分散した社内情報とアクセス権限を整理
保管先、文書形式、更新方法、利用者とアクセス権限を確認し、検索対象を整理します。
Agent Search 導入支援と社内ナレッジ活用の3つの領域
技術の導入だけでなく、情報を探し、確かめ、業務で再利用できる状態を設計します。
検索・RAG方式とデータ接続を設計
Agent Search、RAG、ベクトル検索などから目的に合う方式を選び、データへ接続します。
回答品質と参照元を継続的に評価
質問、検索結果、回答と参照元を評価し、データと検索設定を継続して改善します。
必要な情報へ到達し、根拠を確認できる検索体験へ
文書が複数の保管先へ分散し、表記揺れや業界用語があると、必要な情報を見つけて再利用することが難しくなります。grasysは検索対象と権限を整理し、検索・RAG方式の選定、接続、品質改善を通じて社内ナレッジを活用できる状態を構築します。
- 検索対象のナレッジと権限を整理
- Agent Search・RAG・ベクトル検索を設計
- PDFや表記揺れを含む社内情報を活用
- 検索品質を評価し継続的に改善
社内ナレッジ活用で目指す4つの価値
検索時間の短縮
保管先を横断して探す負担を減らし、必要な情報へ到達しやすくします。
表記揺れを越えた発見
言い回しや業界用語の違いを考慮し、キーワードが一致しない情報も見つけやすくします。
参照元を確認できる回答
回答と元文書の関係を示し、利用者が内容を確かめられるようにします。
ナレッジの継続的な再利用
更新、評価、改善の流れを整え、情報が増えても活用を続けられる状態を目指します。
社内検索・AI活用の導入事例
社内情報の検索、生成AI、データ活用を支援した事例をご紹介します。
LLMによるログ分析で毎月数時間の作業をほぼ自動化
自社サービスのバックエンドで生まれるログは、サービス改善の基になる貴重なデータだ。高度なセキュリティ運用においても、膨大なログデータを十分に活用することは容易ではない。この課題解決に挑んだのが不正ログイン対策サービスを展開している Capy だ。自社サービスのインフラ運用を任せている grasys と協力して、LLM（大規模言語モデル）を活用したログデータ…
事例を見る
限られた下水データから感染症を予測し行政の意思決定を支援
開発途上国における感染症対策を支援するため、データを活用した感染予測システムを構築しました。本事例では、限られたデータ環境の中でどのように仕組みを設計し、実際の予測につなげていったのかをご紹介します。
事例を見る社内ナレッジ活用支援の進め方
情報と課題の整理から品質改善までを4段階で進めます。
検索課題と対象情報の整理
利用者、質問、保管先、文書形式、権限と現在の検索課題を確認します。
検索・RAG方式の設計
検索方式、データ準備、接続、権限と回答の示し方を設計します。
構築・データ接続・検証
検索環境を構築して対象情報へ接続し、実際の質問を使って品質を検証します。
利用開始・品質改善
利用状況と評価結果を確認し、対象データ、検索設定、回答方法を改善します。
よくあるご質問
社内検索、RAG、対象文書と権限に関する主なご質問です。
求める回答形式、参照元の示し方、対象データと更新頻度を確認し、検索結果表示と生成回答を使い分けます。
文書形式、画質、文字認識の精度と利用目的を確認し、前処理を含む検索方法を検討します。
保管先の権限情報と利用者認証を確認し、権限に応じた検索結果を返す構成を設計します。
対象文書、保管先、利用者、検索方式、データ準備と運用範囲を確認して個別にお見積もりします。
Vertex AI Searchは旧称です。Agent Searchを含む現在利用可能なサービス、検索対象、権限、回答形式を確認し、目的に合う構成を検討します。
生成AI 社内文書 検索で求める回答形式、参照元の提示、更新頻度、権限と品質評価を確認し、検索結果の提示とRAGによる回答生成を使い分けます。
PDF AI検索、手書き文書 検索 AI、ベクトル検索 社内文書を検討する場合は、文書形式、画質、文字認識、分割方法、検索精度と権限を確認します。社内ナレッジ 検索システムとして必要な前処理と検索方式をご提案します。
Agent Search Vertex AI Search 違いは名称だけで判断せず、現在の機能と要件を照合してご説明します。Vertex AI Search 料金に相当する利用費と支援費は構成に基づき個別に確認します。社内検索 時間削減 事例は、このページに掲載している3件の関連事例からご確認いただけます。