Case Studyプロジェクト事例
現場知見をたどれる社内RAG基盤の構築
製造業 / SaaS / RAG / 社内ナレッジ検索

生成AI受託開発
Project Outlineプロジェクト概要
- Client
- 国内製造業 A社
- Industry
- 製造業 / SaaS
- Scope
- RAG / 社内ナレッジ検索
- Duration
- 約6ヶ月
- Team
- PM 1 / AIエンジニア 2 / フルスタックエンジニア 2 / デザイナー 1
- Stack
- TypeScriptNext.jsPythonFastAPIOpenAIPostgreSQLpgvectorGCP
背景
現場で発生する不具合への対処は、特定のベテラン社員の経験に依存しており、退職・異動による知見の流出が経営課題になっていた。既存の社内ポータルにはマニュアルが格納されていたものの、検索性が低く、実際の業務には使われていなかった。
課題
対象ドキュメントが部署ごとに点在し、形式もWord・PDF・Excel・社内Wikiなど混在していた。さらに、現場担当者は専門用語の表記揺れに敏感で、汎用的なベクトル検索だけでは精度が出ない領域だった。
支援内容
現場ヒアリングをもとに、よく使うシーンと検索クエリの傾向を抽出。検索対象を業務領域ごとに分割し、メタデータ設計と用語辞書を整備した上で、ハイブリッド検索 + RAGの構成を採用した。
UIは現場担当者の業務フローに合わせ、検索→出典確認→対応手順表示までを最短2クリックに収まるよう設計。社内SSOと連携し、部署ごとの権限制御も行った。
成果
リリース3ヶ月後の月間検索数は2,400件で安定推移し、ヘルプデスクへの問い合わせは約27%減少。トラブル対応の初動時間が平均で半分以下になり、ベテラン依存の業務体制から脱却するきっかけとなった。
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