生成AIとRAG活用による社内ナレッジ構造化プロジェクト

全社に分散している数百万件の技術文書・ナレッジ資産をAIで統合・構造化し、検索性・再利用性を向上。従来10年以上・数十億円の工数を2週間・数千万円で完了。

国内大手自動車メーカー 売上約45兆円、従業員数約38万人

• 社内に散在する数百万件の技術文書を統合・構造化する必要があったが、人手では10年以上・数十億円規模の工数と費用が見込まれていた。情報の属人化が進行しており、検索性や再利用性が著しく低下していた。

• ファイル命名規則や文書構造をパターン分けし、ETLを並列処理化。分野別にLLMチューニングを行い、検索精度を個別最適化。高頻度ワード・文体の出現傾向に応じたプロンプト設計と再学習で安定性を向上。

• 数百万件に及ぶ文書の構造化とRAG適用を2週間・数千万円規模で実施完了（従来は10年以上・数十億円必要と想定）。社内の知識活用スピードが飛躍的に向上。ナレッジベース活用により、社内教育や提案資料作成が効率化。