「AI を導入すれば自動的に精度が高まる」という誤解が広まっていますが、実際には LLM（大規模言語モデル）のアップデートだけではなく、社内データの整備や業務プロセスの明確化が不可欠です。
社内データが整理されておらず、AI が正しく理解できないと、回答の精度が安定せず、業務で使いづらい状態が続いてしまいます。
回答の根拠が見えず、判断材料として信用しきれないと、結局、人が確認する必要があり、AI 活用が止まってしまいます。
導入は進んだものの、業務が大きく変わるほどの成果が出ていないと、 AI 活用が定着せず「使われないツール」になってしまいます。
実は、生成 AI 導入率は 41.2% に達し、73% が一定の効果を実感している一方、期待値を超える効果を得ている企業はわずか 4% にとどまっています。
出典：日本情報システム・ユーザー協会「企業 IT 動向調査 2025」
高性能な LLM を導入しても、AI が参照する社内データや業務プロセスの整理がされていなければ、回答の精度や信頼性は大きく制限されてしまいます。
特に RAG を活用した社内 AI では、どの情報を、どの文脈で、どの順序で参照できるかが重要です。
AI を成果につなげる第一歩は、社内ドキュメントを AI が理解・活用できる状態に整えること。
データ整備は、AI 活用の成否を分ける基盤となります。
質の高いデータとは、人が読むためだけでなく、AI が文脈や関係性を正しく理解し、必要な情報を的確に取り出せる状態で整備されたデータを指します。
具体的には、以下の４つの観点が重要になります。
構造化されている
AI が情報の関係性を理解できるよう、文書構造や形式が整理されていること。
適切なメタデータ
内容・作成日・更新日・対象業務などが付与され、検索や判断に使えること。
最新性が保たれている
古い情報が放置されず、常に現行ルール・最新内容が反映されていること。
正確性が高い
誤字脱字や不正確な記述が少なく、AI が安心して参照できること。
しかし、これらの状態を人手で把握・評価するのは容易ではありません。
そこで重要になるのが、社内ドキュメントの状態を客観的に可視化し、改善ポイントを明らかにする仕組みです。
職場 AI コンサルティングサービスは、「プライベートデータの整備」、「AI エージェント開発による業務効率化」、
「セキュリティ・ガバナンスルール構築」の 3 つを総合的に支援します。
社内に散在する情報を整理・統合し、必要な情報にすぐ辿り着ける状態をつくります。
検索や判断に使える形でナレッジを整備することで、日々の業務や意思決定の精度を高めます。
貴社の業務フローに最適化された AI エージェントを開発。単なる汎用的な AI ではなく、業界特有の知識やプロセスを理解した専門的な AI エージェントを提供します。
安心して AI を活用できる環境を実現するため、情報漏洩リスクを最小化し、コンプライアンスに準拠した AI 活用環境を構築。
アクセス権限管理、データ保護、監査ログなど、包括的なセキュリティ体制を整備します。
RAG の精度向上に着目し、社内ドキュメントが AI にとってどの程度「活用しやすい状態」にあるのかを定量的に可視化するサービスです。
ディスカバリーズ独自の評価手法により、専門用語の定義不足や表記ゆれ、構造の分かりにくさなど、AI 活用の精度を下げる要因をスコアとして整理。これにより、どこをどのように改善すべきかを把握し、AI が正しく回答できる情報基盤づくりを支援します。
構造化、メタデータ、最新性、正確性、一貫性、完全性の 6 つの観点から総合的に評価
各ファイルのスコアと改善提案を含む、分かりやすいレポートを提供
スコア向上のための実践的なアクションプランを提示
AI 活用の目的と、解決したいビジネス課題を整理します。
膨大な社内資料から、評価対象とするデータ範囲を特定します。
対象データを独自のロジックで数値化。現状の課題をレポートで報告します。
評価結果に基づき、データのクレンジングや構造化を支援します。
「回答が安定しない」「期待した精度が出ない」…
その背景には、AI が参照するデータの整備不足が潜んでいる可能性があります。
本ガイドブックでは、RAG の回答精度を左右する「データの質」に着目し、社内データを AI が活用しやすい状態に整えるポイントを解説します。
貴社の AI 活用についてお気軽にご相談ください。専門のコンサルタントが無料でご相談に応じます。
