Hello there, ('ω')ノ
「RAGを社内で使いたいけど、まず何から始めればいい？」
RAGや生成AIの活用に関心がある企業が増える一方で、
「どこから手を付けていいかわからない」という声もよく聞きます。
そんなときにおすすめなのが、PoC（Proof of Concept）＝概念実証です。
✅ PoCとは、「本格導入の前に、小さく試して効果を確かめるテスト」のこと。
実際に動くものを作ってみて、「これは使える！」と社内で納得してもらう第一歩になります。
今回は、非エンジニアでも取り組めるPoCの作り方・進め方・注意点を丁寧にご紹介します！
🧩 まずPoCで確認したいことは？
| 確認項目 | 目的 |
|---|---|
| 技術的にうまく動くか | 質問に対して正確な回答が得られるか？ |
| データが使い物になるか | 社内文書の整備状態や使いやすさをチェック |
| 実務に役立つか | ユーザーにとって「使いたい」と思えるか |
| 投資する価値があるか | コスト・時間・工数に対する効果を可視化 |
➡ PoCでは“スモール・サクセス”をつくることが大事！
🧭 PoCの進め方：5ステップでOK
✅ Step 1：対象業務を1つに絞る
まずは、RAGが得意そうな業務を1つだけ選びましょう。
| おすすめ業務 | 理由 |
|---|---|
| 社内FAQ対応 | 定型的で質問が多く、データも揃っていることが多い |
| マニュアル検索 | 文書化されている内容を“意味で探す”ニーズがある |
| 社内規程の参照 | 条文やルールの確認を自動化できる |
✅ Step 2：テストデータを集める
次に、PoCで使う社内文書を選定します（5〜10ページ程度でもOK）。
📁 例：就業規則・経費マニュアル・よくある質問集（Word, PDF, テキストなど）
💡 最初から完璧に整える必要はありません！
👉 チャンク化・ノイズ除去は「やりながら調整」するスタンスでOK。
✅ Step 3：ツール選定＆構築（ノーコードOK）
初心者向けの構築手段は以下の通り：
| 方法 | 特徴 |
|---|---|
| ChatGPT＋ファイル読み込み | 最も手軽。PDFをアップロードして質問できる（Plus限定） |
| ChatPDF | PDFをアップ→意味検索で質問。UIもシンプルで社内説明に最適 |
| Flowise（LangChain GUI） | 本格的なRAG構成をノーコードで体験できるツール |
| Notion AIやGemini（旧Bard） | 社内情報を読み込ませて自然な回答を得る用途に◎ |
🔧 エンジニアが関与できる場合は、LangChain＋LlamaIndex＋OpenAI APIで構築するとPoC以降の拡張もスムーズです。
✅ Step 4：質問セットを作ってテスト
「実際にユーザーが聞きそうな質問」を3〜5個準備し、
回答の質、スピード、出典の明示などを検証します。
📌 評価ポイントの例：
| 評価項目 | 見るべきポイント |
|---|---|
| 精度 | 質問に対して正しい情報が返ってきたか？ |
| 表現 | 社内向けとして使えるトーンになっているか？ |
| 出典表示 | どこから引用されたか明示されているか？ |
| 操作性 | 誰でも使えるシンプルな操作か？ |
✅ Step 5：関係者へのデモ＆フィードバック収集
PoCの成果を社内で共有し、「実際に使うイメージ」を持ってもらいましょう！
💬 よくあるフィードバックの切り口：
- 「これ、他の部署でも使えそう」
- 「社内ポータルと連携できる？」
- 「検索精度をもう少し上げられる？」
➡ こうした声が出れば、PoCは大成功です！
⚠ よくあるPoCの落とし穴と対策
| ありがちな課題 | 対策ポイント |
|---|---|
| データ整備に時間がかかる | 最初は手作業でもOK。まずは“使える一部だけ”で十分 |
| 質問が抽象的すぎて評価しづらい | 実際の問い合わせログなどをもとに質問を作る |
| 結果が良すぎて「魔法扱い」される | 検索・生成のプロセスを丁寧に説明して理解を促す |
| 期待値だけが先行する | 得意なこと・不得意なことをきちんと伝えることが重要 |
まとめ：PoCは「小さく始めて、大きく育てる」第一歩！
- PoCは、RAG導入の可能性を“体感”し、関係者を巻き込む最良の手段
- 対象業務は1つ、データは少なく、ツールは手軽なものから
- 質問テストとユーザーフィードバックが、次のステップを決めるカギ
- 完璧を目指すのではなく、“まず動かす”が成功の秘訣！
Best regards, (^^ゞ
