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社内資料のAI活用

Rag

集めて、整える

第1段階

集めて、整える のセクションへ

読ませて、引けるようにする

第2段階

読ませて、引けるようにする のセクションへ

根拠を出せるようにする

第3段階

根拠を出せるようにする のセクションへ

使い続けられるようにする

第4段階

使い続けられるようにする のセクションへ

第1段階

STEP 01

共有フォルダ、チャット、メール、紙の資料。どこに何があるかを一覧にします。古くて使わないものはここで外します。

STEP 02

形式を揃える

PDF、Word、Excel、スキャンした紙。そのままでは読み込めないものを、文字として扱える形に直します。

第2段階

STEP 03

文書をまるごと渡しても、AIは必要な箇所を取り出せません。意味のまとまりで切り分け、質問に近い部分だけを引けるようにします。

STEP 04

切り分ける

見出しや段落の区切りで分けます。切り方が粗いと余計な情報が混ざり、細かすぎると前後がつながらなくなります。

検索できる形にする

言葉が一致しなくても、意味が近ければ引けるようにします。社内でしか使わない略語は、別に対応表を作ります。

STEP 05

絞り込みの精度を上げる

引いてきた資料が見当違いだと、答えも見当違いになります。質問の言い換え、並べ替え、件数の調整で精度を上げます。

STEP 06

並べ替える

引いてきた候補を、質問との近さでもう一度並べ替えます。上位だけを渡すことで、答えのぶれが減ります。

STEP 07

答えに、出どころを付ける

第3段階

STEP 08

引用を付ける

STEP 09

形式を揃える

答えと一緒に、元の資料名と該当箇所を返します。読んだ人が自分で確かめられる状態にします。

分からないときは、分からないと言わせる

STEP 10

資料にない内容を聞かれたときは、作らずに「資料にありません」と返します。もっともらしい嘘がいちばん困るためです。

答えない設計

引いてきた資料に根拠がない場合は、答えを出しません。代わりに、誰に聞けばよいかを返す形にもできます。

使われ方を見て、直す

公開して終わりにはしません。どんな質問が来て、どこで外したのかを記録し、切り方と絞り込みを調整します。

STEP 11

記録を残す

第4段階

STEP 12

資料が増えても、追いつく

資料は増え続けます。新しく置かれたものを自動で取り込み、古くなったものを外す仕組みを一緒に入れます。

STEP 13

取り込みを自動にする

新しく置かれた資料を定期的に取り込みます。差し替えられたものは古い方を外し、同じ内容が二重に出ないようにします。
社内への説明について

動かしたあとも、
手を入れ続ける
質問の傾向は変わります。

最初に決めた切り方が、半年後も最適とは限りません。
引けなかった質問を見ながら、切り方と絞り込みを調整していきます。
導入して終わりではなく、使われ方に合わせて直し続けます。

使う人が、探さずに済む状態を保つ。
そこまでやって、はじめて入れた意味があります。

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