1
聞く
徹底ヒアリング
背景・業務・例外を聞き出す
社内文書検索AI・RAG／GraphRAG開発 
RAGを、PoCで止めない評価設計から始める
製品仕様、社内規程、過去対応、議事録が散らばっている場合、ベクトル検索だけでは限界があります。業務質問、概念同士の関係、根拠提示、評価基準、更新運用を決めてから実装します。
BeekleはRAG実装だけでなく、何を聞ければ業務で使えるかのユースケース確定から入ります。
1 社内資料
2 関係を整理
3 根拠を確認
4 回答を業務判断へ
削減対象
確認・調査時間
回答
根拠付き
運用
データ更新対応
1 社内資料
2 関係を整理
3 根拠を確認
4 回答を業務判断へ
Beekleの強み: 要件定義力 × シナリオ設計力
RAG / ONTOLOGY DESIGN
文書を入れる前に、答えるべき問いを決める
ベクトル検索だけに頼らず、質問・用語・文書の関係と評価基準から設計します。
業務質問
社内用語
文書関係
評価基準
オントロジー設計
✓
根拠つき回答
✓
本番判断できる材料
2
絞る
ユースケース確定
効果が出る範囲に絞る
3
描く
設計図に落とす
構造・権限・評価基準を決める
Beekleが設計から入る理由
AI開発の失敗は、モデルやツールの選び間違いだけで起きるわけではありません。上流工程でユースケース、業務シナリオ、受け入れ基準、データ構造、権限、例外処理を決めておくことで、PoCがデモで終わるリスクを減らせます。Beekleは要件定義力とヒアリング力を使って、発注者が言語化しきれていない課題を整理し、実装前に「何を作れば業務が良くなり、社内で本番化を説明できるか」を明確にします。
BEFORE / AFTER
散らばった社内データを、判断材料に変える
製品仕様、過去対応、議事録などを横断し、担当者が次に何を確認すべきかまで整理します。
1
今の状態
根拠が複数資料に分散
必要な情報が別々の資料にあり、経験のある担当者しか全体像をつかめません。
2
Beekleの設計
情報の関係をたどる
関連資料と背景をまとめ、回答の根拠、影響範囲、確認先を整理します。
3
導入後
判断を速くする
資料を読み解く時間を減らし、担当者が根拠を確認しながら前へ進めます。
✓
汎用AIでは答えにくい、自社固有の質問や複数資料にまたがる判断を支援できます。
01PAIN POINTS
導入は、どこでつまずくのか
検討が止まる典型パターンを先に押さえます
01
特定の担当者しか答えられない（属人化）
「あの件はあの人に聞くしかない」。社内の知識やベテランの経験が個人に溜まり、退職・異動で失われる。問い合わせ対応も特定の担当に集中し、その人が不在だと業務が止まる。
02
ChatGPTでは自社固有の質問に答えられない
汎用LLMは公開情報には強いが、自社の製品仕様、社内規程、過去の対応履歴など固有データに基づく質問には対応できない。「社内版ChatGPT」を作りたいが、方法がわからない。
03
ハルシネーション（事実と異なる回答）が怖い
LLMが知らないことを推測で回答するハルシネーションが業務利用の最大の障壁。社内規程の解釈や製品仕様の回答で誤情報を出すわけにはいかない。
04
社外秘データをクラウドAIに渡すセキュリティ懸念
社内文書や顧客データをOpenAIやAnthropicのAPIに送ることへの抵抗がある。データがモデル学習に使われないか、情報漏洩リスクはないか、社内のセキュリティ審査を通せるか不安。
05
PoCは動いたが本番化が進まない
社内でRAGのPoCを試したが、精度が安定しない、評価方法がわからない、運用設計が不明確で本番化の判断ができない。いつまでも「検証中」のまま止まっている。
なぜ、答えられないのか
RAGが本番化できない原因は、評価基準と運用設計の不足にある
固有の質問に答えられない、ハルシネーションが怖い、PoCが止まる。これらは別々の問題ではなく、同じ設計の欠落から生じます。
自社データを参照する経路が無い
ChatGPTは学習済みの一般知識で答えるため、製品仕様や社内規程を検索して参照する経路（RAG）が無い限り、固有の質問には答えられません。
ハルシネーションは仕組みそのものから生じる
LLMは「知らない」と言えず、確率的に最もそれらしい語を続けます。だから根拠を検索して渡し、根拠外を答えさせない設計でしか抑えられません。
精度を測る基準を最初に決めていない
評価データセットが無いとPoCは「動いた」印象でしか語れず、本番化の判断も、社内のセキュリティ審査を通す説明もできないまま止まります。最初に評価基準を決めれば、使えるかどうかを社内で説明できます。
02SOLUTIONS
つまずきを、設計で防ぐ
PoCで終わらせず、業務で使える状態まで設計します
SOLUTION 01
業務に合わせたオーダーメイドのRAG設計・構築
パッケージ型のAI検索ツールは汎用的なスキーマしか持たないため、業務固有の検索要件に対応しきれません。Beekleでは御社の業務フローと文書体系を分析し、データベーススキーマをオーダーメイドで設計します。文書の種類（規程・マニュアル・議事録・契約書等）ごとに最適なチャンキング戦略を選定し、業務固有のメタデータ（部署・製品名・契約種別・日付等）でフィルタリングできる構造にします。さらにGraphRAG（知識グラフ＋ベクトル検索）にも対応し、文書同士の関連性を構造化して保持することで、文脈をたどった高精度な検索を実現します。
自社データに基づく根拠付き回答の実現
ハルシネーションの大幅な低減
データ特性に最適化された検索精度
SOLUTION 02
評価パイプラインの構築
「PoCは動いたが精度が測れない」状態を防ぐため、初期フェーズから評価パイプラインを構築します。業務担当者と一緒に評価データセット（正解例・NG例・境界事例）を整備し、検索精度（Recall / MRR）と回答品質を定量的に計測。プロンプト改善やチャンキング変更の効果を数値で判断できる基盤を作ります。
精度改善の効果を数値で確認
モデル変更・プロンプト修正時の回帰テスト
本番化の判断基準を明確化
SOLUTION 03
本番グレードのデプロイ・運用設計
Azure OpenAI Service、AWS Bedrockなどエンタープライズ環境への展開、認証・権限管理、APIコスト監視、文書更新時の自動再インデックス、運用監視ダッシュボードまで含めた本番運用体制を構築します。
セキュリティ要件を満たした本番環境
文書更新の自動反映
APIコストの可視化と最適化
03CASE STUDIES
実際に、こう作ってきました
どのような課題を、どう実装に落としたか
カスタマーサポートのAIナレッジ検索（Hybrid GraphRAG）
課題
サポート部門を持つ事業者向けのデモ開発（PoC）。過去の問い合わせ対応履歴やサポート文書・マニュアルが大量にあるものの、必要な回答を探し出せず活用しきれていなかった。キーワード検索では言い回しの違いや表記揺れを取りこぼし、複数の文書をまたぐ手順や例外対応を横断的に調べることも難しい状況だった。
解決策
自然文で質問すると引用元を示しながらAIが回答する社内ナレッジ検索を構築。実データ量では通常のベクトル検索だけのRAGは精度・スケールに限界があり、横断回答や引用元の確かさも弱いため、関係をたどれるGraphRAGを採用した。メタデータ・全文・ベクトル・グラフ近傍・対応根拠（Claim）の複数経路をRRFで統合するHybrid GraphRAG構成とし、回答は必ず引用元の本文を提示し、資料にない内容は断定しない設計とした。
成果
- 言い換え・表記揺れを含む自然文の質問に、引用元付きで回答
- 複数文書にまたがる手順・例外対応を横断的に検索
- 資料にない内容は断定せず、ハルシネーションを抑制
技術スタック・構成
- アーキテクチャ: Hybrid GraphRAG（ベクトル＋グラフ＋全文の統合検索）
- グラフDB: Neo4j（文書・概念・手順・対応内容を関連付け）
- 検索経路: メタデータ／全文／ベクトル／グラフ近傍／対応根拠（Claim）
- 検索統合: RRF（Reciprocal Rank Fusion）で複数経路のスコアを統合
- LLM: 自然文回答の生成と引用元の提示（資料にない内容は断定しない設計）
- 対応範囲: フロントエンド・AI基盤・インフラ
- フェーズ: デモ開発（PoC）
要件管理システムでのGraphRAG活用
課題
要件定義書、議事録、ユーザーストーリー、設計判断の記録がプロジェクト内に散在。「この要件を決めた経緯は？」「関連する過去の判断は？」といった文脈的な検索が必要だったが、通常のキーワード検索やベクトル検索だけでは関連文書をたどりきれなかった。
解決策
ベクトルDB（Milvus）で類似文書を検索しつつ、グラフDB（Neo4j）で要件・決定・ストーリー間の関連性を構造化するGraphRAG構成を採用。「この要件に影響する過去の決定」のような文脈をたどった検索が可能になり、ベクトル検索単体では拾えなかった関連情報にもたどり着ける設計とした。
成果
- 要件の背景・経緯への到達時間を大幅に短縮
- 文脈的な関連検索により過去の判断漏れを防止
- 要件変更時の影響範囲をグラフ構造で即座に把握
技術スタック・構成
- アーキテクチャ: GraphRAG（ベクトル＋グラフ）
- ベクトルDB: Milvus（類似文書検索）
- グラフDB: Neo4j（要件・決定・ストーリー間の関連を構造化）
04FEATURES
Beekleが対応できる開発領域
必要な機能を、業務導線に合わせて組み込みます
GraphRAG構築
ベクトル検索だけでは拾えない「情報のつながり」を、グラフDBで構造化。通常のRAGでは答えられない文脈的な質問にも対応できるシステムを構築します。
オーダーメイドのデータ設計
御社の業務と文書体系を分析し、チャンキング戦略・メタデータスキーマ・エンティティ関係をオーダーメイドで設計。パッケージ型では届かない検索精度を実現します。
評価パイプライン
検索精度と回答品質を定量的に計測する仕組みを初期フェーズから構築。プロンプト改善やモデル入替の効果を数値で判断できる基盤を作ります。
セキュアなインフラ・運用基盤
Azure OpenAI Service、AWS Bedrockなどデータがモデル学習に使われないエンタープライズ環境に対応。ベクトルDB・グラフDB・LLM APIのインフラ構築から、コスト監視・インデックス更新の運用設計まで一貫して構築します。
なぜ「先に用途を決める」ことが、精度とコストを左右するのか
スキーマレスなグラフDBほど、要件定義が効く
1
誰が・何を・どう聞くか を先に決める
2
検索方式は用途で選ぶ
3
スキーマは用途に紐づけて固める
ナレッジ検索の精度とコストは、モデルの良し悪しよりも「作る前にどれだけ用途を絞れたか」で決まります。誰が、何を、どう聞くのか。この要件を先に固めるほど、あとからの作り直しが減り、PoCが本番で崩れにくくなります。
POINT 02
とくにグラフDB（Neo4jなど）は、あとから構造を変えられる柔軟さが利点です。裏を返せば、用途を決めずにエンティティと関係を広げると、質問の型が発散し、精度も運用も安定しません。だからBeekleは、実装より先に想定質問を分類し、通常RAG・GraphRAG・ハイブリッドのどれで解くかを決めてから設計します。
POINT 03
実際に構築したカスタマーサポートのナレッジ検索でも、対応履歴・手順・概念の関係を、答えるべき質問に合わせて先に設計しました。この「用途からスキーマを決める」工程を実案件で回しているため、要件のヒアリングから設計・検証までを一貫して任せられます。
01
誰が・何を・どう聞くか を先に決める
業務のヒアリングから、答えるべき質問の型・利用者・必要な根拠を要件として定義します。ここが曖昧なまま作ると、あとでいくら精度を調整しても業務に噛み合いません。
02
検索方式は用途で選ぶ
想定質問を分類し、通常RAG・GraphRAG・ハイブリッドのどれが向くかを検証してから設計します。すべてをGraphRAGにすればよいわけではありません。
03
スキーマは用途に紐づけて固める
グラフDBは自由に構造を組めるぶん、エンティティと関係を用途に結びつけて決めないと発散します。だから実装前にスキーマを確定させます。
GraphRAGなら、資料をまたいだ全体像までわかる
「資料を探すAI」と「状況を整理するAI」の違い
具体例
「請求金額が合わない。何が原因で、誰に確認すべき？」
この質問は、1つの資料だけでは答えにくいです。仕様書、議事録、障害報告、問い合わせ履歴をまたいで、情報のつながりを見る必要があります。
精度が上がりやすい条件
必要な情報が複数資料・複数チャンクに分かれているとき
通常RAGは、少数の資料に答えがまとまっている質問では強力です。一方で、答えに必要な情報が複数資料に分散している場合や、大量の資料から関係する情報だけを絞りたい場合、GraphRAGは部署・案件・時期・出来事などの文脈でたどれるため、より網羅的で判断しやすい回答になりやすいです。
1
RAGの課題 1
必要な情報が複数資料に分散する
回答に必要な根拠が、仕様書・議事録・障害報告・問い合わせ履歴に分かれていると、通常RAGでは拾い切れないことがあります。
2
RAGの課題 2
全体の流れを見落としやすい
チャンク単位で検索するため、文書全体の流れや背景を踏まえた判断が苦手です。
3
RAGの課題 3
似た資料が多いとノイズが増える
文書量が増えるほど似た内容の資料も増え、本当に必要な情報が検索結果に埋もれやすくなります。
4
GraphRAG
情報のつながりから全体像を整理する
資料同士の関係をたどることで、分散した根拠、背景、必要な確認先をまとめて見つけやすくします。
通常のRAGの回答
関連資料の一覧で止まりやすい
関連資料は「請求API仕様書」「3月12日の議事録」「障害報告」です。 それぞれ確認してください。
資料は見つかります。ただし、資料同士がどう関係しているかは利用者が読み解く必要があります。
GraphRAGの回答
状況を整理して、次の確認先まで出せる
原因候補
3月の請求API変更後、月次締めの差分が増えています。
影響範囲
請求承認、月次締め、顧客別レポートに関係しています。
確認先
業務システム部Aさんと、3月12日の議事録を確認してください。
なぜ通常のRAGより強いのか
✓
分散した情報をたどりやすい
✓
文書全体の流れを踏まえやすい
✓
大規模な資料群でも文脈で絞り込みやすい
発注の流れ
ヒアリングと設計で、AI開発の失敗を先に減らす
AI開発は、作る前にどれだけ業務を理解し、ユースケースと評価基準を固められるかで決まります。Beekleはヒアリングから入り、設計した範囲だけを小さく検証して本番化します。
- 1
STEP 1
ヒアリングでユースケースを確定する
現場の作業、判断基準、例外処理、使っているデータを聞き出します。「AIで何か」ではなく、どの業務をどう変えるかまで絞り込みます。
- 2
STEP 2
知識構造・権限・評価基準を設計する
RAGなら文書同士の関係や根拠提示、エージェントなら任せる範囲・承認・ログを設計します。評価データと合格基準も先に決めます。
- 3
STEP 3
設計したユースケースをPoCで検証する
いきなり大きく作らず、決めたユースケースだけを動く形にします。現場で使えるか、削減時間・精度・確認工数・運用負荷を見ながら検証します。
- 4
STEP 4
効果が見込めれば実導入
PoCで効果が確認できたら本番化し、現場で使われる状態まで伴走します。期待した効果が見込めなければ、ここで撤退も判断できます。PoC止まりや過剰投資を避けられるのが、この進め方の狙いです。
✓
技術検証で終わらせず、業務で使える設計に落とす。ここがBeekleの強みです。
立場によって、始め方は変えられます
小さく試したい担当者にも、事故らせたくない情シスにも
推進担当の方へ
効きそうかを、0円デモで先に確かめる
費用対効果の大きい一業務に絞って、初期費用0円で試作します。上長や情シスに見せられる「動くもの」から始められるので、大きく投資する前に判断できます。
0円デモから相談する
情シス・技術部門の方へ
要件とユースケースの整理から相談する
精度・情報漏洩・運用の不安は、作る前の要件とスキーマ設計で大きく減らせます。何をどう聞くAIにするかを一緒に固め、通常RAG／GraphRAGのどれで解くかまで整理します。
要件・構成から相談する05RELATED COLUMNS
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記事を読む →06FAQ
発注前によくある質問
発注前に確認されやすい論点をまとめています
Q RAGとファインチューニングの違いは何ですか？ +
ファインチューニングはLLM自体を追加データで再学習させる手法で、RAGは外部データを検索してLLMに参考情報として与える手法です。社内文書のように頻繁に更新されるデータにはRAGが適しています。ファインチューニングは文書更新のたびに再学習が必要でコストが高く、ハルシネーションの抑制も困難です。BeekleではほとんどのケースでRAGを推奨しています。
Q RAGシステムの構築期間と費用の目安を教えてください +
対象文書の量・形式・連携先によって大きく変動します。初回ヒアリングで要件を確認した上で、個別にお見積りします。初期費用0円のゼロスタートでPoCから始めることも可能です。
Q 通常のRAGとGraphRAGは何が違いますか？ +
通常のRAGは、質問に近い文章や資料を探して回答に使います。一方、GraphRAGは資料の中に出てくる人・部署・案件・出来事などの関係を整理し、情報同士のつながりをたどって回答に使います。そのため「この規程はどこ？」のような一点検索は通常RAGでも十分な場合がありますが、「複数資料をまたいで全体像を知りたい」「原因や影響範囲を整理したい」といった質問ではGraphRAGが有効です。
Q GraphRAGにすると必ず精度は上がりますか？ +
必ず上がるわけではありません。答えが少数の資料やチャンクにまとまっている質問では、通常のRAGの方がシンプルで精度が出やすい場合があります。GraphRAGが強いのは、必要な情報が複数資料に分散している場合、文書全体の流れを見たい場合、大量の資料から関係する情報だけを絞りたい場合です。部署・案件・時期・出来事などの文脈で情報をたどれるため、検索ノイズを抑えやすくなります。導入時は想定質問を分類し、通常RAG・GraphRAG・ハイブリッド検索のどれが適しているかを検証します。
Q どのような業務データにGraphRAGが向いていますか？ +
議事録、仕様書、障害報告、問い合わせ履歴、規程、マニュアルなどが別々に存在し、それらをまたいで判断する業務に向いています。たとえば「この障害は過去のどの仕様変更と関係しているか」「この制度変更はどの部署・手続きに影響するか」「この案件の経緯をまとめてほしい」といった質問です。単に1つのFAQから答えを探すだけなら、通常RAGで十分なケースもあります。
Q ビジネスではどのようなユースケースに使えますか？ +
代表的なユースケースは、社内問い合わせ対応、規程・マニュアル検索、障害原因の調査、案件や商談の経緯整理、仕様変更の影響調査、監査・コンプライアンス確認です。GraphRAGは、複数資料に分散した情報をつなげて整理するのが得意なため、「担当者が資料を探し回っている」「過去の経緯が追えない」「影響範囲の確認に時間がかかる」といった業務に向いています。大量のドキュメントがある場合でも、部署・案件・時期・関連する出来事といった文脈で絞り込めるため、不要な検索結果を減らしやすい点も強みです。
Q 既にPoCを社内で試しましたが精度が出ません。改善できますか？ +
改善できる可能性があります。まず、精度が出ない原因が「チャンク分割」「検索モデル」「メタデータ不足」「類似資料によるノイズ」「複数資料をまたぐ質問」のどこにあるかを切り分けます。単純な検索改善で足りる場合は通常RAGを改善し、情報分散や全体像の把握がボトルネックであればGraphRAGやハイブリッド検索を検討します。
Q データの更新頻度が高い場合でも対応できますか？ +
対応できます。文書管理システムとの連携により、文書の追加・更新・削除をリアルタイムまたは定期バッチでインデックスに反映します。差分更新の仕組みを組み込むため、全件再インデックスの必要はなく、運用コストを抑えられます。