RAG導入前チェックリスト。社内ナレッジ検索AIを作る前に見ること

最初に見るべき結論

RAGを導入する前に、どの情報源を正本とするか、誰が所有するか、誰がアクセスできるか、回答でどう引用するか、情報が古いときにどう扱うかを決める必要があります。

RAGは、単なるベクトルDB導入ではありません。企業の社内ナレッジ検索では、文書の所有者、権限、更新ルール、レビューの責任が重要になります。

最初の実装は、全社文書を対象にするより、1つの業務と承認済みの情報源に絞る方が安定します。

実装前チェックリスト

まず、よくある質問パターンを決めます。利用者が実際に聞く質問と、業務上必要な回答が見えていないと、検索精度を評価できません。

次に、情報源を棚卸しします。承認済み文書、ドラフト、古いファイル、個人メモ、顧客情報、閲覧制限のある資料を分けます。AI層が既存の権限を迂回しない設計が必要です。

最後に、回答の振る舞いを決めます。根拠を示す、確信度が低いときに止まる、人に引き継ぐ、あとで検証できるログを残す、といったルールが必要です。

Agentic RAGが必要になる場面

1回検索して答えるだけでは足りない業務では、Agentic RAGが有効になります。質問を分解し、複数の情報源を確認し、規程を比較し、必要に応じてツールを呼び出し、根拠が足りなければ止まる、といった動きが必要になるためです。

ただし、最初から複雑なエージェントにする必要はありません。まずは検索、引用、権限、評価を安定させ、業務上必要な部分だけに計画やツール利用を足します。

基本の回答が信頼できる状態になってから、自律性を高めるのが現実的です。

次の一歩

社内ナレッジ検索を作るなら、まず情報源の棚卸しと、実際の質問セットを作ります。この2つがあると、RAGの設計と評価が具体化します。