社内FAQをAI化するには？RAGの導入手順・データ準備・評価項目

社内FAQのAI化では、質問への回答を作る機能に加えて、正しい版の文書を参照すること、閲覧権限を守ること、答えられない質問を担当者へ戻すことを要件に含めます。この記事では、導入を検討する企業向けに、センダーが提案する整理・評価の手順を説明します。

社内FAQのAIとRAGの関係

RAGは、質問に関連する資料を検索し、その内容を生成AIに与えて回答を作る方式です。社内規程や業務手順を参照する用途にも使われます。AIモデルに社内情報を再学習させる方法とは異なります。定義はAWSのRAG解説を参照しています。

導入時には「検索した文書が適切か」と「その文書に基づく回答が適切か」を分けて確認します。参照先が表示されても、回答の全記述が裏付けられているとは限りません。引用部分と回答内容を照合するテストが必要です。

AI化する前に、FAQや検索の整理で対応できるか確認する

AIを導入しても、社内で決まっていない規則を確定することはできません。判断が必要な質問は担当者へ引き継ぐ運用にします。

最初の対象を1つの業務に限定する

以下は説明用の架空例であり、センダーの導入実績ではありません。経費申請の手順を対象に、申請方法、必要書類、問い合わせ先を回答する仕組みを検討します。個別の支払可否や例外承認は対象外とします。

1. 実際に寄せられた質問を、個人を特定できない形で集める。
2. 各質問に対する正式な文書と、回答を確認する担当者を決める。
3. 原文を探す時間、回答作成時間、確認時間を記録する。
4. 回答案と出典を表示する試行版を作る。
5. 通常の質問に加え、文書にない質問や権限外の質問を試す。

文書を登録する前の確認項目

登録対象には、文書名、管理者、適用開始日、最終更新日、閲覧できる部署・役割を付けます。廃止した規程と現在の規程は区別し、画像のPDFや表の読み取り結果も原文と照合します。

アクセス制御は「回答文に出さないよう指示する」だけではなく、検索時点で利用者が閲覧できる文書に絞る設計にします。権限変更、退職、文書削除が検索対象やキャッシュへ反映されるかも確認します。整理項目はAI導入前のデータ整備で説明しています。

本番導入を判断するテスト表

合格率の集計では、正答数だけでなく評価した質問数も残します。全体の正答率が基準を満たしていても、権限外情報の表示など、運用開始を止める条件は別に設定します。判断の整理はPoCから本番導入への評価項目も参照してください。

費用と運用を見積もる条件

文書の量・形式、利用人数、質問件数、認証との連携、回答履歴の保存、文書更新の頻度を見積もり条件に含めます。文書を登録する初期作業と、更新・評価を続ける運用作業を分けて確認します。

公開後は、答えられなかった質問を担当者が確認し、文書不足・検索不備・回答の誤りに分けて改善します。質問ログに含まれる情報の閲覧者や保存期間も決めます。

社内FAQの導入を相談する際に伝えること

「どの部署の何の質問が多いか」「正式な文書をどこで管理しているか」「誰が文書と回答を更新するか」の3点が相談の起点になります。資料の原本や個人情報を最初のフォームに送る必要はありません。

AI開発・実装支援では、検索対象・権限・回答テストを要件に整理し、業務への組み込みと運用を支援します。社内FAQの対象業務を相談する。