📚
社内文書AI検索（RAG）
資料を読ませて質問できるAI。業務効率化の本命
どんなもの?
社内マニュアル・規程・FAQなどの資料を読み込ませ、「〇〇の申請方法は?」と聞くと資料に基づいて答えてくれるAI。RAG(手持ち資料をAIに読ませる仕組み)の実践で、業務効率化ツールとして需要が非常に大きいプロジェクトです。
こんな人におすすめ
マニュアルや資料に基づいて答えるAIを作りたい人。業務利用に人気
おすすめの技術スタック
RAGは「資料の変換」「意味検索」「AI回答」の3段構え。手軽に始めるならDifyやAnythingLLMのGUIツール、作り込むならSupabase(pgvectorで意味検索)+ClaudeでAPIから構築。まずGUIで体験→コードで本格化が定石です。
作り方のステップ
- まずGUIで体験 Difyに資料をアップロードして、質問に答えるAIを数十分で構築。RAGの威力を体感します。
- 回答の精度を上げる 資料の分け方やプロンプトを調整。「必ず資料の該当箇所を示す」など、業務で使える精度に。
- 本格版を作る(応用) 自社アプリに組み込むなら、Supabaseのpgvectorで意味検索を実装しClaudeで回答生成します。
- 社内公開 チームで使えるように公開。問い合わせ対応の工数を大きく削減できます。
収益化のヒント
AIモデルは対象外だがSupabase・Cursorの導線。RAGは業務利用の関心が高く記事の需要も大きい。