# 社内の資料をAIに答えさせるには？社内ナレッジ検索（RAG）の仕組みと進め方

> 社内の規程やマニュアル、過去の提案書をAIに答えさせるには、RAG（検索拡張生成）という仕組みを使います。資料を検索してから答えるので、根拠を示しながら回答できます。仕組み、正確さを保つ工夫、社内データを渡すときの注意、進め方を解説します。

- URL: https://enhanced.co.jp/articles/internal-knowledge-search-rag/
- 公開日: 2026-10-06
- カテゴリー: [AI駆動開発](https://enhanced.co.jp/topics/ai-development/)
- タグ: AI, AI開発, 業務効率化
- 発行: エンハンスド株式会社 (https://enhanced.co.jp/)

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社内の規程やマニュアル、過去の提案書などをAIに答えさせるには、**RAG（Retrieval-Augmented Generation、検索拡張生成）**という仕組みを使うのが一般的です。質問に関係する社内の資料を先に検索し、その内容をもとにAIが回答をつくるので、**社内の情報に沿って、根拠となる資料を示しながら答えられます**。

この記事では、情報システム部門や業務改革の担当者に向けて、社内ナレッジ検索の仕組みと、導入するときのポイントを解説します。

## 社内ナレッジ検索で何ができるのか

- **社内の規程・手続きの問い合わせ**: 「出張の精算はどうすればよい？」に、規程を引いて答える
- **マニュアルや過去の対応の検索**: 製品の仕様や、過去の問い合わせへの対応を探す
- **提案書・報告書の再利用**: 似た案件の提案書や、過去の調査結果を探して要点をまとめる

これまでは、資料がどこにあるかを知っている人に聞くか、ファイルを一つずつ開いて探すしかありませんでした。社内ナレッジ検索を使うと、**ふだんの言葉で質問するだけで、関係する資料と要点が返ってくる**ようになります。

## なぜ「そのまま」の生成AIでは答えられないのか

ChatGPT などの生成AIは、公開されている大量の情報で学習していますが、**あなたの会社の社内資料は知りません**。社内のことを聞いても、答えられないか、もっともらしい誤りを答えてしまいます。

かといって、社内の資料でAIを学習し直すのは、費用も手間もかかり、資料が更新されるたびにやり直しが必要です。そこで、**学習はさせずに、質問のたびに関係する資料を探してAIに渡す**のがRAGの考え方です。

## RAGの仕組み

RAGは、大きく次の流れで動きます。

1. **資料を取り込む**: 社内の文書を、検索しやすいように小さな単位に分けて保存する
2. **検索する**: 質問が来たら、意味の近い文書を探す
3. **回答をつくる**: 見つかった文書の内容をAIに渡し、それをもとに回答をつくらせる
4. **根拠を示す**: 回答と一緒に、参照した文書へのリンクを示す

検索には、キーワードの一致だけでなく、言葉の意味の近さで探す方法（ベクトル検索）を組み合わせることが多く、言い回しが違っても関係する文書を見つけられます。

## 正確さを保つための工夫

RAGでも、AIが誤った回答をすることはあります。業務で使うには、次のような工夫が必要です。

- **資料を整える**: 古い版や重複した資料が混ざっていると、誤った回答の原因になる。取り込む資料の範囲と、最新版の管理を決める
- **根拠を必ず示す**: 回答と一緒に参照した資料を示し、利用者が元の資料で確かめられるようにする
- **分からないときは分からないと答えさせる**: 関係する資料が見つからないときは、推測で答えずに「見つからない」と答えるように指示する
- **使いながら直す**: 利用者からの「役に立たなかった」の声や、回答できなかった質問を集め、資料や検索の設定を改善する

## 社内データを渡すときの注意

社内ナレッジ検索では、社内の資料をAIのサービスに渡すことになります。次の点を確かめておきます。

- **データの扱い**: 利用するAIのサービスが、渡したデータを学習に使わないか、どこに保存されるか
- **アクセス権限**: 人事情報や役員会の資料など、見られる人が限られた資料が、権限の無い人の回答に出てこないようにする
- **指示の乗っ取りへの対策**: 取り込んだ文書の中に、AIへの指示に見える文章が紛れ込んでいると、AIがそれに従ってしまうことがある（プロンプトインジェクション）。取り込む資料の範囲を管理し、AIにできる操作を限定する

## 導入の進め方

1. **対象を絞る**: 問い合わせの多い業務（社内規程、製品のマニュアルなど）を一つ選ぶ
2. **小さく試す**: 対象の資料だけを取り込んだ試作で、回答の正確さと使い勝手を確かめる
3. **設計する**: データの保存場所、アクセス権限、既存のシステム（社内ポータルやチャット）との連携を決める
4. **本番で使い始める**: 利用者を限定して始め、声を集めながら広げる
5. **育てる**: 資料の追加と更新、回答の精度の改善を続ける

最初から全社のすべての資料を対象にすると、資料の整理だけで時間がかかります。**問い合わせの多い一つの業務で効果を確かめてから広げる**のが近道です。導入全体の進め方は「[生成AIの導入は何から始める？](https://enhanced.co.jp/articles/generative-ai-adoption-first-steps/)」も参考にしてください。

## よくある質問

### どのような資料を取り込めますか？

Word・PDF・PowerPoint などの文書や、社内のWikiのページ、FAQなどを取り込めます。画像の中の文字や表は、読み取りの精度に注意が必要です。

### 既存の社内ポータルやチャットから使えますか？

使えます。社内ポータルや、Microsoft Teams・Slack などのチャットとつなぎ、使い慣れた画面から質問できる形にすることが多いです。

### 回答が間違っていたらどうなりますか？

参照した資料を必ず示すようにしておけば、利用者が元の資料で確かめられます。間違いが分かったら、資料の更新や検索の設定の見直しで改善します。

## まとめ

- 社内の資料をAIに答えさせるには、資料を検索してから答えるRAGを使う
- 学習し直すのではなく、質問のたびに関係する資料をAIに渡す
- 資料を整え、根拠を示し、分からないときは分からないと答えさせる
- データの扱い・アクセス権限・指示の乗っ取りへの対策を確かめる
- 問い合わせの多い一つの業務から小さく始める

エンハンスドでは、社内ナレッジ検索や問い合わせ対応など、業務の中でAIが働くシステムを、検証から本番運用まで開発しています（[AIシステム開発](https://enhanced.co.jp/services/ai-development/ai-system/)）。

**あわせて読みたい**

- [生成AIの導入は何から始める？小さく試して全社に広げる5つのステップ](https://enhanced.co.jp/articles/generative-ai-adoption-first-steps/)
- [AI駆動開発とは？開発のどこをAIに任せ、どこを人が担うか](https://enhanced.co.jp/articles/ai-driven-development-guide/)
- [業務自動化はどのツールで？n8n・Make・Zapier・Dify・RPA を業務の種類で選ぶ](https://enhanced.co.jp/articles/business-automation-tool-selection/)

## 参考資料

- [RAG および生成 AI - Azure AI Search（Microsoft Learn）](https://learn.microsoft.com/ja-jp/azure/search/retrieval-augmented-generation-overview)
- [OWASP Top 10 for LLM Applications（OWASP Gen AI Security Project）](https://genai.owasp.org/llm-top-10/)
- [テキスト生成AI利活用におけるリスクへの対策ガイドブック（デジタル庁）](https://www.digital.go.jp/resources/generalitve-ai-guidebook)
- [生成AIサービスの利用に関する注意喚起等について（個人情報保護委員会）](https://www.ppc.go.jp/news/careful_information/230602_AI_utilize_alert/)

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出典: 「社内の資料をAIに答えさせるには？社内ナレッジ検索（RAG）の仕組みと進め方」エンハンスド株式会社 https://enhanced.co.jp/articles/internal-knowledge-search-rag/