知識カテゴリ

RAG・AIエージェント・知識検索

RAG、AIエージェント、社内検索、引用付き回答を、実務で説明できる知識基盤として設計します。

10本の記事

このテーマで扱う論点

RAGやAIエージェントは、導入すればすぐに正しい回答を出す魔法の仕組みではありません。文書の分割、検索対象、引用表示、権限、ログ、失敗時の人による確認が必要です。

このカテゴリでは、社内文書をAIが参照できる状態にし、回答の根拠を確認できる実務的な RAG / エージェント設計を扱います。

10 本の記事で読む

総論から実務設計、確認プロセスまで段階的に読み進められる構成です。

RAGとは何か：生成AIと社内データをつなぐ技術

RAGとは何か：生成AIと社内データをつなぐ技術について、導入背景、実務課題、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

RAG, 生成AI, 社内データ 02

生成AIが社内資料を正しく参照するための仕組み

生成AIが社内資料を正しく参照するための仕組みについて、導入背景、実務課題、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

社内資料, 参照, 生成AI 03

ベクトル検索とは何か：AI知識庫の基礎技術

ベクトル検索とは何か：AI知識庫の基礎技術について、導入背景、実務課題、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

ベクトル検索, AI知識庫, 検索技術 04

AIエージェントとワークフロー自動化の違い

AIエージェントとワークフロー自動化の違いについて、導入背景、実務課題、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

AIエージェント, ワークフロー自動化, 業務AI 05

RAG導入で起きやすい誤回答とその対策

RAG導入で起きやすい誤回答とその対策について、導入背景、実務課題、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

RAG 誤回答, ハルシネーション, AIリスク 06

引用付きAI回答を実現するための設計

引用付きAI回答を実現するための設計について、導入背景、実務課題、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

引用付きAI, 出典表示, AI回答 07

PDF・表計算・WebページをRAGに取り込む方法

PDF・表計算・WebページをRAGに取り込む方法について、実務課題、導入手順、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

PDF RAG, 表計算, Webページ, AI知識庫 08

ナレッジグラフとAI文書検索の関係

ナレッジグラフとAI文書検索の関係について、実務課題、導入手順、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

ナレッジグラフ, AI文書検索, 知識庫 09

業務別RAG：行政・教育・企業で異なる設計

業務別RAG：行政・教育・企業で異なる設計について、実務課題、導入手順、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

業務別RAG, 行政AI, 教育AI, 企業AI 10

RAGシステムをPoCで終わらせない運用設計

RAGシステムをPoCで終わらせない運用設計について、実務課題、導入手順、リスク管理、KirokuFlowでの活用方法を整理します。

RAG PoC, 本格運用, AI知識庫

KirokuFlow での導入観点

KirokuFlow では、このテーマを単発のツール導入ではなく、資料、権限、確認、通知、記録保存をつなぐ業務フローとして設計します。最初の相談では、既存の文書、会議、申請、承認、公開範囲を棚卸しし、PoC に適した小さな対象範囲を決めます。