「探す」に、組織の時間が消えていく。
情報はあるのに使えない——ナレッジとデータの「死蔵」は、静かに大きなコストになっています。
情報が散らばって見つからない
ドライブ・Wiki・チャット・メール。どこかにあるはずの資料を探すことに、毎日時間が費やされています。
同じ質問が繰り返される
答えられる人にばかり質問が集まり、その人の時間が奪われ続けます。答えは過去に何度も書かれているのに。
辞めた人と一緒に知識が消える
業務のノウハウが個人の頭とローカルフォルダの中にしかなく、異動や退職のたびに失われます。
データが意思決定に使えない
蓄積されたデータはあるのに、集計や比較のたびに手作業が発生し、必要なときに答えが間に合いません。
取り込みから回答まで、根拠を手放さない。
「それっぽい答え」を返すAIではなく、出典まで示す検索の仕組みを構築します。
ドキュメント・データを取り込み
社内のドキュメントやデータベースを取り込み、ベクトル索引（pgvector）として検索できる形に整理します。
質問を複数ステップで検索
一回の検索で終わらせず、質問を分解して複数ステップで探索。断片的な情報も突き合わせて集めます。
根拠付きの回答を生成
見つかった情報をもとに回答を生成し、参照元のドキュメントへのリンクを必ず添えます。
人が根拠を確認
重要な判断に使うときは、添えられた出典をたどってそのまま原文を確認できます。ブラックボックスにしません。
使われながら精度が上がる
回答へのフィードバックと新しいドキュメントを継続的に反映し、検索の精度を育てていきます。
回答には必ず出典が付きます。「AIがそう言ったから」ではなく、根拠ごと確認できる仕組みです。
検索の質は、パイプラインの設計で決まる。
RAGは「つなげば動く」ものではありません。精度を左右する部分を丁寧に実装します。
ベクトル検索（pgvector）
PostgreSQL + pgvector によるベクトル索引。運用しやすい構成で、既存のデータ基盤とも馴染みます。
複数ステップの検索パイプライン
質問の分解、検索、突き合わせ、再検索——単発のRAGでは届かない質問に答えるための多段構成です。
自然言語レポート生成
データから集計・比較・ベンチマークを自然言語のレポートとして生成。定型レポートの自動化にも使えます。
アクセス権限に沿った検索範囲
見てよい人にだけ見える検索に。既存の権限設計に沿って、検索対象を制御します。
導入で手に入るもの。
検索ボックスを渡して終わりではなく、社内に定着する仕組みとして構築します。
社内横断検索・Q&Aの仕組み
ドキュメントとデータを横断して、根拠付きで答える検索基盤一式。
取り込みパイプライン
新しいドキュメントが自動で索引に反映され続ける、継続運用の仕組み。
レポート自動生成
定型の集計・比較レポートを、データから自然言語で自動生成します。
権限設計
誰がどの範囲を検索できるかの設計と実装。
運用ドキュメント
データソースの追加や設定変更の手順をまとめてお渡しします。
導入後の伴走サポート
運用開始後の精度チューニングと、対象データの拡大にも対応します。