社内ナレッジ活用型AIアシスタント

プロジェクト概要

製造業のお客様向けに、社内マニュアル・過去の問い合わせ履歴をナレッジソースとしたRAG（検索拡張生成）型のAIアシスタントを構築しました。ヘルプデスク担当者の工数削減と、社員の自己解決率向上を目的としたプロジェクトです。

お客様が抱えていた課題

• ヘルプデスクへの問い合わせ件数が年々増加し、担当者の残業が常態化していた
• 過去のQ&Aが部署ごとにExcelや共有フォルダに散在し、再利用できていなかった
• ベテラン社員が持つ属人化したノウハウを、全社で活用できる形にしたかった

提案・ソリューション

• 社内ドキュメント・過去チケットを横断検索できるベクトル検索基盤を構築
• 回答の根拠となるドキュメントを必ず引用表示し、誤った回答（ハルシネーション）を防止
• 社内SSOと連携し、権限に応じて閲覧できる情報を自動的にフィルタリング

使用技術（抜粋）

• LLM: OpenAI GPT-4 系 / Azure OpenAI
• Embedding・ベクトル検索: text-embedding-3-large, pgvector
• フロントエンド: Next.js (App Router), TypeScript
• 認証: Microsoft Entra ID (Azure AD)

成果

• 一次対応における問い合わせ工数を約60%削減
• 回答の根拠表示により、現場からの信頼度・利用率が向上
• 蓄積されたQ&Aログをもとに、マニュアル自体の改善にも活用

※ 掲載事例はイメージを含みます。詳細はお問い合わせください。