情報を、探しやすい形に整える。
社内の情報は、会話記録、文書、表など、さまざまな形で残ります。必要な情報を見つけるために、文書の分類や用語、参照元を整理し、AIエージェントが読む範囲を絞れるようにしました。
- 情報を分類し、必要な要点をまとめる
- 参照元を残し、元の情報へ辿れるようにする
- 質問に関係する情報を選び、AIエージェントに渡す
検索から回答までの時間を比較。
1問あたりの平均時間
140秒›50秒
検索・回答のスピードは約180％アップ。整理済みのデータを使う条件では、検索から回答生成までの平均時間が短くなりました。
AI処理の参考コストも比較。
1問あたり・API料金換算
約170円›約80円
参考コストは約53％ダウン。AIエージェントに渡す情報を選び、読む範囲を絞ることは、処理に使うトークンの削減にもつながります。
比較条件と数値の見方
同一モデル構成・固定データで25問を実施し、両条件で処理が完了した21問を集計しています。処理上限に達した4問は除外しています。
整理済みの知識と元の会話記録では、残っている情報も異なります。時間は回答生成を含むため、データベースの検索速度だけを比べた値ではありません。
コストはAPI料金換算の参考値です。1米ドル＝150円で換算し、10円単位に丸めています。削減率は換算前の値から算出しています。実際のサブスクリプション支払額ではありません。
チームで使う基盤につなげる。
担当者ごとのAIエージェントが共通の社内情報を参照できるように、保存場所や用語、出典、更新方法を整理します。利用権限と参照ルールも含め、継続して使えるデータ基盤を整えます。