製品概要
LLM AI チャットボット
これからの問い合わせは AI 相談アシスタントへ！
複雑さを減らし
運用効果を高めます。
企業向け AI チャットボットの核心
言葉を巧みに扱うモデルに、探すべき知識、守るべき権限、確認可能な根拠を組み合わせた業務インターフェースです。
LLM
質問の意図を把握し、要約・説明・推論・草案を生成します。
RAG
関連する企業文書を探し、最新の根拠を回答の文脈に追加します。
TRUST
ユーザー権限を適用し、出典・監査記録で回答を統制します。
LLM とは何か、
なぜ RAG が必要か
LLM は言語のパターンを学習した確率的生成モデルです。もっともらしさが、事実性や社内基準の遵守を意味するわけではありません。
知識の時点
学習後の最新規程・プロジェクト状況を把握していない
企業の文脈
社内用語・製品コード・業務手順を十分に把握していない
ハルシネーション
根拠がなくても自然な誤答を生成する可能性
出典の欠如
回答がどの文書や条項に由来するか確認が困難
権限リスク
ユーザー権限にかかわらず機密情報が露出する可能性
更新コスト
知識の変更ごとにモデルを再学習するのは遅く非効率
解決の方向性 · モデルを再学習させるより、質問時点で必要な企業ナレッジを探して文脈として提供する RAG が現実的な解決策です。
質問から根拠確認まで
まず関連する企業文書を検索し、見つかった根拠を LLM に補い、出典付きの回答を生成します。
質問の理解意図・キーワード02根拠検索Vector DB・フィルター03
文脈の構成上位の根拠を整理04
回答生成出典とともに回答
定期点検は月 1 回で、稼働 500 時間に達した場合は追加点検が必要です。安全センサーの項目は毎週確認します。
企業ナレッジが検索可能になるまで
文書と業務データを収集し、文脈と権限を保持した検索用ナレッジに変換します。
収集文書・DB・業務システム02
パース本文・表・メタデータ03チャンク分割意味単位の分割04埋め込み意味を数値ベクトルに05
保存Vector DB + 原文リンクパース品質
表・図面・ヘッダー・OCR の情報損失を最小化
チャンク戦略
段落・条項・ページの文脈を保持
メタデータ
部門・セキュリティ等級・バージョン・有効日の関連付け
同期
変更・削除・期限切れをインデックスに反映
質問から有効な根拠を見つける検索パイプライン
検索は最も似た文書ではなく、回答に必要な最も有効な根拠を選ぶプロセスです。
質問の精緻化用語拡張・フィルター抽出02候補検索Vector + Keyword03
権限フィルターユーザー・組織・セキュリティ等級04
再ランキング関連性の再評価05上位の根拠重複除去・多様性の確保表現が異なっても意味が似ている文書を探します。
製品コードや規程番号のような正確な文字列を探します。
根拠が回答に変わるプロセス
答えを作れないときは分からないと伝え、ユーザーが原文を直接確認できる必要があります。
文脈の構成
- 質問と根拠の構造化
- トークン上限内で核心を優先
- 矛盾・重複する文書を整理
回答生成
- 業務規則に従って推論
- 不確かな場合は限界を明示
- 形式・トーン・言語の遵守
出典の提示
- 文書名・ページ・条項
- 原文リンク・改訂日
- 回答文と根拠の関連付け
全区間のガードレール · プロンプトポリシー · 個人情報マスキング · 権限検査 · 有害性・機密検査 · 監査ログ
Web サイトを相談・コンバージョンの接点へ
訪問者は長いメニューや文書を自分で探す代わりに、自然言語で質問し、根拠のある答えを即座に得られます。
離脱の可能性増加 · 担当者の回答待ち
即時解決 · 相談への接続 · 製品・コンテンツへの移動
コンバージョン率
製品・サービスの選択と相談 CTA の連携
お客様サポート
繰り返しの問い合わせに 24 時間自動対応
コンテンツ活用
埋もれた文書・FAQ・事例の再利用
顧客インサイト
質問ログから関心・不満・需要を発見
セキュリティと権限を先に設計します。
検索候補を作ってから隠すのではなく、検索前からユーザー・組織・文書の権限を適用します。
ON-PREMISE
最高水準の統制・ネットワーク分離運用の複雑さとインフラコスト
PRIVATE CLOUD
専用ネットワーク・マネージド拡張クラウドポリシー・リージョンの確認
HYBRID
機密データは内部に、モデルは選択的に外部へデータ境界とルーティングの設計
共通統制 · 通信・保存の暗号化 · 鍵・秘密情報の管理 · DLP・個人情報マスキング · 入出力ポリシー · 監査・異常行動検知
業務別の活用シナリオ
文書が整備され、繰り返しの質問が多い領域から始め、検証済みの範囲から拡大します。
製造現場
設備・品質・安全- SOP・マニュアルを即座に質問
- 故障コードの原因・対処を検索
- 類似する品質問題の事例検索
プロジェクト
契約・設計・日程- 議事録・設計変更の要約
- リスク・意思決定履歴の追跡
- 契約条項・成果物の検索
経営支援
人事・財務・購買- 規程・福利厚生・精算の案内
- 購買基準・承認手続きへの質問
- 報告書・市場資料の草案
RAG で完成する企業専用 CHATBOT
企業の内部文書を RAG で検索し、確認された根拠に基づいて回答する画面です。訪問者は自然言語で質問し、企業が承認した情報の範囲内で迅速かつ一貫した案内を受けられます。
質問の意図を分析し、関連文書を検索・再順位付けした後、RAG が構成した根拠に基づいて CHATBOT が回答します。一般的な生成 AI ではなく、企業データを中心とする根拠に基づいた相談体験を提供します。
期待効果を測定可能な成果へ
回答品質、検索品質、利用体験、運用の健全性、安全性を総合的に確認します。
探索時間
答えを探す時間・クリック数
応答の一貫性
精度・根拠充足率
業務の速さ
処理・草案作成時間
知識の再利用
文書活用率・重複問い合わせ
小さく始め、検証しながら拡大
モデル性能より先にデータの準備と評価体制を整え、品質・セキュリティ・コストの基準を満たした範囲のみ拡大します。
DISCOVER · 診断
優先業務・ユーザー、文書・権限・品質の診断
PILOT · パイロット
代表文書の RAG と評価セット・基準線の策定
HARDEN · セキュリティ・運用化
SSO・ACL・監査・監視の連携
SCALE · 展開
業務・データソースの拡大とコスト最適化
推奨パイロット · 代表業務 1 件 · 主要文書 100~500 件 · 評価質問 50 件 · 4~8 週間
企業ナレッジを行動につなぐ信頼できる AI
単に答えを生成するチャットボットではなく、企業ナレッジを顧客や従業員の次の行動につなげます。
正確な回答
社内文書と最新の根拠
安全な活用
ユーザー権限とデータ境界
Web の成果との連携
相談・購入・コンテンツ利用行動
継続的な改善
質問・評価・運用データ
「探してもらう Web サイト」を超え、顧客の質問を理解し、根拠で納得を得る AI 体験を提供します。
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