ChatGPTでRAGを失敗させない社内文書と運用の実践ガイド徹底解説

あなたの会社の「ChatGPT×RAGプロジェクト」がうまくいかない原因は、モデルの性能ではなく、社内文書と運用設計のほうにあります。
そして、その欠陥は、多くの場合PoCが始まる前から静かに仕込まれています。

情シス兼DX担当として、「まずはPoCでChatGPTに社内データを学習させて様子を見たい」「RAGで社内FAQをまとめて面倒を減らしたい」と考えるのは自然です。
ところが現場では、「PDF全部突っ込んだのに精度が低い」「セキュリティ部門が土壇場でNG」「問い合わせ窓口として期待されすぎて運用が破綻」というパターンが繰り返されています。

共通しているのは、RAGを「何でも答えてくれる魔法の学習装置」と捉え、
本来は最初に決めるべき以下の論点を後回しにしていることです。

• どの文書を絶対に検索対象に入れないか
• どの業務の、どの質問にだけまずは答えられればよいのか
• AIの誤回答を、どの部門がどこまで面倒を見るのか

この記事は、「ChatGPT RAG」の一般的な仕組み解説ではありません。
PoCが空振りしかけた、あるいはこれから企画する立場のあなたが、

• PDF地獄と版数カオスの中から、最初に触るべき文書と触ってはいけない文書を切り分ける視点
• 「ChatGPTを社内ポータルにしたい」という要望に対して、プロが必ず投げ返す3つの質問
• 「RAGを入れればハルシネーションは消える」という期待にブレーキをかける、わざと答えさせない設計
• 3カ月で評価を得るための、スモールスタートのユースケースと体制の型

を、一つの実務ロジックとして持ち帰るためのガイドです。

ここで扱うのは、「ベクトルDBの名前」ではなく、「どのフォルダをつなぐと炎上するか」「運用チームがパンクする境界線はどこか」といった、現場でしか共有されない判断基準です。
これを知らないまま「ChatGPT RAG」を進めると、PoCの2カ月を社内文書の後片付けに溶かし、評価も得られず、社内の信頼だけが目減りします。

この記事を読み進めれば、RAG導入を「とりあえずやってみる実験」から、
社内の負荷を増やさずに成果を取りに行く再設計されたプロジェクトに変えられます。

以下のマップを手がかりに、今の自社の状況に近いパートから読み進めてください。

この先は、「ChatGPT RAGでどこまでやるか、どこからやらないか」を線引きする話だけに集中します。

まずRAGの正体を誤解していると、ChatGPT活用は必ず遠回りになる

「社長に“ChatGPTで社内の何でも聞ける窓口を作って”と言われたけど、正直どこから手を付ければいいか分からない」
こんなモヤモヤを抱えたままRAGに飛びつくと、高確率でPoCが空振りします。
理由はシンプルで、RAGの正体を“魔法の学習”と誤解したまま設計を始めてしまうからです。

RAGは「社内Google検索＋AI回答」であって、“魔法の学習”ではない

RAGを一言でまとめると、「社内Google検索の“検索結果一覧”を、ChatGPTが1つの答えに要約して返してくれる仕組み」です。
イメージは次の通りです。

ここで重要なのは、RAGがやっているのは「本棚の位置情報をAIに教える」だけという点です。
ベクトル検索や埋め込みは、その「位置情報」をコンピュータが扱える形にしているだけで、社内文書そのものを書き換えたり、勝手に賢く“成長”したりはしません。

だから、元の文書がカオスなら、返ってくる答えもカオス寄りになります。
「RAGを入れたのに“それなりの答え”しか返ってこない」のは、AIがポンコツなのではなく、本棚の整理をしないまま“社内Google＋AI”を始めてしまっているケースがほとんどです。

「学習させる」という表現が招く3つの勘違い

現場で必ず混線するのが、「学習させる」という言葉です。
ここがズレたまま進むと、PoCの7～8割をムダなデータ集めに溶かします。

よく起きる勘違い3パターン

1. retrievalとfine-tuningをごっちゃにする
2. 「全部突っ込めば賢くなる」と信じてしまう
3. 一度入れた文書は“勝手に最新化される”と思い込む

それぞれ、情シス視点でどこが危険かを整理します。

1つ目の勘違いは、「RAG用にインデックスすること」と「モデル自体を学習し直すこと」を同じだと思ってしまうパターンです。
RAGはあくまで「検索してきた文書をChatGPTに読ませる」方式なので、モデルの中に社内情報が恒久的に取り込まれるわけではありません。
この違いを説明できないと、セキュリティ部門との会議で必ずつまずきます。

2つ目は、「OneDrive全部つなげば、最初から万能社内アシスタントになるはず」という期待です。
実務では真逆で、最初にやるべきは“検索対象から外すもの”の洗い出しです。
監査資料や人事評価、ドラフト版マニュアルが混ざった状態でRAGを組むと、

• 誤回答の根拠がドラフトだった

• 本来見てはいけないファイルの要約が表示された

という事態が現実に発生します。

3つ目は、「誰もメンテしないFAQボット」が3カ月で腐るのと同じ構造です。
RAGも、文書の更新トリガーと再インデックスの仕組みを決めておかないと、古い社内規程を“自信満々に”答える装置になります。
ここをPoCの段階で設計しておかないと、「精度が落ちてきたから止めよう」という、もったいない終わり方になりがちです。

この2つの勘違いを外すだけで、ChatGPT×RAGのプロジェクトは一気に「魔法探し」から「現実解の設計」に変わります。
次の章では、最初の炎上ポイントである社内文書カオスに真正面から切り込んでいきます。

RAG導入で最初に炎上するのは“技術”ではなく、社内文書のカオスだ

ChatGPTやRAGのPoCがこける現場を見ていると、犯人はLLMでもベクトルデータベースでもない。燃えているのは、年季の入った「共有フォルダ文化」そのものだ。
まずは、このカオスがどうRAGの精度とセキュリティを削っていくのかを、現場レベルで分解していく。

情シス担当のメール相談に多い「PDF全部入れたいんですが…」の裏側

RAG導入相談で最も頻繁に届くのが、次のような問い合わせだ。

• OneDriveと共有サーバーにあるマニュアルやドキュメントを全部RAGの検索対象にしたい

• PDFが多いが、そのままベクトル検索できるならPoCに使いたい

• ChatGPTに「社内データを学習」させて、何でも回答できるようにしたい

ここでプロが必ずブレーキをかけるのは、「まずは検索されて困る文書の洗い出しから始めてください」という一点だ。
理由は単純で、PoC期間の7〜8割が、PDFではなくスコープとフィルタ設計に食われると分かっているからだ。

RAG導入の成否を分ける最初の分岐は、次の3点をどこまで絞り込めるかに尽きる。

• 対象業務: まずは1業務（例: 人事マニュアル、情シスFAQなど）

• 対象文書: 公開済みマニュアル/規程のみ。ドラフト・個人メモは外す

• 利用者: パイロット部門の数十人に限定

これをやらずに「PDF全部突っ込みPoC」をすると、検索精度も説明責任も崩壊し、セキュリティ部門からも業務側からも同時にNGが出る。

“版数地獄”“フォルダ迷路”“個人フォルダ”がRAGの精度を落とすメカニズム

RAGの回答精度を食い荒らすのは、LLMの性能ではなく「文書側のノイズ」だ。代表的なパターンを整理すると、次のようになる。

RAGは「与えられた文書の中で一番それっぽい情報」を引きにいく。つまり、文書構造がカオスなら、“それなりの答え”しか返せない。
現場では、次の2枚のリストで制御するケースが多い。

• ホワイトリスト: 対象にしてよいフォルダ・文書種別（例: 規程、承認済みマニュアル、公開FAQ）

• ブラックリスト: 絶対に対象に入れない領域（例: 個人フォルダ、ドラフト置き場、試験用データ）

「何を入れるか」より先に、「何を絶対に入れないか」を決めることが、検索精度とセキュリティの両方を底上げする。

セキュリティ部門が最後にNGを出す「たった1枚のファイル」

RAG導入の稟議がほぼ通りかけたところで、セキュリティ部門から突然ストップがかかる。そのきっかけが、“たった1枚のファイル”であることは珍しくない。

典型的なのは次のような文書だ。

• 監査用の内部統制資料（権限制御が甘いまま共有サーバーに置かれている）

• 過去の人事評価シートのPDF

• 顧客リストを含む営業資料（旧プロジェクトフォルダに放置）

RAGは「誰が・いつ・どのデータにアクセスしたか」をログに残せる構成にしておかないと、後から説明できない検索が量産される。セキュリティ部門が見ているのは技術スタックではなく、この「説明可能性」と「誤収載リスク」だ。

そのため、PoC段階から次のチェックリストを回すと、炎上確率は大きく下がる。

• 対象フォルダに「人事」「給与」「顧客名」「評価」などのキーワードを含むファイルがないか簡易スキャンする

• ベクトル化前に、人事・顧客情報カテゴリを機械的に弾くフィルタを入れる

• 利用ログと検索クエリをセキュリティ担当と月次レビューする

ChatGPT×RAGを「社内Google＋回答エンジン」として安全に活用したいなら、最初に触るべきはクラウドやLLMではなく、自社の文書棚そのものだ。技術選定より先に、カオスの棚卸しから始めたチームだけが、本番運用までノンストップで走り切っている。

ChatGPT×RAGのPoCが“空振り案件”になるパターンを、現場視点で分解する

「RAGやれば社内の検索が一気に賢くなるはず」が、「PoCはそれっぽかったけど、本番はやめておこう」で終わる。
この“空振りパターン”には、ほぼ同じ筋書きがある。

よくある空振りPoCのシナリオ

PoCがコケる案件を時系列で並べると、次のような展開になりやすい。

1. キックオフ

   • 経営層:「ChatGPTとRAGで“なんでも答えるAIポータル”を」
   • 情シス/DX担当:「とりあえず共有サーバとクラウドストレージ全部を検索対象に」
   • ユースケースは「社内問い合わせ全般」にぼかしたまま進行

2. 2カ月PoCの時間配分

   フェーズ	実際の時間配分の例	問題点
   要件定義/ユースケース整理	0.5週間	現場ヒアリング不足で質問像が曖昧
   データ集め・PDF整備	6週間	版数不明のマニュアル、個人フォルダ整理に大渋滞
   モデル/ベクトルDB構築	1週間	「全部突っ込む」前提で設計が肥大化
   評価・改善	残り数日	検証観点が甘く、精度議論が雑になる

3. デモ当日

   • 想定質問は「勤怠の申請方法」「経費精算」などライトなFAQ

   • ただし検索対象に「旧制度の規程」「ドラフト版マニュアル」が混ざっており、ChatGPTの回答もブレる

   • 現場から出るコメントは次の3パターンに集中する

   • 「すごいけど、情報が古い時がある」

   • 「うちの部門の細かいルールには答えられない」

   • 「誤回答が出たとき、誰が直すのか決まっていない」

4. PoC終了後の評価会

   • 情シス:「技術的にはいけそうだが、運用を含めるとまだ怖い」
   • 経営層:「もう少し他社の事例を見てからでもいいのでは」
   • 結果:「継続検討」に棚上げされ、RAG案件そのものが凍結

この流れの共通点は、ChatGPTとRAGの精度よりも“質問の切り取り方”が雑なことにある。

なぜ「ユースケースの切り取り方」で8割決まってしまうのか

RAGは「社内Google検索＋AI回答」なので、どんな質問を投げられるかがすべての前提になる。
ここを外すと、どれだけ高性能なLLMやベクトル検索を使っても空振りする。

まず外さないための視点を3つに絞る。

1. 「全社FAQ」ではなく「1業務×20〜30問」に絞る

   • 例: 経費精算だけ、製品Aの仕様問い合わせだけ
   • 対象ドキュメントも「その業務に本当に必要なマニュアルと規程だけ」に絞る
   • こうすると、データ整備にかかる時間が半分以下になり、精度検証もしやすくなる

2. 「誰の仕事をどれだけ減らしたいか」を先に数値で置く

   • 例: 経理部への経費精算のメール質問を月300件→150件にしたい
   • ここまで決めると、必要なFAQ数、回答の粒度、根拠リンクの設計がぶれない
   • 評価指標も「解決率」「人へのエスカレーション率」として追いやすくなる

3. 情シス/DXと業務側の“見ている世界”を合わせる

   • 情シスの関心事: セキュリティ、API連携、データベース構築コスト

   • 業務側の関心事: 「今のマニュアルより早く・確実に答えが取れるか」

   • ヒアリング時には、次のような質問を必ず入れておくとズレが小さくなる

   • 「最近3カ月で、同じ説明を何回もした問い合わせは何ですか」

   • 「マニュアルのどのページが“読まれずに電話される”ことが多いですか」

   • 「誤案内が起きるとき、どの資料が勘違いの元になっていますか」

このレベルまでユースケースを切り取ると、PoCの構造が変わる。

• PoC期間の7〜8割を食い潰していた「社内文書カオスの整理」が、「特定業務のマニュアル整備」に縮小され、現実的な整備タスクになる

• 「PDFを全部ベクトルDBに突っ込む」発想から、「検索対象に入れてはいけない文書のブラックリスト設計」へと視点が変わる

• 評価会でも、「使えるか使えないか」ではなく「もう1業務追加するには何が必要か」という前向きな議論に変わる

PoCを成功させたいなら、ChatGPTの賢さを議論する前に、「どの質問にだけは強いシステムにするか」を決め切る。
RAGの導入は、技術選定よりもこの“切り取りセンス”で勝負が決まる。

「ChatGPTを社内ポータルにしたい」相談にプロがまず聞き返す3つの質問

「社内の全部の情報を、ChatGPTに聞けば一発で出る世界を作りたいんです」
このフレーズが出た瞬間、現場のプロは心の中でそっとブレーキを踏む。
RAG導入で一番守るべきは「なんでもできる夢」ではなく、「炎上しない境界線」だからだ。

LINE風：実際にあり得る相談と、それに対するプロの返答例

情シス兼DX担当と、RAG構築側のやり取りは、だいたいこんな温度感になる。

相談者（情シス）
「ChatGPTを社内ポータルにして、業務マニュアルも人事制度もFAQも、全部まとめて検索できるようにしたいです」

プロ
「発想は良いですが、最初から“全部”は高確率で事故ります。
まずは【対象業務】【対象文書】【利用者】を3つセットで決めましょう」

相談者
「OneDriveとGoogle Driveと共有サーバー、全部まとめてRAGのデータソースにできますか？」

プロ
「ベクトル検索的には可能です。ただし、誰のフォルダまで含めるかを決めないと、個人メモやドラフトがLLMの回答に紛れます。
“検索されて困る情報”の棚卸しからやりませんか」

相談者
「社内問い合わせ窓口の代わりとして、なんでも質問できるようにしたいんですよね」

プロ
「“なんでも窓口”にすると、
・システム障害
・人事評価
・顧客クレーム
まで飛んできます。
RAGが担当するのはどの業務領域か、まず線を引きましょう」

ここでプロが必ず確認するのが、次の3つだ。

• どの業務のどんな質問を想定しているか（例：経費精算、勤怠、製品仕様などを限定する）

• どのストレージの、どのフォルダ階層までをデータソースにするか

• 回答に誤りがあった時、どの部門がどのレベルまでフォローするか

この3点が曖昧なままRAGを構築すると、「検索はできるが、誰も責任を取れないChatGPTポータル」という、最悪に扱いづらいシステムが出来上がる。

最初に確認しておかないと後で揉める「3つの境界線」

RAG導入の成否は、アルゴリズムより境界線の引き方で8割決まる。
特に社内ポータル化を狙うとき、プロが必ずすり合わせるのが次の3軸だ。

1. 検索対象の境界線（どの情報をRAGに渡すか）
2. 利用者の境界線（誰がいつ使えるか）
3. 責任の境界線（誤回答時に誰が動くか）

この3つを表にすると、議論すべきポイントが一気にクリアになる。

特に検索対象の境界線は、RAGの精度だけでなくセキュリティリスクを左右する。
「全部のデータベースをつなげば賢くなる」という発想は、現場ではほぼ逆効果だ。

• 人事評価、監査資料、顧客個人情報は、原則RAGの対象外

• マニュアル、規程、FAQに限定し、しかも最新版だけをホワイトリスト化

• 個人フォルダと「_old」「backup」フォルダは最初からブラックリストに入れる

この程度まで線を引くと、セキュリティ部門との会話も変わる。
「RAGという黒箱にデータを突っ込む」のではなく、
“この範囲の情報だけを、ChatGPTが安全に検索・参照するシステム”として説明できるからだ。

情シス兼DX担当が最初にやるべきことは、派手なPoCではなく、この3つの境界線を社内で合意すること。
ここさえ押さえれば、「RAGを社内ポータルにしたい」という野心は、現実的なプロジェクト計画へ一気に変わっていく。

他社があまり触れない「RAGより先に決めるべき運用ルール」とは

RAGは「作る技術」よりも、「回すルール」をミスった瞬間に炎上します。
ベクトル検索もLLMもクラウドも揃っているのに、運用設計がスカスカでPoC終了というパターンが現場では目立ちます。

情シス兼DX担当がまず握るべきは、モデルでもAPIでもなく、“答え方のルール”と“文書メンテの段取り”です。

「ハルシネーション対策」より先にやるべき“答えの裏取り”設計

多くの解説は「ハルシネーション対策」で止まりますが、実務で効くのは「AIに必ず証拠を持ってこさせる」設計です。
ポイントは3つだけです。

1. 回答テンプレートを“根拠前提”にする

プロンプト側で、RAGシステムに次を強制します。

• 回答本文

• 引用元文書名

• 参照URLまたはパス

• 抜粋テキスト

2. UIで“AIの限界”を明示する

ユーザーの誤解を防ぐには、画面側での表現もルール化します。

• 回答欄の下に「回答は社内文書をもとに自動生成。最終判断は担当部門で確認してください」を常に表示

• 「根拠を開く」リンクを必須にして、元マニュアルやドキュメントへワンクリックで飛べるようにする

3. スコアが低い時は“答えない”を標準に

ベクトル検索のスコアが閾値を下回ったら、自信満々な間違いを返さず、質問を人にエスカレーションさせます。

RAGの“裏取り”有無で現場のリスクはこう変わります。

技術的には単純ですが、この“根拠必須ルール”をPoCの最初から入れているかどうかで、後の信頼度がまったく変わります。

RAG導入でよく見落とされる3つの運用タスク

PoCが空振りする案件を分解すると、共通して抜けている運用タスクが3つあります。
どれも高度なAI技術ではなく、「誰が・いつ・何をやるか」を決めるだけの話です。

1. 文書更新と再インデックスのルール

RAGは「一度突っ込んで終わり」ではなく、検索対象データベースの鮮度管理が肝です。

• 対象：マニュアル、社内規程、製品仕様書など“変更が業務影響を与える文書”

• トリガー：更新申請やワークフローの承認完了時に再インデックス

• 担当：各部門の文書オーナー＋情シスが週次でバッチ確認

ここを決めないと、3カ月で「ChatGPTは古い情報を答えるツール」に格下げされます。

2. 利用ログの分析とFAQ化

RAGのメリットは、ユーザーの“生の質問データ”が溜まることです。これを放置するか、業務改善に変えるかで投資対効果が分かれます。

• 週次で見るべきログ

  • 解決率（追加質問なしで終わった割合）
  • 再質問率（聞き直しが発生した割合）
  • 人へのエスカレーション率

• タスク

  • 同じ質問が多いテーマは、マニュアルやFAQを追記
  • 誤回答が多いクエリは、検索対象文書を見直し

3. 誤回答発生時の“暫定対応”と“恒久対策”の線引き

誤回答ゼロは不可能なので、事故った時の動き方を事前に決めておく必要があります。

• 暫定対応

  • 該当クエリを一時的に「人に直接問い合わせ」へ誘導するルールを設定
  • 関連する文書を一旦検索対象から外す（ブラックリスト化）

• 恒久対策

  • 文書の内容を修正し、権限・版数を整理
  • 再インデックス後に、同じ質問で検証テストを実施

運用タスクを整理すると、情シス/DX担当の役割は次のように見えます。

RAGは「作るフェーズ」より、「運用タスクをどこまで先に決め切れるか」で成功率が変わります。
ハルシネーション対策より先に、この3点を仕様書レベルで固めると、PoCが“実験で終わるシステム”から“業務インフラ候補”へ一気に格上げされます。

「RAGを入れればハルシネーションは消える」説が現場で機能しない理由

「RAGさえ入れれば、ChatGPTが急に“嘘をつかないAI”になる」
この期待が、PoCを台無しにする一番危険な幻想になっている。

RAGはハルシネーション消しゴムではなく、「どの情報を参照するか」のルール付けにすぎない。
元データが古ければ、AIは堂々と“古い正解”を返すし、検索スコアの閾値が甘ければ、自信満々な誤回答を量産する。

RAGを入れても“間違い方が変わるだけ”になるケース

RAG導入後によく起きるのは、「意味不明な嘘」が減る代わりに、「それっぽいけれど現場基準ではアウトな回答」が増えるパターンだ。

代表的なパターンを整理すると次の通り。

情シス兼DX担当が一番ハマりやすいのは、「ChatGPT単体のハルシネーション」は減ったように見えるのに、業務担当からのクレームが増える状態だ。

例として、製品仕様のRAGを導入した場面を想像してほしい。

• 元のマニュアルが3年前の版のまま

• 営業向け資料とサポート向け資料が混在

• ベクトル検索のスコア閾値はデフォルト設定のまま

この状態で「最新の料金プランを教えて」と聞くと、AIは「一応関連していそうなPDF」から抜粋して回答する。
表現は丁寧で、それっぽい根拠も付くが、価格が1プラン前というケースは珍しくない。

ここで重要なのは、RAGが間違っているのではなく、「RAGに食べさせた情報」と「検索ルール」が間違っているという視点だ。

RAG導入後に確認すべきポイントを、技術より運用寄りの観点でまとめる。

• 文書更新のトリガーと再インデックス手順が、業務フローに組み込まれているか

• 「検索対象に入れない」文書のブラックリストを、セキュリティ部門と合意しているか

• ベクトル検索のスコア閾値を、実際の質問ログを見ながら調整しているか

• 「業務担当が見たらNGな回答」の例を集め、プロンプトと検索条件のチューニングに反映しているか

ここをサボると、「ChatGPT RAGの導入でハルシネーションは減ったのに、業務リスクはむしろ増えた」という、最悪の評価を食らいやすい。

プロが実務で使う「わざと答えない」設計

現場で長くRAGを運用していると、「正しく答える技術」以上に、「あえて答えない勇気」のほうが重要だと痛感する。

プロが必ず入れる仕掛けは、シンプルに言えば次の3つだ。

• スコア閾値で“無回答”に逃がす

• リスクの高い質問は必ず人間にエスカレーション

• UIで「推奨」「要確認」を明示

具体的な設計イメージを示す。

情シスに届きがちな相談を、現場寄りに書き換えるとこうなる。

• 「この質問はRAGで自動回答していいのか？」

• 「このカテゴリは一次回答だけAIに任せて、最終判断は人にすべきか？」

• 「このスコアなら“分からない”と返したほうが安全か？」

プロンプト設計でも、「必ず回答してください」ではなく、「情報が不十分な場合は“分からない”と明示してください」と指示しておく。
ここを入れるかどうかで、ハルシネーションの質が目に見えて変わる。

ポイントは、RAGとLLMを全自動回答マシンではなく、「一次調査担当のエージェント」として扱うことだ。
AIにやらせるのは、検索と要約と根拠提示まで。
最終判断とグレーゾーンの扱いは、人間側のルールと運用体制で握る。

この線引きを最初に決めておけば、「RAGを入れたらハルシネーションがゼロになりますか？」という危うい問いから、「この領域なら、どこまで自動化しても安全か」という健全な議論にシフトできる。

ChatGPT×RAGの“やり過ぎ設計”が現場を疲弊させるメカニズム

「何でも回答役」にしてしまった結果、運用チームがパンクした事例パターン

ChatGPTとRAGをつなぐと、最初に出てくる欲望が「社内の何でも相談窓口にしたい」です。ここでブレーキを踏めるかどうかで、その後2年分の疲労度が決まります。

RAGはLLMに「社内Google検索＋AI回答」をさせる仕組みですが、やり過ぎ設計の典型は次の4点です。

• 検索対象を、共有サーバー・OneDrive・個人フォルダまでフル接続

• 質問範囲を、FAQから人事・総務・開発・営業支援まで一気に拡大

• 利用者を、PoCのまま全社展開にスライド

• 運用担当を、情シス1チームに丸投げ

結果としてよく起きるのは、「AIが返せなかった問い合わせ」がすべて情シスにフォワードされ、問い合わせ件数が導入前の1.5〜2倍に跳ねるパターンです。
理由はシンプルで、RAGの精度はマニュアルや社内文書の整備状況に依存するのに、現場は「AIが何とかしてくれる」と誤解して古い情報を更新しなくなるからです。

さらに厄介なのは、セキュリティ部門からの「その回答、誰が責任を持つのか」という問いです。検索対象に人事評価や監査資料が混ざっていると、情報漏えいリスク＋責任所在不明のダブルパンチで、一度止められると再開が極めて難しくなります。

やり過ぎ設計を避けるには、「RAGが置き換える業務」と「一切触らない業務」を最初に切り分けることが必須です。

現実解として機能する「人×RAGの分担ライン」

現場でうまく回っている会社は、RAGを“全部屋根替えするリフォーム”ではなく、“一部屋ずつ直すリノベ”として設計しています。ポイントは、人とシステムの担当範囲を、最初からテキストで明文化しておくことです。

以下のようなラインが、実務では落としどころになりやすいゾーンです。

さらに、実務でよく使うガイドラインを3つ挙げます。

• 対象業務を1〜2個に限定

  例: 「まずは社内ITヘルプと勤怠ルールだけ」など、検索対象の業務を狭くする

• 回答の“格”を事前定義

  「AIの回答は参考情報」「正式回答は社内ポータル記載内容」と明文化し、UI上も強調

• エスカレーション閾値を数値で決める

  ベクトル検索スコアやハルシネーションっぽい応答パターンを条件に、「人へ自動エスカレーション」させる

RAG導入は、「AIに仕事を全部投げるプロジェクト」ではなく、「問い合わせの8割を自動化し、残り2割に人の知恵を集中させるための情報システム再設計」です。この前提を最初に共有しておくだけで、情シス兼DX担当のあなたが“社内何でも屋”になる未来をかなりの確率で回避できます。

それでもRAGは強力な武器になる──現場が最初に狙うべき“スモールスタート”設計図

「社内全部をChatGPTに覚えさせたい」を一度忘れて、3カ月で“成果が言える”RAGだけを設計する。ここを外すと、PoCはまた空振りします。

3カ月で評価されやすい「小さく始めるRAGプロジェクト」の型

まずは、次の3点を“意図的に狭くする”ところから始めると失敗しにくくなります。

• 対象業務を1つに限定（例：勤怠・経費・情報システム手続きのどれか1つ）

• 対象文書を「公式マニュアル＋よく使う手順書」に限定

• 利用者を「1部門のパイロットユーザー」に限定

このサイズに抑えると、RAGの構築ステップもシンプルになります。

• 検索対象フォルダのホワイトリスト化

• 「検索対象に入れない」ブラックリストカテゴリ（人事評価・監査・顧客個人情報）の事前定義

• 回答に必ず根拠リンク（ドキュメントURL＋見出し）を付けるUI設定

ここまでやって初めて、「ChatGPTに質問→RAGで参照→規程の根拠付き回答」という“社内Google＋AI回答”らしい体験になります。

RAGを“育てる”ための、月次レビューのチェックポイント

RAGは入れた瞬間に完成するシステムではなく、ログで育てる“業務用の筋トレマシン”に近い存在です。月1回のレビューで、最低限次の3つだけは押さえたいところです。

レビュー時に、現場ユーザーへのヒアリングも1つだけ質問を決めておくと有効です。

• 「人に聞くのをやめてRAGに聞くようになった場面はどこか？」

ここで具体的な業務名が返ってくるようなら、次のステップに進めます。

• 同じ業務ラインでFAQを20問追加する

• もしくは隣接業務（例：勤怠→休暇申請）をもう1つだけ広げる

この“半歩ずつの拡張”を守ると、「なんでも窓口」に暴走せず、ChatGPT×RAGを社内インフラとして静かに根付かせることができます。

執筆者紹介

このチャット上では、あなたご自身（クライアント／執筆者）に関する客観的な事実情報（所属、職種、経験年数、実績数値など）が一切共有されていないため、「100％事実のみ」で構成された紹介文を確定形で作ることができません。

以下の5つだけ教えてもらえれば、200文字前後でコピペ利用できる紹介文を作成します。

1. 現在の肩書き・所属（例：〇〇株式会社 情シス・DX推進担当）
2. 主な領域（例：社内業務のDX、生成AI/RAG導入支援 など）
3. 経験年数（例：情シス歴10年、AIプロジェクト3年 など）
4. 実績の事実ベースの数値（例：社内PoC〇件、RAG導入プロジェクト〇件 など）
5. 特徴的なスタンスや強み（例：技術と運用設計をセットで設計する など）

この5点をそのまま箇条書きで返してもらえれば、嘘を一切含まない執筆者紹介文を作成します。