概要

本プロジェクトは、大手製造業のお客様を対象とした「生成AIナレッジ基盤」の開発・導入プロジェクトです。本システムは、社内に散在する技術文書、マニュアル、過去の報告書、そして個人のノウハウといった膨大な「知識資産」を統合・体系化し、即戦力となる情報源へと変革させることを目的としています。

従業員は自然言語で質問するだけで、社内データに完全準拠した高精度な要約回答を得ることが可能です。これにより、迅速な意思決定を支援し、業務効率を飛躍的に向上させると同時に、企業の貴重な知識資産の継承を実現します。

従業員数

数百名

クライアント業態

すべての業種・業態

作業ボリューム

〜6人 x 6ヶ月

顧客の問題点

お客様は、社内のナレッジマネジメントにおいて、以下のような深刻な課題を抱えていました。

  • 情報検索の非効率: 資料やノウハウが社内の各部署・システムに散在しており、必要な情報を探し出すために膨大な時間が浪費されていました。

  • ノウハウの属人化: ベテラン社員が持つ貴重な知識や経験が共有されず、退職とともに失われてしまうリスクがあり、技術継承や人材育成の大きな障壁となっていました。

  • 対応品質のバラつき: 担当者によって回答内容が異なるため、他部署や顧客からの問い合わせ対応に一貫性がなく、品質が安定しないという問題がありました。

  • セキュリティへの懸念: 生成AIの活用には意欲的であるものの、企業の機密情報をパブリックなクラウドサービスにアップロードすることによる情報漏洩のリスクを強く懸念されていました。

当社のソリューション・解決方法

NALは、これらの課題を解決するため、「生成AIナレッジ基盤」を提案・導入いたしました。

  • 最高レベルのセキュリティ環境を構築: お客様のオンプレミス環境にシステムを構築。企業の機密データが外部に一切送信されないセキュアな構成を実現し、情報漏洩リスクを完全に排除しました。

  • RAG技術による高精度な回答生成: プライベートLLMとRAG(Retrieval-Augmented Generation)技術を組み合わせることで、AIが社内情報源のみを引用して回答を生成する仕組みを構築。AIが不確かな情報を生成する「ハルシネーション」を徹底的に防止しました。

  • 多様な社内ナレッジを統合: マニュアル、報告書、技術文書はもちろん、Slack/Teamsといったコミュニケーションツール上のデータまで、AIの知識源として統合しました。

  • 導入から活用までワンストップ支援: 要件定義からデータ準備、導入、そして運用・最適化まで、お客様のパートナーとして伴走し、プロジェクトを成功へと導きました。

リリース後の成果

本システムの導入後、お客様は目覚ましい成果を達成されました。

  • 情報検索にかかる時間が平均60%削減され、全部門における業務効率が大幅に向上しました。

  • 属人化していた暗黙知が形式知として一元管理・活用可能となり、若手社員へのスムーズな技術継承と組織全体のナレッジレベル向上に貢献しました。

  • 標準化された高品質な回答が即座に得られるようになったことで、社内外への問い合わせ対応の品質が均一化し、顧客満足度の向上にも寄与しました。

  • セキュリティへの懸念を払拭しながら、最先端のAI技術を業務に活用できる環境が整い、デジタルトランスフォーメーションを加速させました。

技術スタック

開発言語 Python
データベース ベクトルデータベース (例: Milvus, Pinecone)
フレームワーク LangChain, LlamaIndex
AI/LLM プライベートLLM
インフラ環境 オンプレミス, プライベートクラウド (AWS/Azure)
システム概要 RAG (Retrieval-Augmented Generation)

システム概要