生成AIを業務で活用する社内AIへ
生成AIを「業務で使える形」に設計・導入する支援サービス
ChatGPTなどの生成AIを導入したものの、「正しいか分からない」「業務に使えない」と感じていませんか？
GOtomediaの生成AI活用サービスは、社内ナレッジと連携した“実務で使えるAI”を設計します。
このような課題はありませんか？
- 生成AIを試したが、業務では使われていない
- 回答の正しさを確認できず、現場で信用されない
- 社内資料を活用したAIを作りたいが設計が分からない
- 情報漏洩や安全性が不安で導入に踏み切れない
本サービスは生成AIを業務に安全かつ実践的に活用するための導入支援サービスです。ChatGPTなどの生成AIをそのまま使うのではなく、社内資料や業務ナレッジと連携させ、根拠に基づいた回答ができる仕組みを設計します。
要件整理から設計、導入、運用までを一貫して支援し、現場で「使われ続けるAI活用」を実現します。
近年、生成AIを活用した「社内AI」や「AIの業務活用」という言葉を耳にする機会が急速に増えています。しかし実際には、「ChatGPTを業務で使うこと」と「仕事で本当に使える社内AI」を混同したまま検討が進められているケースも少なくありません。
その結果、導入したものの現場で使われず、PoC止まりで終わってしまう例も多く見られます。
仕事で使える社内AIを実現するためには、単にAIを導入するだけでは不十分です。社内資料をどのように扱うのか、回答に根拠（引用）を示せるか、情報漏洩を防ぐためのセキュリティや権限管理はどうするのか。
さらに、導入後に改善し続けるためのログ活用や運用設計まで含めて考える必要があります。
「社内AIを業務で活用する」ことを目的に、設計から導入、運用までの全体像を体系的に整理しています。RAGを前提とした社内AIの考え方を軸に、なぜ失敗が起きるのか、どうすれば回避できるのかを、実務視点で解説します。
社内AIとは？仕事で使える社内AIの活用方法とできること・できないこと
近年、「社内AI」という言葉を耳にする機会が急速に増えています。しかし実際には、社内AIが何を指すのかが曖昧なまま、検討や導入が進められているケースも少なくありません。
社内AIとは、単にChatGPTのような生成AIを業務で使うことではなく、社内の情報やルールを前提に、業務判断を支援するためのAIを指します。
一般的な生成AIは、インターネット上の公開情報をもとに回答を生成します。一方で社内AIは、社内資料・業務マニュアル・規程・FAQなど、企業固有の情報を安全に参照しながら回答することが前提になります。
そのため、社内AIでは「何でも答える」ことよりも、「業務で使える範囲を明確にする」ことが重要になります。
社内AIでできることの代表例としては、社内問い合わせ対応の自動化、資料検索の効率化、業務ルールの確認支援などが挙げられます。一方で、意思決定そのものをAIに委ねたり、最新情報の取得や推測を前提とした回答を求める用途には向きません。社内AIは万能ではなく、役割を限定してこそ力を発揮します。
このシリーズでは、こうした社内AIの基本的な考え方を起点に、なぜRAGという仕組みが重要になるのか、どのような設計・運用が必要なのかを段階的に解説していきます。まずは社内AIの全体像を正しく理解することが、失敗しない導入への第一歩になります。
詳細については、以下の記事でより具体的に解説しています。
社内AIとは？仕事で使える社内AIの活用方法とできること・できないこと
社内AIを支えるRAGとは？ナレッジ活用で失敗しないための基本設計
社内AIを検討していると、必ずと言っていいほど出てくるのが「RAG」という言葉です。しかしRAGは、目的そのものではなく、社内AIを成立させるための仕組みの一つに過ぎません。RAGを理解しないまま導入を進めると、「AIはあるが業務で使えない」という状態に陥りやすくなります。
RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する際に、あらかじめ用意した社内資料やナレッジを検索し、その内容を参照しながら回答を作る仕組みです。
これにより、AIは社内に存在しない情報を推測で答えるのではなく、社内で正式に共有されている情報を前提に応答できるようになります。
社内AIにおいてRAGが重要視される理由は明確です。社内業務では、正確さや再現性、説明可能性が求められます。RAGを前提とした設計にすることで、「どの資料をもとに回答しているのか」を明確にでき、業務利用に耐えるAIを構築しやすくなります。これは、単体の生成AIをそのまま使う場合との大きな違いです。
一方で、RAGは魔法の仕組みではありません。どの資料を対象にするのか、どの単位で分割するのか、更新をどう反映するのかといった設計を誤ると、期待した精度は得られません。RAGは「設計」と「運用」が前提となる仕組みであり、導入前に考えるべきポイントが多く存在します。
RAGの考え方や、社内AIとRAGの関係については、以下の記事で詳しく解説しています。
社内AIを支えるRAGとは？ナレッジ活用で失敗しないための基本設計
社内AIはなぜ根拠が重要なのか？業務で信頼されるAI設計の考え方
社内AIを業務で活用するうえで、多くの現場が最初に感じる不安が「この回答は本当に正しいのか」という点です。特に、業務判断や社内ルールの確認に使う場合、回答内容そのもの以上に、「なぜその答えになるのか」という根拠が求められます。根拠を示せない社内AIは、次第に使われなくなってしまいます。
一般的な生成AIは、もっともらしい文章を生成することに長けていますが、その情報源を明示しないケースがほとんどです。業務利用ではこれが大きな問題になります。社内AIでは、参照した社内資料や該当箇所を明示できることが、信頼性を担保するうえで重要な要素となります。
RAGを前提とした社内AIでは、回答と同時に「どの資料を根拠にしているのか」を提示する設計が可能です。これにより、利用者はAIの回答を鵜呑みにするのではなく、自ら内容を確認し、判断できる状態を作ることができます。この仕組みは、説明責任や監査の観点からも大きな意味を持ちます。
また、根拠を示す設計は、誤回答を減らす効果もあります。社内資料に該当情報が存在しない場合には、「確認できない」と返すことで、推測による誤った回答を防ぐことができます。業務で使われる社内AIには、このような「答えない勇気」を持たせる設計が不可欠です。
根拠（引用）を前提とした社内AIの考え方については、以下の記事でより詳しく解説しています。
社内AIはなぜ根拠が重要なのか？業務で信頼されるAI設計の考え方
社内AIで資料を活用するには？RAG前提の取り込みと更新設計
社内AIを導入したものの、「思ったような回答が返ってこない」「古い情報を参照している」といった不満が出るケースは少なくありません。その原因の多くは、AIそのものではなく、社内資料の取り込み方や更新設計にあります。RAG前提の社内AIでは、どの資料をどのように扱うかが、回答品質を大きく左右します。
社内には、マニュアル、規程、議事録、FAQ、PDF資料、Wordファイルなど、さまざまな形式の情報が存在します。これらを単純にすべてAIに渡せばよいわけではありません。業務で参照される資料を見極め、適切な単位で分割（チャンク化）して取り込む設計が必要になります。取り込み設計が曖昧なままでは、AIは必要な情報を正しく参照できません。
また、社内資料は常に更新されます。ルール変更や運用見直しがあったにもかかわらず、AIが古い情報を参照してしまうと、かえって業務リスクを高めることになります。そのため、社内AIでは更新を前提とした再取り込みや再インデックスの運用を最初から設計しておくことが重要です。
RAG前提の社内AIでは、「一度取り込んだら終わり」ではなく、「資料が更新されるたびにAIの知識も更新される」という考え方が基本になります。資料管理のルールとAI運用を切り離さずに考えることが、長く使われる社内AIを作るためのポイントです。
社内資料の取り込みや更新を前提とした設計については、以下の記事で詳しく解説しています。
社内AIで資料を活用するには？RAG前提の取り込みと更新設計
社内AIを育てるログ活用とは？改善サイクルで精度を高める方法
社内AIは、導入した瞬間が完成形ではありません。実際の業務で使われ始めてから、はじめて課題や改善点が見えてきます。そのときに重要になるのがログの存在です。ログが残らない社内AIは、使われているのか、役に立っているのかを判断することすらできません。
社内AIにおけるログとは、単なるアクセス記録ではありません。どのような質問が多いのか、どの資料が参照されているのか、どこで回答が詰まっているのかといった業務上のヒントが詰まった情報です。これらを可視化することで、社内AIの改善ポイントが具体的に見えてきます。
たとえば、特定の質問が頻繁に繰り返されている場合、それは業務ルールが分かりにくい、あるいは資料が整理されていないサインかもしれません。また、参照されない資料が多い場合は、取り込み対象の見直しや分割方法の調整が必要になります。ログはAIの精度改善だけでなく、業務改善にもつながる材料になります。
このように、社内AIでは「質問 → ログ確認 → 資料・設計の見直し」という改善サイクルを回し続けることが重要です。AIを放置するのではなく、育てるという視点で運用することが、社内AIを定着させるための鍵になります。
ログを活用した社内AIの改善サイクルについては、以下の記事で詳しく解説しています。
社内AIを育てるログ活用とは？改善サイクルで精度を高める方法
社内AIを安全に使うための設計｜RAG前提のセキュリティと権限管理
社内AIの導入を検討する際、必ず議論になるのが「本当に安全なのか」という点です。社内向けの仕組みであっても、社内資料や業務情報をAIが扱う以上、情報漏洩や不正利用のリスクを前提に設計する必要があります。「社内だけで使うから大丈夫」という考え方は、社内AIにおいてもっとも危険な発想の一つです。
特にRAG前提の社内AIでは、AIが参照する情報そのものがリスクになり得ます。どの資料を取り込むのか、誰がその情報にアクセスできるのかを曖昧にしたままでは、本来見せてはいけない情報が回答に含まれてしまう可能性があります。そのため、社内AIでは情報の取り扱い範囲を明確にすることが不可欠です。
セキュリティ設計において重要なのは、「AIを守ること」ではなく、「情報と利用者を正しく制御すること」です。具体的には、ログイン前提の利用設計、部署や役職ごとの閲覧権限、管理者による操作範囲の制限など、既存の社内ルールと整合性の取れた権限管理が求められます。
また、誰がいつどの情報を参照したのかを把握できるログ設計も、セキュリティの一部です。問題が起きたときに追跡できない仕組みは、安全とは言えません。RAG前提の社内AIでは、セキュリティ・権限・ログをセットで考えることが、実務で使い続けるための前提条件になります。
社内AIにおけるセキュリティと権限管理の考え方については、以下の記事で詳しく解説しています。
社内AIを安全に使うための設計｜RAG前提のセキュリティと権限管理
社内AIの導入方法を比較｜内製・プロダクト・API連携の選び方
社内AIを導入しようと考えたとき、多くの企業が最初に悩むのが「どの進め方を選ぶべきか」という点です。社内で一から作るべきなのか、既存のプロダクトを導入するべきなのか、あるいはAPI連携を前提に構築するべきなのか。導入方法の選択は、その後の運用負荷や失敗リスクを大きく左右します。
内製による社内AI開発は、自由度が高い反面、設計・開発・運用のすべてを自社で担う必要があります。RAG設計、資料取り込み、更新対応、ログ管理、権限設計など、想像以上に検討事項が多く、属人化しやすいのが実情です。PoCまでは進んでも、業務定着まで至らないケースも少なくありません。
一方、プロダクト提供型の社内AIは、業務利用を前提とした設計や運用機能があらかじめ用意されているため、短期間で「使える状態」を作りやすいという特徴があります。自由度は限定されるものの、まずは社内AIの成功体験を作りたい企業にとっては、現実的な選択肢になります。
API連携を前提としたヘッドレス型の構築は、既存システムとの統合や高度な制御が可能ですが、その分、設計力と運用体制が求められます。社内AIを中長期的な基盤として育てたい場合に向いたアプローチと言えるでしょう。
重要なのは、「どれが正解か」ではなく、自社の目的・体制・フェーズに合った導入方法を選ぶことです。導入方法の考え方や、それぞれの向き不向きについては、以下の記事で詳しく整理しています。
社内AIの導入方法を比較｜内製・プロダクト・API連携の選び方
社内AI導入の失敗事例から学ぶ｜よくある落とし穴と回避策
社内AIは注目度が高い一方で、導入したものの「結局使われなくなった」という声も少なくありません。その多くは、AIの性能不足ではなく、設計や進め方の段階でつまずいていることが原因です。事前にありがちな失敗パターンを知っておくことで、社内AI導入の成功確率は大きく高まります。
よくある失敗の一つが、「とりあえずAIを入れてみる」という進め方です。目的や利用シーンが曖昧なまま導入すると、現場では使いどころが分からず、次第に放置されてしまいます。また、資料の取り込みや更新設計を後回しにした結果、古い情報を返すAIになってしまうケースも少なくありません。
さらに、根拠を示さない回答設計や、権限管理を考慮しない運用も失敗につながります。業務で使う以上、「なぜその答えなのか分からないAI」や、「誰でも見られてしまうAI」は受け入れられません。信頼性・安全性・運用性を軽視した社内AIは、長く使われないのが実情です。
これらの失敗を回避するためには、社内AIを単なるツール導入ではなく、業務プロセスの一部として設計する視点が欠かせません。小さく始めて、ログを見ながら改善し、段階的に展開する。この考え方が、社内AIを定着させるための現実的なアプローチになります。
社内AI導入でよくある失敗事例と、その回避策については、以下の記事で詳しく解説しています。
社内AI導入の失敗事例から学ぶ｜よくある落とし穴と回避策
生成AIを社内AIとして活用・導入を検討している方へ
社内AIは、仕組みそのものよりも「どう設計し、どう運用するか」で成果が大きく変わります。 本ページで紹介した内容を踏まえ、自社に合った進め方を整理することが、失敗を避けるための第一歩です。
私たちは、RAG前提の社内AIを「すぐに使える形」で提供するプロダクトと、 既存システムとの連携や高度な要件に対応する導入支援（ヘッドレス型）の 2つのアプローチで支援しています。
すぐに社内AIを使い始めたい方
業務利用を前提に設計された社内RAGナレッジAIを、短期間で導入できます。
プロダクト提供版を見る（只今準備中）
自社システムと連携した社内AIを構築したい方
API連携や独自要件を前提に、設計から導入・運用まで支援します。
※どちらが適しているか分からない場合でも、要件整理からご相談いただけます。
社内AI（RAG）活用開始までの流れ
ヒアリング・見積り
お客様の要望を伺い、現状の問題や改善点を洗い出す為、ヒアリングをさせていただきます。
目的を設定し、改善の提案と見積もりをご提示いたします。
提案ではヒアリングでのご要望、分析などから課題を明確にし、課題解決につながる提案を行います。
見積りは、各工程毎の費用が明確に確認できるようご提示をいたします。
※初回見積もり前に「簡易ヒアリング」を行い概算の金額を提示させていただきます。
その後、より詳細なヒアリングをさせていただいて再度見積もりをいたします。
ご契約（発注）
見積りにご納得いただけたら、ご契約となります。
初回お取引につきましては、業務委託契約書を締結の上、業務を開始いたします。
また、契約の締結については、電子での締結を行います。
ミーディング、設計
ご発注後、ディレクターによる入念なヒアリングを行う為のミーディングを行い、設計した内容を元にスケジュール作成、設計を作成します。
社内AI（RAG）システム構築
エンジニアが社内AI（RAG）システムの構築をご希望のサーバー環境にて行います。
テストアップ・検証・納品
実際のナレッジ資料をアップロードし、動作や機能に不具合がないかなどを見ていきます。
この時点で納品となります。
使い方サポート・運用・保守
更新方法の不明な点など、担当エンジニアによる操作レクチャーを実施します。
（納品後、一か月の期間で使い方等の不明点の” 使い方サポート” を対応いたしております）
使い方サポート期間終了後も運用・保守をご希望の方は、別途ご相談を承っております。改善提案や、機能の追加開発などを相談いただけます。
サポート保守プランのご紹介
バックアップ保守
月額 30,000 円（税別）
こんなお悩みをお持ちの方・・・
・万が一の為のバックアップをしたい
・直ぐに復旧したい
月１回の保守作業
【内容】
・データのバックアップ
・緊急時のバックアップ復元
・検証環境の構築
コンテンツ保守
月額 20,000 円（税別）
こんなお悩みをお持ちの方・・・
・ナレッジ用資料の更新作業は基本的にお願いしたい
月5 時間以内の実作業
【内容】
・RAG用資料作成（要原稿）、データアップロード
技術サポート
月額 15,000 円（税別）
こんなお悩みをお持ちの方・・・
・編集操作が不安なので教えてほしい
・定期的な改善の相談をしたい
月3時間以内のメール、チャットでの操作サポート
【内容】
・操作レクチャー
・追加の機能実装の相談
