日系企業が RAG を導入する前に確認すべき 5 つのこと

「社内の文書を AI に読ませて、質問に答えてほしい。」

この相談は非常に多いのですが、実は要件定義の前に確認すべきことが 5 つあります。ここを飛ばすと、PoC はほぼ確実に空振りします。

1. 対象文書は「整理されているか」

RAG は魔法ではありません。元の文書が次の場合、答えも乱れます。

• 同じ内容の古い版と新しい版が混在している
• スキャン PDF で文字情報がない
• 表や図が多く、テキスト化すると意味が失われる

まず「どの文書群を正とするか」を決めることが、AI より先の仕事です。

2. 日本語と中国語が混在していないか

在华日系企業の文書は、日本語・中国語・英語が混ざるのが普通です。

日本語専用の Embedding モデルを使うと、中国語部分の検索精度が落ちます。多言語対応モデルを選ぶ——これは技術選定の初期に決めるべき点です。

3. 「誰が見てよいか」が決まっているか

全社共通のマニュアルと、部門限定の技術資料では、権限が違います。

RAG は検索範囲を横断するため、権限設計を後付けすると必ず破綻します。最初にデータ分级表を作りましょう。

4. 正解データがあるか

PoC の成否を測るには、「この質問にはこの答えが返るべき」という想定質問セットが必要です。

目安は 30 件。現場の担当者に協力してもらい、よくある質問を集めます。これがないと、効果を数値で示せません。

5. 効果を「やめる判断」に使えるか

PoC の価値は、成功の確認だけではありません。

効果が出ない場景を、早く見切ることも同じくらい価値があります。

そのため、開始時に「この基準を下回ったら展開しない」という線を引いておきます。

まとめ

この 5 点は、無料診断の 1〜2 週間で整理できます。AI を入れる前に、まずここを片付けましょう。