AIアプリケーションとナレッジ

企業内ナレッジAI

SharePointのどこか、Confluence、共有ドライブ、11年分のメールのどこかに、社内の質問の多くの答えはすでに存在します。それが見つからないので、人は同僚に聞き、同僚は推測で答えます。私たちは、自社のコンテンツから取得し、使った資料を明示し、情報源に設定済みの権限を尊重するアシスタントを作ります。

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事業上の課題

検索は1万文書あたりで機能しなくなった

キーワード検索は社内コンテンツで失敗します。他の人が検索する言葉で文書を書く人はいないからです。結果として、探すコストが人に聞くコストを上回る組織になり、全員が人に聞くようになります。この税はどの予算項目にも現れないため決して直されず、人員とともに膨らみます。素朴な解決策、つまり文書の山にチャットボットを向けることは、別の形でより悪く失敗します。古い規程から自信満々に答えるか、本来見てはいけない人に給与評価を見せてしまうのです。

私たちの取り組み

誰が尋ねているかを踏まえた検索

コンテンツを新しい場所に複製するのではなく、それを保持しているシステムに接続します。だから権限は設定された場所に残り、取り消しも効き続けます。検索はモデルが何かを見る前に、尋ねている本人のIDで絞り込まれるため、その人が開けないものをアシスタントが明かすことはできません。すべての回答は使った文書への出典を伴うので、読み手は信じるのではなく確認できます。精度は、実際に社員が尋ねた質問から作ったラベル付きデータで測ります。

企業内ナレッジAI

提供できること

全社AI検索
社内ナレッジアシスタント
全社の意味検索
AI文書検索
社内コパイロット

代表的なユースケース

現場担当者の規程・手続きに関する質問に、適用される文書とそのバージョンを示して答える。
作った本人に時間をもらわなくても、新入社員がシステムの機能を尋ねられるようにする。
案件をまたいで過去の類似作業を掘り起こし、提案書をゼロから書かずに済むようにする。
サポート担当者が対応中に、製品ドキュメントと過去チケットを照会できるようにする。

進め方

要件化

要望を仕様に変える。誰が使い、何が正しい答えで、誰が決めるのか。
根拠づけ

答えを持つコンテンツとシステムに接続し、既存の権限を尊重する。
評価

自社の事例から作ったラベル付きデータで、外部の目に触れる前に採点する。
提供と運用

監視、コスト管理、品質を守る回帰テスト群を伴う段階的なリリース。

テクノロジー

OpenAI
Anthropic
Azure OpenAI
pgvector
Elasticsearch
Microsoft 365
SharePoint
Confluence
Salesforce

セキュリティとガバナンス

回答は自社のコンテンツに根拠を置き、出典を伴うため、読み手が確認できます。検索は情報源に設定済みの権限を尊重するため、利用者がアプリ経由で直接見られないものを見ることはありません。プロンプト、取得した文脈、応答は監査のために記録され、評価はリリース時の一度きりではなく継続的に実行されます。

協業モデル

AIプロジェクト

定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。

専任AIチーム

お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。

マネージドAI

本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。

TeamExtension.aiを選ぶ理由

難しいのは検索ではなく権限

文書から質問に答えるものを作るのは週末仕事です。正しく答え、出典を示し、権限の境界を決して越えず、内容が変わっても精度を保ち、後から監査できるものを作るのは、統合とセキュリティの問題です。それは私たちが何年もやってきた普通の企業向けエンジニアリングであり、多くの社内アシスタントが全社展開前に止まる理由でもあります。

主なお客様