社内文書に埋もれた暗黙知をRAGで一般化した半導体・電子部品企業の取り組み

文書の形式がそろっていないという前提を、避けずに最初の難所として扱った点がまず目を引きます。対象となる社内文書はパワーポイント、エクセル、PDF、テキストと入り混じり、純粋な文字列だけでなく図表も含まれていました。ここを素通りしてAIに投げても検索も生成も成り立たないため、データマネジメントを支援の柱の一つとして明示的に工程に組み込む設計が採られています。

次に効いたのが、検証の的を絞る進め方です。文書全般を対象にする以上、いきなり全社を相手にすると効果が薄く広がってしまうため、どの部署に向けた文書解析・文書生成を行えば効果的なのかを議論して決める段取りが置かれました。全社展開を否定するのではなく、先に効果の見える範囲を確定させ、そこから横に広げるステップを描くという順序づけです。

精度の良し悪しを何で判断するかを、検証を始める前に設計したことも見逃せません。RAGは回答がもっともらしい文章で返るぶん、感覚的な評価に流れやすい領域です。判断基準と判断方法そのものを議論の対象に引き上げ、精度検証のフレームワークとして持ち込んだやり方が、感想ベースの評価に陥ることを防いだと考えられます。加えて、業務部門とIT部門の間に立って導入目的や効果測定の方法を突き合わせる役割分担、部署をまたぐデータ共有に全社が協力する体制も、この進め方を成立させる土台になっています。