上下水道コンサルが1ヶ月半で構築、就業規則に絞った社内AIチャットボット

対象範囲を就業規則という一つの領域に絞り込んだ判断が、この構成の起点になっています。社内の問い合わせはITサポートから運用まで幅広く、すべてを一度に賄おうとすれば、参照させる文書も回答のばらつきも一気に膨らみます。範囲を限定したうえで、RAGと呼ばれる、社内文書を検索させたうえで回答を組み立てさせる手法を用いる設計は、規程に準拠しているかどうかという一点に精度の焦点を合わせられます。社内規程や業務フローの中身を理解したうえで組み込んだという進め方も、参照させる文書の選び方そのものが精度を左右することを踏まえた順序だと読めます。

利用状況を測る仕組みを後付けにせず、最初から作り込んだ点も見逃せません。Firestore に蓄積される利用履歴を BigQuery へ同期し、CSV として出力して Looker Studio で傾向を可視化する経路が用意され、トークン数をもとにした費用対効果の検証まで射程に入れられています。回答の質は使われ方によって変わるため、どんな質問が実際に飛んでくるかを観察できる状態を先に確保しておく組み立ては、改善を一度きりの調整で終わらせないための土台になります。

回答の信頼性をモデルの出力だけに委ねない工夫も効いています。参照元ファイルへのリンクを出力する機能によって、利用者は答えの根拠を自分の目で確かめられ、Vertex AI のプロンプト設計では個人情報を含む機密情報の誤出力を防ぐ対策が施されています。Microsoft Entra ID による認証と、Terraform でインフラをコードとして構築する進め方は、短期間での立ち上げと運用時の手間の抑制を同時に狙った組み合わせといえます。