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RAGが必要になる理由（現場で起こる問題）

• 社内情報が散らばっていて、探せない
• 手順書が古く、誤った運用が増える
• 担当者しか知らない“暗黙知”が多い
• 問い合わせが増え、現場が疲弊する

RAGは、「検索できるナレッジの形」と「更新できる運用」をセットで作るのが成功条件です。

よくある誤解（RAGはここで失敗しがち）

• 「文書を全部入れれば賢くなる」→ ❌（整理しないとノイズになる）
• 「ベクトル検索だけで十分」→ ❌（メタ情報/フィルタが重要）
• 「作ったら終わり」→ ❌（更新が止まるとすぐ劣化する）

成功するRAGは、最初から“更新運用”まで設計します。

① ナレッジ整備（正しい情報を作る）

• 文書の棚卸し（何が正/最新版か）
• 構造化（タイトル/章/手順/注意点）
• 重複・古い情報の整理（統合/廃止）

② インデックス/検索設計（欲しい情報を引く）

• 分割（チャンク）設計：長すぎ/短すぎ問題の解消
• メタ情報（部署/製品/版数/更新日）の付与
• 検索の組み合わせ（ベクトル＋キーワード）

③ 引用・回答設計（根拠を返す）

• 引用範囲の提示（どの文書/どの章か）
• 不確実な場合は「分からない」を返す
• 重要情報は人の承認ゲートを入れる

④ 更新運用（劣化させない）

• 更新フロー（誰が、いつ、どう直すか）
• 差分更新（変更点だけ反映）
• 改善サイクル（問い合わせ→原因→修正）

例：社内ナレッジAIを運用している場合

• 9:30：問い合わせログ確認（ヒットしない質問の抽出）
• 10:30：文書棚卸し（古い手順書の差し替え）
• 13:00：チャンク/メタ情報の改善（検索精度向上）
• 16:00：評価（質問セットで再現テスト）
• 18:00：運用整備（更新担当・テンプレ・フロー）

特徴：RAGは“検索できない原因の特定→改善”が日々の仕事になります。

• 最新版の文書がどれか明確（更新日・版数がある）
• 古い手順書を参照しない仕組みがある（廃止・統合）
• 機密情報の扱いが決まっている（見せて良い範囲）
• 更新担当が決まっている（誰が直すか）
• 問い合わせ→修正の改善サイクルが回る

ここが弱い場合は、まず“ナレッジ整備”から着手するのが安全です。

RAGは「検索×データ×運用」

• データ整備（棚卸し・構造化・版管理）
• 検索設計（チャンク・メタ情報・フィルタ）
• DB/検索基盤（全文検索・ベクトルDBの基礎）
• 権限設計（役割別アクセス・監査）
• 評価運用（質問セット・ログ分析・改善）

ナレッジ基盤・運用に強いカテゴリ

• クラウド（AWS / Azure / GCP）基盤系
• データベース/検索（DB・情報検索の基礎）
• セキュリティ（権限・監査・個人情報）

ただし最強の実績は、「社内ナレッジを整備して“問い合わせを減らした”事例です。

おすすめの順番（現実的ルート）

• 情報を整理して“分かりやすくする”のが得意
• 原因を探して改善するのが好き（ログ分析）
• ルールと運用を作るのが苦じゃない
• 現場の問い合わせを減らしたい気持ちが強い

• RAG/ナレッジ → AIアーキテクト（全体設計）
• RAG/ナレッジ → データ基盤/検索基盤（プラットフォーム）
• RAG/ナレッジ → AIガバナンス（監査・規程・運用）
• RAG/ナレッジ → プロダクト（ナレッジ検索機能の責任者）