ナレッジを、
使われる状態へ。
社内に蓄積されたナレッジや業務データを生成AIにつなぎ、情報探索・分析・レポーティング・業務支援へ。企画・構想から、RAGをはじめとしたAI基盤の構築、業務への実装・定着まで一貫して支援します。
なぜ、社内ナレッジの
活用は進まないのか
社内に情報や知識が蓄積されていても、それだけでは十分に活用されません。
必要な情報にたどり着けない、情報が分散している、知識が属人化しているなど、AIや人がナレッジを活用しやすい状態に整備されていないことが大きな要因です。
必要な情報が
見つからない
どこに何があるのか分からず、検索しても必要な情報にたどり着けない。情報の所在を一部の担当者しか把握していない。
情報が
分散している
ファイルサーバー、社内ポータル、チャット、議事録、基幹システムなど、複数の場所に情報が分散。形式やアクセス方法も統一されていない。
知識が
属人化している
判断基準や過去案件の知見が十分に文書化されず、個人の経験や記憶に依存。異動や退職によって重要な知識が失われる。
ナレッジが
更新されない
情報を蓄積しても継続的に更新されず、古い情報が残り続ける。結果として、どの情報を参照すべきか判断しにくくなる。
ナレッジを「貯める」から「使われる」へ
DS Generation は、ナレッジの棚卸しから業務への組み込み、運用後の鮮度維持までを一貫して設計します。
どの業務で、どの情報が、誰に必要なのか
対象となるデータソースを洗い出し、既存のアクセス権限を保ったまま接続します。着手する業務は、効果と実現性で優先順位を付けて選定します。
- 対象業務・利用者の整理
- データソースの洗い出し
- 既存アクセス権限の継承
- 着手領域の優先順位付け
「そのまま入れても精度が出ない」データを整える
文書の分割設計、メタデータの付与、図表やスキャンPDFの読み取りまで。AIが必要な情報を正しく参照できる形に整えます。
- チャンク（分割）設計
- メタデータ付与
- 図表・スキャンPDFの読み取り
- 検索・回答精度の評価
調べる、まとめる、下書きする、起票する
一連の作業をAIエージェントが担当します。専用画面を新設するのではなく、普段使っている業務システムやチャットの動線に載せることを重視します。
- AIエージェント設計
- 既存システム・チャット連携
- 業務フローへの実装
- セキュリティ・権限設計
誰がどう更新し続けるかまで設計する
回答品質を評価指標で継続的に計測し、想定と違う挙動を検知できるようにします。あわせて、ナレッジ自体の運用体制まで含めて設計します。
- 回答品質の継続評価
- 異常挙動の検知
- ナレッジ更新の運用設計
- 推進体制づくり・内製化
DS Generation の特徴
RAGを活用し、社内文書や各種データから必要な情報を検索・回答します。回答の根拠となる情報もあわせて提示し、業務で確認・活用できるナレッジ基盤を構築します。
必要な情報を、根拠とともに探せる
回答の根拠となる出典を提示し、業務でそのまま確認・活用できる形で返します。
散在するデータ・ナレッジをつなぐ
文書やWebデータに加え、基幹システム、画像・動画、IoTなどを横断して活用できる環境を構築します。
ナレッジを業務プロセスに組み込む
調査・要約・比較・資料作成などの業務に生成AIとAIエージェントを組み込み、日々使える仕組みにします。
※ RAG（Retrieval Augmented Generation）とは、外部から取得した情報を用いて生成AIの精度・信頼性を向上させる技術です。
文書・テキストを
ナレッジに変える技術
社内のナレッジは、必ずしもテキストデータとして整っているとは限りません。紙の資料や書式の揃わない文書も、AIから参照できる形へ変換します。
OCRによる文字認識
画像内の文字をコンピュータが扱えるテキストとして認識します。紙で保管されている契約書やマニュアル、帳票などを、AIから検索・参照できるナレッジに変換。スマートフォンで撮影した文書の読み取りにも対応します。
固有表現認識による文書の構造化
文書中の「会社名」「日付」「金額」といった固有表現を認識し、その文書が何について書かれたものかを判定して認識精度を高めます。読み取ったテキストを項目ごとに構造化し、検索や比較に使えるデータとして提供します。
チャットボットによる問い合わせ自動化
整備したナレッジを、問い合わせ対応やQA対応の自動化に活用します。社内ポータルや業務システムに加え、LINEをベースとした自動応答システムの開発にも対応します。
ナレッジ活用のユースケース
効果が見えやすい領域から始め、対象を段階的に広げていきます。
社内ナレッジ検索
規程、マニュアル、仕様書、過去資料を横断して検索し、出典付きで回答します。
提案書・報告書のドラフト生成
過去案件のナレッジを参照し、案件情報から提案書や報告書の下書きを作成します。
問い合わせ対応支援
コンタクトセンターや社内ヘルプデスクで、回答候補と根拠資料をオペレーターに提示します。
議事録・商談記録からのナレッジ抽出
会議や商談の記録から決定事項・課題・次アクションを構造化し、ナレッジとして蓄積します。
生成AI活用支援
「何に生成AIを使うべきか」という構想段階から、「どのように実装・運用するか」という実践段階まで、企業の課題やデータ環境に合わせて一貫してサポートします。
生成AIの教育・研修講座
大規模言語モデル（LLM）について、ビジネス活用から技術・開発まで体系的に学べる講座を提供しています。
AI活用の他フェーズ・他領域と組み合わせる
まずは、活用したい
ナレッジをお聞かせください。
「どの業務から始めるべきか分からない」「一度試したが定着しなかった」という段階からでもご相談いただけます。現状をうかがったうえで、着手すべき領域と進め方をご提案します。