この事例でRAG単体では足りなかった理由は何ですか？
規程検索では表、条件、例外、複数文書の読み合わせが多く、文章だけのRAGでは精度が足りなかったためです。構造化が前提条件になっていました。
事例ページも単なる実績紹介ではなく、AI要約や比較検討で拾われやすい質問に先に答える構成へ寄せています。
この事例でRAG単体では足りなかった理由は何ですか？
規程検索では表、条件、例外、複数文書の読み合わせが多く、文章だけのRAGでは精度が足りなかったためです。構造化が前提条件になっていました。
どの指標が実務定着を示していますか？
2.5カ月で1.1万回使われたことと、約2,800時間分の業務時間創出が、日常業務の導線に入ったことを示しています。
大阪の企業ではどんな場面に近いですか？
規程、契約、品質基準、社内マニュアルが複数形式で散らばっている企業に近いです。特に管理部門と現場部門の間で確認コストが高いケースに向きます。
営業資料としてだけでなく、比較検討の判断材料として読めるよう、課題と施策を短く整理しています。
課題
社内規程やガイドラインがPDF、Excel、Wordに分散しており、単純な全文検索や初期RAGでは、表形式や例外条件を含む質問に十分答えられませんでした。
施策
文書を生成AIが理解しやすい構造へ変換し、ChatGPT Enterprise と安全に連携させることで、規程検索を普段の業務導線に組み込みました。特に表形式データを扱えるようにした点が重要です。
公開出典
このページは公開済みのAI事例をもとに整理した比較用ケースであり、非公開クライアント案件の直接紹介ではありません。
成果の見方、再現性、他業種への応用可能性といった比較軸を、そのままFAQ schemaにもしています。