ユーザーが直接使うRAG
FAQ代替
目的自己解決を促し、入電を減らす
現場で起きていること
- 製品や状況が絞り込みできず、ユーザーが離脱
- 誤った情報で誤案内→火消し対応が増える
- 結果「AIに聞いても結局電話」になり満足度低下
AIデータ基盤 × RAG構築
散在する社内データを、AIが根拠付きで答えられる基盤に。
基幹システム・マニュアル・FAQ・過去のやり取り——バラバラの社内データを"検索のためのデータレイク"として一箇所に束ね、成果につながるRAG・AIエージェントを構築します。
認定パートナー
PROBLEM
RAGを導入したのに、期待した効果が出ない
「コストはかかっているのに、生産性が上がらない」——RAG導入企業に共通する悩みです。
導入はしたが、効果が出ているか分からない
導入企業から最も多く聞かれる声。改善につながっているかが見えない。
- 1 オペレーターや担当者の対応数が減らない
- 2 対応時間も減らない、場合によっては悪化する
- 3 LLM利用料・開発コストが削減効果に見合わない
- 4 結局、担当者が従来通り元のシステムを開いて確認している
THREE SCENES
3つの利用シーンと、それぞれで起きる問題
コンタクトセンターを例に取ると、RAGの利用シーンは大きく3つに分かれ、それぞれ別の理由でつまずきます。社内ナレッジ検索やヘルプデスクでも構造は同じです。
問い合わせ対応支援
メール／フォーム／チャット
目的返信文面の作成を自動化し時間短縮
現場で起きていること
- 顧客固有情報を要する質問は対象外
- 定型文検索ツールと比べ効率化が乏しい
- 情報の裏取りができず、結局基幹システムを確認
リアルタイム支援
通話中・対応中の検索
目的リサーチ短縮・エスカレーション減
現場で起きていること
- AI応答が遅く、自分で開いた方が速い
- 出典確認のため結局元データを開く二度手間
- リアルタイム情報を反映できず使われなくなる
4 PERSPECTIVES
症状はバラバラに見えるが、原因は設計にある
効果が出ないRAGを分解すると、押さえられていない4つの設計観点が浮かび上がります。
01
エージェント設計
1つの巨大RAGで全業務を扱おうとしていないか
業務ごとの専門エージェント＋オーケストレーターで振り分け。応答速度・精度・コストを同時に改善します。
02
検索の精度・設計
ベクトル検索だけで、型番・厳密一致を取り逃していないか
条件×キーワード×意味を1本のクエリで実行するハイブリッド検索。検索段で必要十分に絞り込み、LLMの処理量を減らします。
03
ハーネス（回答品質の制約設計）
ハルシネーションや見当違いの回答が混じっていないか
根拠の強制・確信度スコア・専門AIへの振り分け。「とにかく答える」LLMの性質を外側から制御します。
04
コンテキスト供給
顧客固有情報がAIに届いていない／データが整っていないか
「どこに何があるか」の静的インデックスと、顧客固有の動的コンテキストを渡せる設計にします。
4つの観点は絡み合うため、1つだけ手を入れても他で詰まる。まとめて扱える基盤で解決します。
SOLUTION
解決策は、「検索のためのデータレイク」
多様な社内データを、検索しやすい形で一箇所に集約した基盤——Search AI Lake。4つの設計観点をまとめて解決します。
専門エージェント＋監査基盤
意図に応じた振り分けと、全行動の監査ログ
→ 観点① エージェント設計
ハイブリッド検索
構造化フィルタ・全文検索・ベクトルを1本のクエリで
→ 観点② 検索の精度・設計
文書単位のアクセス権限制御
「誰が見てよいか」を保持し、検索時に強制
→ 観点③ ハーネス
多様なデータソースの取り込み
基幹・マニュアル・FAQ・在庫・図面・機微情報を集約
→ 観点④ コンテキスト供給
別々のプロダクトを継ぎ足すと運用が破綻します。一つの検索基盤として束ねる設計が現実的です。
HOW TO START
案件の始め方 — 現状診断とスコープ整理から
案件開始時は要件整理フェーズとして、4ステップで取り組みます。
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STEP 1 約1週間
業務ヒアリング
想定ユーザー・利用シーン・業務課題を特定。エンドユーザー部門との対話で「何に困っているか」を解像度高く把握します。
OUTPUT業務理解ドキュメント
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STEP 2 約1週間
現状診断（4観点）
既存のRAG・PoCを「エージェント設計／検索／ハーネス／コンテキスト」の4観点で点検。どこで詰まっているかを特定します。
OUTPUT設計診断レポート
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STEP 3 約1週間
スコープ整理
解決すべき課題と設計方針を定義。基盤の構成案、活用方針、対象データソースを明確化します。
OUTPUTスコープ定義書
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STEP 4 約1週間
計画策定・ご提案
体制・スケジュール・概算費用を提示。Quick Winから本番化までの段階展開ロードマップをご提案します。
OUTPUTPoC計画＋概算見積
「動いている」と「使えている」は別物。成果が出る形で始められるよう、入口から支援します。
OFFERING
提供スコープ
コンサル・設計支援
活用軸・アーキテクチャを設計
- ユースケース整理・要件定義: 業務理解、課題定義、検索品質要件、KGI/KPI設計
- アーキテクチャ設計: Index設計、ハイブリッド検索戦略、権限・監査設計、コスト試算
- PoC設計・推進: 評価データ作成、評価指標、本番化判断のための材料整備
- ロードマップ策定・伴走: 段階展開、Quick Win設計、内製化マイルストーン
データ基盤構築・実装
基盤の構築からエージェントの実装まで
- データ基盤構築: データソース統合、ETL、Embedding生成、Index構築
- RAGパイプライン実装: Chunk戦略、検索チューニング、Re-rank、回答生成
- AI Agent／MCP連携実装: Agentic Search、業務システム連携、エージェント開発
- 評価運用・改善サイクル: 評価データ蓄積、回帰評価、運用ダッシュボード
WHY US
なぜデータラーニングか
Elastic認定パートナー
2026年2月にElastic認定パートナー契約を締結。Elasticエンジニアが在籍し、公式パートナーとして設計・構築を支援します。
上流から実装まで一気通貫
ユースケース定義→アーキテクチャ設計→データ基盤構築→RAG×エージェント実装→運用・内製化支援を、同じチームで完結します。
実装で裏付けられたノウハウ
ハイブリッド検索（BM25＋ベクトル・Rerank）、Chunking戦略、ハーネス・評価設計まで。自社実践に基づく実装知見を保有しています。
実装事例
自動車流通大手さま
コンタクトセンターのオペレーター対応を支援するRAGを構築。業務フローに合わせた返信サポートツールとして開発し、現場で"使われる"AIとして定着させました。
ITシステム運用保守サービス企業さま
年間インシデント約6,500件の運用保守業務に対し、AIが計画→検索→評価を自律反復するAgentic Searchで既出エラーDBを横断検索。初動調査時間を圧縮し、月約165時間の削減見込を実証しました。
自社のRAGはどの観点で詰まっているか——まずは現状診断からご相談ください。
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