RAGで社内規程とAIを連携、年間約6,000時間の生産性向上を見込む医薬品卸

最初の適用先を社内規程や操作マニュアルに定めた設計が、この取り組みの起点になっています。答えがすでに文書として確定していて、担当者の判断が入り込む余地の小さい領域です。RAGで社内文書を横断的に参照させる構成をとったため、PDF、Microsoft Excel、Microsoft Word とばらばらの形式で蓄積されてきた資料を、作り直さずそのまま回答の材料にできています。想定問答のシナリオを一問ずつ用意する前提から降りられたことが、事前準備の重さを解いた要因ではないでしょうか。

部署ごとに別々のボットを作らず、ひとつのアシスタントに集約した点も効いています。文書の要約やアイデア出しといった汎用的な使い方と、社内情報の照会が同じ入り口に同居するため、利用者は用途ごとに道具を選び直す必要がありません。社内文書を扱う以上セキュリティ要件を先に固める必要があり、Azure OpenAI Service をクローズドで堅牢な環境で利用できる構成を選び、すでに使われている Microsoft 365 との親和性も判断材料に置いています。

定着を運用まかせにせず、設計の対象として扱った点は見落とせません。ガイドラインの展開とeラーニングで存在と注意事項を全社に知らせ、社内ポータルの目立つ場所にアイコンを置いて到達までの手数を減らし、初回ログイン時にはチュートリアルが立ち上がって手を動かしながら操作を覚えられるようにしています。利用ガイドライン自体をアシスタントに読み込ませ、操作方法やルールをアシスタント自身に尋ねられるようにした構成は、問い合わせを減らす道具が新たな問い合わせを生むという反転を防ぐ手当てとして理にかなっています。主要なプロンプトをあらかじめ用意し、個人用のプロンプトも登録できるようにした工夫は、白紙の入力欄を前にした利用者のつまずきを取り除くものです。