概要
社会インフラ企業における膨大な社内ドキュメントの活用効率化を支援するプロジェクト。生成AIを用いてドキュメントにメタデータを自動付与し、AIエージェントが過去事例を基に質問への回答を自動生成するシステムを開発します。これにより、情報探索の効率化とナレッジ共有の促進を図り、業務の迅速化と担当者の負担軽減を目指します。
クライアント概要
社会インフラを支える企業であり、膨大な量の技術資料、過去のトラブル事例、業務手順書などの社内ドキュメントを保有しています。これらのドキュメントは、日々の業務における判断や顧客からの問い合わせ対応において重要な情報源となっていますが、情報探索に時間と労力がかかっている状況です。
目的
過去の事例や知見を効率的に活用し、問い合わせ対応や意思決定の迅速化を図るため、社内ドキュメントを基にした回答自動化システムを構築する。
課題
膨大な社内ドキュメントの中から必要な情報を迅速に探し出すことが困難であり、過去の知見が十分に活用されていない。これにより、業務効率の低下や、経験の浅い担当者の情報探索負荷が増大している。
ソリューション
生成AIを活用し、社内ドキュメントに適切なメタデータを自動付与する仕組みを構築します。このメタデータは、ドキュメントの内容を構造化し、検索性を高めるためのものです。さらに、メタデータが付与されたドキュメントを基に、AIエージェントが質問に対して最適な回答根拠を探索し、回答を生成するシステムを開発します。このシステムにより、担当者は迅速かつ正確に過去の事例や知見にアクセスできるようになります。
成果物
生成AIによるドキュメントメタデータ付与システム、AIエージェントによる回答根拠探索・回答生成システム、およびこれらのシステムを運用するためのガイドライン。
詳細
本プロジェクトは、社会インフラ企業が抱える膨大な社内ドキュメントの有効活用を目的としています。具体的には、過去の事例や知見が詰まったドキュメント群から、必要な情報を迅速に引き出すための回答自動化システムを構築します。まず、生成AIを活用して各ドキュメントの内容を解析し、適切なキーワードやカテゴリなどのメタデータを自動的に付与する仕組みを開発します。このメタデータは、ドキュメントの検索精度を大幅に向上させる基盤となります。次に、メタデータが付与されたドキュメント群を情報源として、AIエージェントがユーザーからの質問に対し、関連性の高い回答根拠を探索し、適切な回答を生成するシステムを構築します。このシステムは、担当者が過去の事例や技術情報に容易にアクセスできるよう支援し、問い合わせ対応の迅速化や意思決定プロセスの効率化に貢献します。最終的には、情報探索にかかる時間と労力を削減し、企業全体のナレッジ共有文化を促進することを目指します。
図解
