業務ナレッジ検索AIチャット「AIナレッジチャット」の開発

課題

現場の日報・ナレッジデータが蓄積されていても、過去の類似事例を都度人力で探すのは手間がかかり、原因の傾向や点検要領への到達に時間がかかるという課題があります。AIに任せる場合も、事実にない内容を答えてしまう「ハルシネーション」のリスクをどう抑えるかが実務導入の壁になっていました。

ご提供内容

Next.js + Claude API（claude-opus-5）でRAG型チャットボットを構築。ユーザーの質問からメーカー・型式・症状などのキーワードを抽出して該当する日報・ナレッジのみを検索し、その検索結果だけを根拠にAIが要約・原因の内訳集計・点検要領の提示を行う設計にしました。該当データがない場合は推測せず「見つかりませんでした」と正直に回答し、回答の末尾に参照した記録IDを必ず明示することで、実務で検証できる形にしています。

採用技術を選んだ理由

誤情報を避けるため、AIに自由回答させるのではなく「検索結果の要約」に役割を限定。ベクトルDBなどの追加インフラを持たず、構造化データに対するキーワード検索＋LLM要約という軽量な構成にすることで、小規模なデータセットでも低コスト・低レイテンシで運用できるようにしています。

成果