LLMとRAGで社内情報検索を効率化！検索・活用における役割やメリット、課題の解決方法を徹底解説

業務中に必要なマニュアルや過去の対応事例が増えると、探すのに時間がかかってしまいます。膨大な社内情報を効率的に活用できない状況は、生産性の低下や属人化を招き、企業全体のパフォーマンスに影響を及ぼします。

そこで注目されているのが、LLMとRAG（検索拡張生成）の活用です。自然な対話で検索できるLLMと、正確な情報を裏付けとして提供するRAGを組み合わせることで、検索の精度とスピードが飛躍的に向上します。

この記事では、社内情報検索においてLLMとRAGが果たす役割や課題への対処法を解説します。あなたの会社の「探す時間」を「価値を創造する時間」に変えるための、具体的な道筋が見えてきます。

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なぜ、会社の情報検索でRAGが必要なのか？

なぜ従来の社内情報検索が非効率に陥りやすいのか、RAGが必要なのか、原因を整理してみましょう。

情報のサイロ化

情報における「サイロ化」とは、データが部署やシステム、個人ごとに孤立し、組織全体で共有・連携できていない状態を指します。

例えば、営業部は顧客情報をCRM（顧客管理システム）に、マーケティング部は施策データをMAツールに、開発部は進捗をプロジェクト管理ツールに、そして経理部は請求情報を会計システムに入力しているとしてます。

これらのシステムは連携しておらず、「A社との過去の取引履歴と、関連プロジェクトの課題をまとめて確認したい」と思っても、複数のシステムを個別に確認し、手作業で情報を突き合わせる必要があります。

さらに厄介なのが、個人のPCのローカルフォルダやデスクトップ、個人のOneDrive/Google Driveに保存された「自分用」の資料です。これらは他の従業員からは存在すら認識されず、貴重なノウハウが完全に属人化してしまいます。

これらの「サイロ」が存在することで、他部署の成功事例を知らないまま同じような企画書を一から作ったり（車輪の再発明）、担当者不在時に過去の経緯が分からず顧客対応が遅れたりといった、組織的な機会損失が日々発生しているのです。

多様なデータ形式

仮に情報のありかが分かったとしても、次に立ちはだかるのがデータ形式の壁です。現代の業務で扱われるデータは、あまりにも多様化しています。

Excelの表やデータベースのように、行と列で整理された「構造化データ」はまだ扱いやすい部類です。しかし、業務情報の大部分は、Wordの報告書、PowerPointの提案書、PDFのマニュアル、メールの本文、チャットのログといった、形式の定まっていない「非構造化データ」です。

これらの文書の中身までを、従来のシステムで横断的に検索するのは非常に困難です。こうした多様なデータを横断的に検索する「エンタープライズサーチ」という仕組みもありますが、文書の中身の意味までを完全に理解して検索するには限界がありました。

さらに、近年ではWeb会議の録画や商談の録音データといった情報資産も増えています。しかし、「あの会議の35分頃に話していた内容を確認したい」と思っても、結局は動画を最初から再生して目的の箇所を探すしかなく、その手間から、せっかくの記録データがほとんど活用されずに放置されています。

これらの「検索できないデータ」の中にこそ、業務を効率化し、新たなアイデアを生み出すヒントが眠っているのです。

関連記事：「RAGはデータ選定が最重要？理由・選定の注意点7ポイント」

キーワード検索の限界

最も日常的に直面するのが、従来のキーワード検索システムの根本的な限界です。

検索する際に、「AI」「人工知能」「機械学習」といった同義語や類義語をシステムは理解してくれません。「株式会社〇〇」と「(株)〇〇」の表記揺れや、「PC」「パソコン」といった略語・通称も別の言葉として認識します。

そのため、検索する側が全てのパターンを試さない限り、目的の情報にヒットしないのです。

そして、AND検索やOR検索といった高度な検索テクニックを使いこなせる人と、そうでない人との間で、情報へのアクセス能力に大きな差が生まれてしまいます。本来、誰もが平等にアクセスできるべき社内情報が、一部の人しか使いこなせない状態に陥っているのです。

これらの課題が複雑に絡み合い、従業員は「探してもどうせ見つからない」という諦めを感じ、検索システムの利用を止め、結果として人に聞くようになります。これでは、ナレッジが共有されず、ますます属人化が進むという悪循環に陥ってしまいます。

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社内情報の検索・活用におけるRAGの役割

社内情報の効率的な利活用では、LLMとRAGの組み合わせが注目されています。従来の検索手法では困難だった自然文での問い合わせや、複雑なナレッジの活用も、2つの技術を連携させることで検索精度を高めることが可能です。

以下では、それぞれの技術が担う役割について整理し、どのように連携しているかを解説します。

最新情報をRAGで検索してLLMに提供する

RAGの特徴は、外部のナレッジソースや社内ドキュメントなどから、最新かつ正確な情報を検索し、LLMに渡して回答の根拠とする点にあります。RAGは、LLMに信頼性の高い回答を提供する基盤技術として機能します。

これにより、事実誤認や古い情報に基づいた誤回答を防ぐことが可能です。

社内規定が頻繁に更新されるような環境でも、RAGは最新の文書を検索対象とするため、常に正確な内容が反映された回答が得られます。

また、社内に点在する非構造化データ（例：議事録、メール、PDF）にも対応可能で、有用なデータを抽出できます。これにより、ユーザーが求める情報に対して裏付けのある形で応答できます。

情報の信頼性と回答までの即時性を両立するRAGは、生成AIの実用性を飛躍的に高めるツールとして役割を果たします。

RAGでハルシネーションの抑制

RAGの強みのとして、生成AIの弱点であるハルシネーション（もっともらしい嘘をつく現象）を大幅に抑制できる点もあります。AIは社内に存在する事実（データ）に基づいて回答を生成するため、不正確な情報や社外の無関係な情報で答えることがありません。

さらに、回答の根拠となった参照元ドキュメント（「この回答は、〇〇という資料のP.3に基づいています」など）を提示できます。そのため、ユーザーは情報の正しさをすぐに確認でき、安心して業務に活用可能です。

社内マニュアルの検索

社内マニュアルの検索に生成AIとRAGを活用することで、従業員は必要な手順やルールを瞬時に把握できるようになります。以下のような問いかけに対し、生成AIが意図を読み取り、RAGが該当する最新のマニュアルから該当箇所を抽出し、簡潔な回答を返します。

• 有給休暇の申請手順を教えて
• 出張旅費の精算ルールはどうなっていますか？
• 備品購入の申請フローを確認したいです
• 新しいPCのセットアップ手順を知りたい
• 週次レポートの提出フォーマットはどこにありますか？

これにより、マニュアル全体を閲覧する手間が省け、必要な情報だけを的確に取得できます。複数の文書にまたがる手順や更新頻度の高い業務フローでも、RAGの検索能力とインデックス自動再構築により常に最新の情報を参照できます。

さらに、生成AIが専門用語や複雑な記述を分かりやすく言い換えることで、新入社員や非専門部署のメンバーでも、スムーズに理解できる回答を取得可能です。結果として、業務理解の促進と自己解決率の向上を実現し、全社的な業務効率の底上げにつながります。

過去事例の検索・参照

過去の対応事例やプロジェクト履歴は、業務の意思決定において重要な情報資産となります。生成AIとRAGを活用すれば、これらの事例を迅速かつ的確に参照することが可能です。

以下の問いに対し、RAGが関連する社内ドキュメントや報告書から該当情報を検索し、生成AIが要点を整理した上で提示します。

• 昨年度のクレーム対応の流れを確認したい
• 過去に発生した納期遅延の対応事例を教えてください
• 顧客からの返金要求への対応事例はどこにありますか？
• 新製品の価格設定に関する過去の検討資料を参照したいです
• 類似の業界向け提案書を作成した事例がありますか？

これにより、過去の知見を活かした判断ができ、属人化していたノウハウを組織全体で共有・活用する環境が整います。また、検索対象が非構造化データであっても対応できるため、文書形式を問わず有効活用が可能です。

生成AIとRAGによる過去事例の検索や参照は、業務の標準化にも貢献し、企業のナレッジマネジメントを強化する施策として効果を発揮します。

社内規定・ガイドラインの確認

社内規定やガイドラインの確認作業で生成AIとRAGを活用することで、正確に参照できる検索システムを構築できます。

複数の規定文書にまたがる内容や表現が複雑な条項に関しても、生成AIが文脈を読み取れるため全社員が同じ理解のもとで業務を進められるのが利点です。

また、規定やガイドラインの更新があった場合も、RAGによって最新の内容が即時反映されます。そのため、正確な情報に基づいた対応が可能です。これにより、内部統制の強化やリスクの未然防止につながり、組織全体の信頼性向上が期待できます。

法務や契約の条文照会

法務や契約に関する条文の照会業務は、正確性が求められる一方で、文書量が多く内容も専門的です。そのため、条文を特定するには時間と労力がかかります。

PDFやWord形式で保管されている場合、適切な条文にたどり着けないケースも珍しくありません。

生成AIとRAGを活用すれば、キーワード一致の検索プロセスを大幅に改善できます。RAGが対象文書から該当条文を抽出し、生成AIが意味を分かりやすく要約して提示します。これにより、必要な条文の理解や確認を的確に行えるようになります。

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生成AIとRAGを活用した具体的な課題の解決方法

社内情報の検索や問い合わせ対応においては、以下のような課題が想定されます。

• 検索しても求めている文書が表示されない
• 検索や問い合わせに時間がかかる
• 過去の対応事例やナレッジが活用できない
• 問い合わせ対応が一部の人に集中する
• 情報が更新されていない

これらの問題に対して、生成AIとRAGの組み合わせは有効です。ユーザーの意図を汲み取る生成AIと、正確な情報を提供するRAGが連携することで従来の検索では対応しきれなかった業務上の障壁を解消できます。

以下では、具体的な課題ごとの解決方法について解説していきます。

検索しても求めている文書が表示されない

従来の社内検索システムでは、特定のキーワードに一致する情報しか表示されないため、以下の課題が残っていました。

• 何と検索すればよいのか分からない
• 探している資料がヒットしない

特に、文書名や記載内容と異なる表現を用いた場合や、業務用語に不慣れな社員による検索では、必要な情報にたどり着くまでに時間がかかり、業務の妨げとなるケースが少なくありません。

こうした課題に対しては、生成AIとRAGを組み合わせた意味ベースの検索が有効です。意味ベースの検索とは、単語の一致だけでなく、質問全体の文脈や意味を理解して関連情報を探し出す技術です。

例えば「取引先との契約書の扱い方を知りたい」という曖昧な質問でも、契約書・管理・保存といった文脈上の関連キーワードを自動で判断し、目的に合致した文書を提示できます。

さらに、RAGが情報源から適切な文書を抽出し、生成AIが内容を要約・説明することで、検索精度とユーザー体験の双方が向上します。言い換えや表現の揺れにも対応できるため、誰でも直感的に情報にアクセスできる環境の構築が可能です。

検索や問い合わせに時間がかかる

多くの企業において、社内情報の検索や問い合わせ対応に時間がかかる傾向があります。業務マニュアルや社内ルール、過去の対応事例などが分散している場合、必要な情報にたどり着くまでに手間がかかってしまうのが課題です。

例えば、キーワード検索では表現の揺れや曖昧な語句に対応しづらく、探し方そのものにノウハウが求められる点も効率が低下する一因と言えます。

こうした課題に対し、生成AIとRAGを活用した自然文による対話型検索は、有効な解決策となります。「最新の交通費精算のルールは？」「出張申請の締切は？」といった質問をそのまま入力するだけで、簡潔かつ正確な回答が可能です。

また、文脈を保持しながら追加の質問にも対応できるため、何度もキーワードを変えて探す手間が省けます。

このように自然言語による対話型検索を導入することで業務中の情報取得にかかる時間を大幅に短縮し、生産性向上につなげることが可能です。

過去の対応事例やナレッジが活用できない

企業活動で蓄積されるナレッジや過去の対応事例は、業務効率化やデータドリブンの向上にとって貴重な資源です。

しかし、その多くが非構造化データとして点在しており、必要なときに参照できない課題が生じています。特定の担当者の記憶や個人フォルダに依存しているケースでは、属人化や情報の埋没が避けられません。

このような状況において、RAGは社内に分散する非構造化データを対象に、意味ベースで関連情報を検索します。その上で、生成AIが文脈に沿った自然な言葉で要点をまとめ、再利用しやすい形で提示します。

入力したテキストに対して、関連する複数の文書から必要な箇所を抽出・統合し、明確な回答を導き出すことが可能です。これにより、埋もれていた社内ナレッジを価値ある資産として再活用し、全社的な情報共有を図ることができます。

問い合わせ対応が一部の人に集中する

業務に関する質問や手続きに関する確認作業の多くは、一部の担当者やベテラン社員に集中し、対応に追われて本来の業務が圧迫されるという課題があります。

以下のような部門では、「その資料はどこにありますか？」「申請はどの手順ですか？」といった類似の問い合わせが繰り返される傾向があり、対応の属人化や負担の偏りが深刻化しています。

• 経理
• 人事
• 総務
• 情報システム

こうした課題に対して、生成AIはユーザーからの自然な質問の意図を理解し、RAGが最新の社内ドキュメントやナレッジを参照して正確な回答を生成します。

例えば、経費精算の方法や就業規則の確認といった定型的な質問に対して、AIチャットが即座に対応します。また、応答履歴を通じてユーザーごとの状況を把握することで、より精度の高いサポートも可能です。

こうした自動システムを導入することで、問い合わせ対応の属人化を防ぎ、全社的な業務効率の向上とナレッジの平準化が実現します。

情報が更新されていない

社内で活用されている情報の中には、以下のように定期的な更新が求められるものがあります。

• 就業規則・労務関連規定：勤務時間、休暇制度、テレワークルール、育児・介護休業
• 経費精算・支払ルール：交通費や出張費、交際費などの精算ルールや申請手順、上限金額
• セキュリティポリシー・IT利用規定：社内システムの利用方針やパスワード管理、クラウドツールの使用ルール
• 契約書・法務関連テンプレート：取引先との契約に使用する雛形や合意文書
• 会社方針・目標・組織図：中期経営計画や部門目標、組織体制

しかし、古い文書が放置されたままになっていたり、最新版がどこにあるか分かりづらくなっていたりと、ナレッジの陳腐化が進みやすいという課題があります。このような状況では、誤った情報に基づく判断や社員間で認識のずれが生じる恐れがあり、業務の正確性・信頼性を損なう要因となります。

こうした情報の更新について、RAGは検索対象となる文書やデータベースを定期的に更新し、最新の情報に基づいた検索結果が得られる環境を整備します。更新された情報は自動的にインデックス化され、生成AIの応答にも即時反映される仕組みが整います。

これにより、ユーザーが入力した質問に対して、最新のナレッジに基づいた正確な回答が提供されます。情報の鮮度と信頼性を維持しながら、社内全体での一貫性ある業務運用を実現可能です。

新人教育・オンボーディング支援がうまくいかない

新人教育やオンボーディングでは、以下のような情報の提供が必要です。

• 会社概要と事業内容：企業理念、組織構成、事業領域、主要サービス
• 業務フローと担当業務の概要：配属部署での業務内容や、日常的に使用するツール、業務プロセス
• 社内規定・ルール：就業規則、勤務時間、休暇取得、経費精算、情報セキュリティポリシー
• 各種申請・手続きの方法：入退室の手続き、備品の申請、出張や会議室予約
• よくある業務Q&Aと過去事例
• コミュニケーションチャネルの案内：社内SNS、チャットツール、問い合わせ先（人事・情報システム部門など）の一覧
• OJTや研修資料のアーカイブ：過去の研修動画やマニュアル

しかし、これらの情報は部門ごとに散在していたり、更新が行き届いていなかったりするため、新人が自力でアクセスするのは容易ではありません。結果として、教育担当者への質問が集中し、育成にかかる工数や時間が膨らむ原因となります。

そこで生成AIとRAGを活用することで、社内マニュアル、FAQ、ガイドラインから必要な情報を即時に取得できる環境を構築できます。「勤怠の入力はどうする？」「社内チャットツールのルールは？」といった初歩的な質問にもAIが対応し、理解しやすく説明します。

また、継続的な学習支援としても活用できるため、新入社員の早期戦力化と、教育担当者の負担軽減の両立が可能可能です。

社内情報検索でのLLMとRAGの活用についてよくある質問まとめ

まとめ

社内情報の活用において、従来の検索システムやFAQでは限界があり、必要な情報にたどり着けない、対応が属人化するといった課題が頭を悩ませている方もいるでしょう。こうした課題を抜本的に解決する手段として、生成AIとRAGの組み合わせは有効です。

自然文による対話型検索、非構造化ナレッジの再活用、意味ベースの情報照会などにより業務効率と情報の信頼性が大幅に向上します。

導入を検討する際は、自社に蓄積されている文書資産やナレッジの整理と、生成AI・RAGの連携環境を整えることが重要です。小規模な領域から試験導入を行い、現場の業務でどんな効果が得られるかを可視化することで社内全体への展開もスムーズに進められます。

もし「検索の手間が問題視されている」「実務的なシステムを本格的に導入したい」とお考えでしたら、ぜひ一度専門家にご相談ください。

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