これは、AIの可能性をお見せする「例」です
ご覧のシステムは完成された製品ではありません。AIを業務に取り入れると何ができるかを、実際に動かせる形でお見せするためのものです。
画面どおりではなく、御社の業務に合わせます
お届けするのは「この画面」ではなく、御社の業務とデータに合わせてゼロから設計・実装したAIシステムです。
題材は置き換えられます
補助金マッチングという「題材」は一例です。社内資料の検索・問い合わせ対応・契約書の要点抽出など、定型の手作業はAIで置き換えられます。
大事なのは、画面ではなく対話
この仕組みを御社の業務に置き換えるとどうなるか。商談では、そこから一緒に考えていきます。
社内に知識はある。なのに、活かせていない。
膨大なドキュメント、点在する情報、属人化した問い合わせ対応。“探す・答える”コストが、現場を圧迫しています。
情報が探せない
文書が多すぎて、本当に必要な答えにたどり着けない。検索しても古い情報が混ざる。
問い合わせ対応の負荷
同じ質問への回答に追われ、担当者の時間が奪われ続けている。
AIは使いたい、でも不安
ハルシネーションや出典のなさが不安で、業務に踏み切れない。
“それっぽい”AIではなく、“使える”AIを。
業務で本当に使える RAG チャットボットに必要な要素を、すべて実装しています。
段階的ヒアリング型対話
ユーザーの状況や意図を対話で段階的に引き出し、本当に必要な答えへ絞り込む。一問一答の検索では届かない精度を実現します。
Web・文書を自動で知識化
URL・PDF・社内文書をそのまま取り込み、AIが内容を構造化して知識化。新しい情報源も、差し替えるだけで追加できます。
出典の完全明示
すべての回答に根拠となる出典をリンク付きで提示。「なぜそう言えるのか」を常に追え、業務でも安心して使えます。
多層ガードレール
情報がなければ正直に「ありません」と回答。信頼度の表示と免責で、ハルシネーションのリスクを最小化します。
“探して答える”業務が、フローのなかに溶ける
個別タスクをAIで速くするのではなく、業務フローそのものを変える。「探して答える」工程をフローのなかに組み込むと、業務体験が変わります。
社内FAQ・制度の質問
製品仕様・契約書の照会
顧客からの問い合わせ対応
補助金マッチングは、一例にすぎません。
「あの資料、どこだっけ」「これ前はどうしてた」──人に聞いていた業務の一瞬を、フローのなかの対話に置き換える。同じ仕組みで、御社の業務に合わせて実装できます。
社内ナレッジFAQ
規程・マニュアル・議事録など社内文書を横断検索し、根拠つきで即回答。
製品・仕様の問い合わせ対応
大量の製品情報・仕様書から、必要な答えをその場で引き出す。
法令・規制チェック
最新の条文・ガイドラインを出典つきで提示し、確認の手間を削減。
カスタマーサポート
よくある問い合わせの一次対応を自動化し、担当者の負荷を軽減。
営業ナレッジ支援
提案資料・過去事例・トークスクリプトをすばやく引き出す。
補助金・制度マッチング
企業情報から最適な補助金を出典つきで提案（このデモの題材）。
一往復で、終わらせない。
単発の質問→単発の答えではなく、状況を聞き取って、検索の問いを組み立てて、出典つきで返す。業務フローのなかに住む、対話するRAGです。
状況を、聞く
ユーザーの業務文脈と意図を対話で引き出し、検索すべき問いを組み立てる
情報を、取り込む
URL・文書・DBをAIが解析し、検索可能な形に構造化
答えを、探す
状況に合わせたキーワードで、関連性の高い情報を2段階で抽出
根拠つきで、返す
出典を添えて、判断に使える粒度で提示
対話を、続ける
追加質問にも、状況を踏まえて何度でも出典つきで
現場で安心して使い続けられる、4つの仕組み
作って終わりではなく、運用に持ち込んだ後の事故をあらかじめ封じておく設計です。
出典を必ず明示する
AIの回答には必ず情報源（参照した文書のページ・URLなど）が添えられます。「どこに書いてあった話か」を後から確認できます。
Retrieval-Augmented Generationデータを外に出さない設計
AIに渡した社内データの送信先・保存先は、お客様の要件に合わせて閉じた経路に設定できます。社内データを外部に学習させることもありません。
保存場所が明確
AIが参照する社内資料・回答のログは、どこに保存されているか・誰がアクセスできるかを最初の設計段階で確定します。
学習に使われない
お客様の業務データは、汎用AIの学習データとして再利用されません。社内に閉じたまま、回答の根拠としてのみ使われます。
どんなデータも、知識に変える。
このデモでは補助金データを投入しています。同じ仕組みで、社内のあらゆるデータを取り込めます。