUGMENTED GENERATION

RAG・社内AI開発

社内に眠る膨大な規程集、仕様書、過去のトラブルシューティング資料をベクトル化。
「回答の根拠となったファイル名とページ番号」を明示することで、AIの嘘（ハルシネーション）を防止し、即戦力となるナレッジ基盤を構築します。

RAG DATA PIPELINE

高精度RAGのデータ処理パイプライン。

単純に文章を投げ込むだけではRAGの精度は出ません。段落・表組みを壊さない前処理（Chunking）と、意味検索×キーワード検索のハイブリッド構成が必須です。

RAG ARCHITECTURE & VECTOR SEARCH FLOW ACCURACY-FIRST DESIGN

STAGE 01

Company Data

社内データ資産

PDF 規程集 Excel 管理台帳製品マニュアル社内 FAQ / DB

STAGE 02

Document Processing

文書構造化・分割

表組み構造維持セマンティックChunking メタデータ付与(頁/更新日)

STAGE 03

Embedding

多次元ベクトル化

日本語特化モデル bge-m3 / text-emb-3 Dense / Sparse 抽出

STAGE 04Vector DB高速類似度検索基盤

                        Qdrant / Milvus
                        HNSW インデックス
                        権限別フィルタリング
                    

STAGE 05

Retrieval

ハイブリッド探索

意味検索 + キーワード Cross-Encoder リランク上位チャンク抽出

STAGE 06LLM根拠に基づく推論生成

                        プロンプト合成注入
                        Llama-3 / GPT-4o
                        参照元情報バインド
                    

STAGE 07

ANSWER

引用明記型レスポンス

根拠ページ番号付き PDF該当箇所リンクハルシネーション排除

MOCK INTERFACE

社内AIチャット UIモック

ユーザーが求める具体的な回答とともに、一次情報の参照元を即座に確認できる直感的なインターフェースです。

DEMO / 画面イメージ

社内製品サポートAIチャット［マニュアル検索モード］

READY

RAG

カスタマーサポート支援AI

最新製品マニュアル（全148ファイル）インデックス同期完了

XC-2000製品の返品条件を教えて。開封後の対応についても知りたいです。

XC-2000シリーズの返品・交換条件は以下の通り規定されています。

1. 基本返品条件:
・商品到着後「14日以内」にお客様サポート窓口へ事前連絡があった場合に限り受付可能です。
・初期不良または配送中の破損の場合は、往復送料当社負担にて無償交換または全額返金となります。

2. 開封・通電後の取扱い:
・お客様都合による返品の場合、通電・使用後は「商品代金の50%」の返金手数料が発生します。
・外箱・付属品・取扱説明書が欠品している場合は返品をお受けできませんのでご注意ください。

参照 XC-2000取扱説明書_品質保証規程.pdf （第3章保証とアフターサービス / P.12）

関連返品受付オペレーションマニュアル_2026.xlsx （シート2: 手数料計算表）

製品の仕様や保証条件について質問を入力...

HYBRID RETRIEVAL MECHANISM

意味検索とキーワード検索を統合するハイブリッド設計。

ベクトル検索だけでは「型番（XC-2000）」や「固有コード」の一致を見落とすことがあります。
当社では疎ベクトル（BM25）と密ベクトル（Dense）のスコアを統合（RRF）し、さらにCross-Encoderでリランキングする2段階探索を標準採用しています。

TWO-STAGE HYBRID RETRIEVAL & RERANKING

USER QUERY

自然言語クエリ入力：「XC-2000 返品条件」

クエリ拡張（同義語展開・キーワード抽出）

↓ 並列検索実行

STAGE 1 SEARCH

意味検索 (Dense Vector)

文脈の類似度をコサイン類似度で探索（類義語に強い）

＋

キーワード検索 (BM25 / Sparse)

型番や固有名詞の完全一致・出現頻度で探索（型番に強い）

↓ RRF (Reciprocal Rank Fusion) スコア統合

STAGE 2 RERANK

Cross-Encoder リランキングモデル

候補上位50件から、質問に対する回答適合度を詳細再評価して最重要上位5件へ絞り込み

↓ 最適コンテキストのみをLLMへ注入

ACCURATE OUTPUT

ハルシネーションのない正確な回答＋引用元バインド

FREQUENTLY ASKED QUESTIONS

RAG・社内AIチャットに関するよくある質問

対応データ形式、アクセス権限制御、更新連携、セキュリティ対策についてお答えします。

Q 社内のどのようなファイル形式（PDF・Word・Excel・DB等）に対応していますか？

PDF、Word（.docx）、Excel（.xlsx）、PowerPoint、CSV、テキスト、Markdown、HTML、および社内RDBMS（PostgreSQL, MySQL等）のデータ連携に対応しています。特に表組みやスプレッドシートの構造を崩さない前処理パイプラインを個別に設計します。

Q 役職や部署ごとのアクセス権限（人事・経営情報など）を分けることはできますか？

はい、可能です。Azure AD（Entra ID）やSAML/OAuthなどの社内認証基盤と連携し、ユーザーの所属部署・役職ロールに応じたメタデータフィルタリングを適用することで、権限外の社内文書が検索・回答に含まれないよう厳格に制御します。

Q 社内マニュアルや規程が更新された場合、AIの知識は自動で同期されますか？

はい、自動同期・差分インデックスパイプラインを構築可能です。クラウドストレージ（SharePoint, Google Drive, AWS S3等）やファイルサーバーの更新検知フック・定期バッチにより、差分ドキュメントのみを自動で再ベクトル化・登録します。

Q 社内機密情報がAIベンダーのモデル学習に利用される心配はありませんか？

ありません。商用API利用時は学習不使用が保証された法人エンタープライズ契約・オプトアウトAPIを接続します。さらに機密規程が極めて厳しい環境向けには、社内専用GPUサーバーで完結するオンプレミスPrivate LLM構成も提供しています。

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AIを「使う」だけではなく、
必要なら、その仕組みからつくる。

「既存のSaaSでは要件を満たせない」「データを社外に出せない」「現場のカメラやセンサーと連携したい」など、貴社の固有の課題から最適なAI・システム構成をご提案します。

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