対話型AIエージェント×RAGで社内情報の検索／問い合わせを効率化するには？

　社内に蓄積された膨大な情報を効率的に活用できている企業は多くない。ある調査によると、社員の約60％が1日平均30分以上を社内情報の検索に費やしており、情報があるにもかかわらず即座に見つけられない状況が発生しているという。実際に、約77％の社員が検索で自己解決できずに上司や関連部署へ問い合わせており、1回の問い合わせに掛かる全工数は、累計で約45分に及ぶ。

　このような状況を放置していては、非効率な情報管理で対応が遅れ、顧客満足度が低下してしまう。また、ナレッジの属人化が事業継続のリスクとなり、取引先からの信頼低下を招く恐れもある。そこで本資料では、この状況の解消策として、「横断検索」「複雑な文書の要約」を行う対話型AIエージェントの活用方法を紹介する。

　この仕組みを支えるのが、エージェント型RAG（検索拡張生成）だ。情報同士の関係性を読み解くナレッジグラフを採用し、必要以上に創作させない“制御可能なAI”の環境づくりにより、RAG特有の誤回答リスクを抑制する。数千ページの文書にも対応し、社内問い合わせを劇的に削減する。本資料でその実力をぜひ確認してほしい。