業務別RAG活用事例4選：「探す」をAIで自動化

RAGとは？

「RAG（ラグ）」と聞くと難しく感じるかもしれませんが、ごく簡単に言えば、
『御社の"社内データ"を正確に理解して回答する、優秀なAIアシスタント』
をつくる技術です。
一般的なChatGPTのような生成AIは、インターネット上の「世の中の一般論」しか答えてくれません。
しかしRAGを用いることによって御社の
・製品マニュアル
・営業の提案資料
・就業規則
・過去の問い合わせ履歴
といった特定の社内データだけを参照し、
「御社専用の正確な回答」を24時間365日、瞬時に生成できるようになるのです。

【部門別】RAG活用による業務改善シーン4選

シーン①【営業部門】セールスイネーブルメント

課題

営業管理システムや社内ドライブに情報が点在。
「競合A社への反論トーク」「最新のB製品の導入事例」など
営業が商談準備で「資料を探す」時間に膨大なコストがかかっている。

RAG活用例

過去の提案資料、営業管理システムの活動履歴、製品マニュアル、SlackのQ&AログをRAGに連携。
〈活用イメージ〉
ーーーーーーーーーーーーーー
[営業担当者]
「製造業向け、プランBの導入事例と、競合A社との比較資料を要約して」
↓
[RAG営業アシスタント]
「こちらが関連資料です。要点は『コストメリット』と『XX機能の優位性』です。
A社への反論トークは以下の通りです...（参照：XX議事録）」
ーーーーーーーーーーーーーー

期待できる効果

・分散した資料の即時検索・要約による、商談準備時間の劇的短縮
・トップセールスのナレッジ共有による、新人営業の早期戦力化と提案質の底上げ
・競合情報や類似事例への瞬時のアクセスによる、商談時の即答率と信頼度の向上

シーン②【採用部門】採用候補者体験の向上

課題

候補者から「福利厚生は？」「残業時間は？」といった定型質問に人事が対応。
また、膨大なレジュメ選考に時間がかかり、優良な候補者へのアプローチが遅れている。

RAG活用例

就業規則、福利厚生ガイド、社員インタビュー記事、過去の採用Q&AをRAGに連携。
〈活用イメージ〉
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[候補者（土曜の夜）]
「リモートワークは可能ですか？育休からの復帰実績も知りたいです」
↓
[RAG採用ボット（即時回答）]
「はい、リモートは週2日まで可能です（就業規則XX条）。育休復帰率は95%で、XX部門のAさんの事例（記事リンク）のように…」
ーーーーーーーーーーーーーー

期待できる効果

・24時間365日即対応可能なことによる採用候補者体験の向上
・求める人物像のインプットによる、レジュメ選考の精度向上と工数削減
・人事の定型業務削減による、採用コア業務への集中

シーン③【情シス・総務部門】社内ヘルプデスク業務効率向上

課題

情報システム部門や総務部が、社員からの
「PCの調子が悪い」「XXシステムのログイン方法は？」
といった、毎日繰り返される社内問い合わせ対応に忙殺され、
本来のコア業務（インフラ整備や制度設計）が進まない。

RAG活用例

社内規程、各種マニュアル、過去の問い合わせQ&A（Slackログなど）
情報システム部のナレッジベースをすべてRAGに連携
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[社員（Slack等で質問）]
「出張費の仮払い申請の方法と、必要なフォームを教えて」
↓
[RAG社内ボット]
「仮払い申請はXXシステムから行います（リンク）。
申請書フォーム（Excel）はこちらです。経理部のXX規程に基づき、3日前までに申請してください」
ーーーーーーーーーーーーーー

期待できる効果

・社内規程・マニュアルの横断的な検索による、問い合わせ対応工数の大幅削減
・申請方法などの疑問をBotが即解決することによる、社員の自己解決率向上
・定型業務からの解放による、インフラ整備や働き方改革などコア業務への集中

シーン④【カスタマーサポート（CS）部門】顧客満足度向上

課題

顧客からの問い合わせに対し、回答品質がオペレーターのスキルに依存（属人化）。
新人が育つまでに時間がかかり、教育コストが膨らんでいる。

RAG活用例

製品マニュアル、過去の顧客対応履歴（CRM）、FAQサイト、技術仕様書をRAGに連携。
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[新人オペレーター]
（顧客から「XXのエラーが出ました」と入電。RAGシステムに質問を入力）
↓
[RAGアシスタント（オペレーター向け）]
「推奨回答：『XXをご確認ください』。このエラーはXXが原因の可能性が高いです。（参照：マニュアルP.XX、類似チケットNo.12345）」
ーーーーーーーーーーーーーー

期待できる効果

・マニュアルや過去の優良対応ログの参照による、回答品質の均一化（属人化の解消）
・推奨回答のリアルタイム提示による、新人オペレーターの教育コスト削減
・技術仕様や類似トラブル事例の即座検索による、顧客の保留時間短縮と満足度向上

RAG導入を成功させる2つの鍵とは？

「RAGは万能だ」と感じられたかもしれませんが、
実は、ただ高機能なAIシステムを導入するだけでは、業務効率化は実現できません。
なぜなら、AIはあくまで「道具」であり、
中身（データ）と目的（課題）が空っぽの状態では、何も生み出せないからです。

RAG導入プロジェクトを成功に導くためには、
AIの技術選定よりも重要な「2つの鍵」があります。

1.「課題」の特定

「営業資料を探す時間を1日30分減らしたい。」
「採用FAQの回答精度を均一にしたい。」
というような「解決したい課題」が曖昧だと、
どのようなデータを学習させるべきか定まらず、結果として
「何でも答えられるが、役に立つ答えは返ってこない中途半端なツール」
になってしまいます。
そのためにも導入を決める前の段階で、可能な限り課題を定量化することをオススメします。

2.「データ」の整備

RAGの賢さは、AIの性能ではなく、「参照する社内データの質」で決まります。
もし、AIに学習させるマニュアルが「3年前の古い情報」だったり、
「人によって書き方が違う不揃いな議事録」だった場合、AIはそれを真実として学び
「自信満々に間違った回答」をしてしまいます。
AIに学習させる前に、社内のデータを「AIが理解しやすい形」に
整理・棚卸しすることこそが、導入成功の9割を握っていると言っても過言ではありません。

まとめ：RAGは人とデータを繋ぐ「全社DX」の架け橋

RAGの活用は、単一の部署の業務効率化に留まりません。
営業が使ったデータをCSが参照し、CSに寄せられた「お客様の声」を採用が活用する…
といった、部門を横断したナレッジの連携こそが、RAGがもたらす最大の価値です。
あなたの会社では、まず「どの部署」の「どの課題」からAI化（RAGの活用）を
スタートできそうでしょうか？

RAG活用・導入に関する「無料相談」を実施中

RAG導入には「課題の特定」と「データの整備」が不可欠だとお伝えしました。
しかし、これらを社内だけで進めるのは簡単ではありません。
弊社では、こうしたお悩みをお持ちの企業様向けに、
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まずは情報収集や、壁打ち相手として活用いただく形でも問題ございませんので
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