プロジェクト概要
社内の情報はすべてSharePointにあった。それでも、見つからなかった。
規程は文書ライブラリに、通達はサイトページに、社内公募は掲示板(リスト)に。サイトも形式もバラバラで、目当ての一枚にたどり着けるかは「どこにあるか知っている人」に聞けるかどうかで決まっていた。情報は存在するのに、組織の知識として機能していない。これがこのプロジェクトの出発点だった。
作ったのは検索窓ではない。「社内のことは、ここに聞けば根拠付きで返ってくる」という状態そのものだ。
アプローチ
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形式の異なる情報源を、ひとつの検索基盤に統合: 複数のSharePointサイトを横断し、文書ライブラリ・サイトページ・掲示板(カスタムリスト)という構造の異なる情報源ごとに取込パイプラインを設計。Azure AI Search + Azure OpenAIによるRAG構成で、ひとつの質問窓口に束ねた。
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「取り込み漏れが構造的に起きない」自動化: 新規フォルダや新規投稿を定期巡回で自動検出し、登録が完了するまで検索対象化しない設計。人手の登録作業をゼロにしながら、未登録のまま公開される事故も構造で防いだ。
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根拠付き回答と機微情報の統制: 回答には必ず出典を添付。人事関連など機微な情報源は表示を統制し、「答えは返すが出どころは伏せる」といった運用要件をシステム側で担保した。
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運用の中で検索品質を鍛える: 「最新の決算資料」と聞くと古い年度が返る。この種の誤答をユーザーフィードバックから真因まで実測し、時間表現を検出して日付順検索を合成する改修で根治。LLMのモデル更新も設定切替のみで戻せる構成にし、月次保守の中で改善が回り続ける体制を組んだ。
成果
- 規程・通達・決算資料・社内公募まで、全社員がひとつの窓口で根拠付きの回答を得られる状態に
- 新規文書・新規投稿は自動で検索対象化。運用側の手作業ゼロ
- フィードバックを真因まで実測して塞ぐ改善ループが月次保守で稼働。「見つからない」の報告が、その日のうちに構造の修正に変わる
- 検索対象の拡張・利用分析など、次フェーズの追加開発へ継続中