Problem
既製のRAGツールで止まる、3つの壁
「社内文書に答えるAI」は、作ること自体は難しくありません。 本番に載せられない理由は、たいてい別のところにあります。
文書を外部に送信できない
顧客の個人情報、未公開の財務情報、設計データ。クラウドSaaS型のRAGツールは、これらを社外のサーバーに送ることが前提です。情報システム部門の審査を通りません。
精度を数字で説明できない
「だいたい合っている」では稟議は通りません。かといって出てきた精度スコアも、評価セット自体が間違っていれば、壊れた物差しで測っているだけです。
PoCで止まってしまう
デモは動いた。しかし誰が文書を追加し、誰が精度の劣化に気づき、誰がモデルを入れ替えるのか。運用の設計がないまま本番には移せません。
Architecture
社内で完結し、文書も音声も入る構成
PDFなどの文書と、会議録音などの音声データを同じベクトルストアに統合。 取り込みから検索・回答生成まで、貴社の1台の中で完結します。
社内ネットワーク（外部通信なし）
自社検証環境の構成図。Mac mini 1台の内部ですべての処理が完結し、外部への通信はありません。
※ 採用している言語モデル・検索エンジン等の詳細構成は、お問い合わせいただいた方に個別にご説明します。ハードウェア資産・データ量・利用者数に応じて構成は調整いたします。
Features
ARERE が提供するもの
外部通信ゼロの閉域構成
推論・埋め込み・ベクトル検索のすべてを社内ネットワーク内で実行します。インターネット接続を遮断した環境でも動作するため、持ち出し禁止の文書をそのまま扱えます。
会議録音・通話も検索対象に
音声認識と話者分離を取り込みパイプラインに組み込み、録音データをテキスト化して文書と同じインデックスに統合。「誰が・何を話したか」まで検索し、出典付きで回答します。もちろん音声も外部には出ません。
1台から始められる
RTX 3090クラスのGPU1枚、あるいはMac mini 1台でも実運用できる構成を設計します。大規模なGPUクラスタを用意しなくても、まず一部門から導入できます。
評価基盤ごと納品
精度スコアだけでなく、その内訳を開けられる評価コードをお渡しします。「検索が外したのか」「生成が外したのか」「そもそも正解データが誤っていたのか」を切り分けられます。
日本語文書に強い検索設計
日本語に強い埋め込みモデルとベクトル検索を組み合わせ、チャンク分割・メタデータ設計・検索件数を、お客様の文書特性に合わせて調整します。
運用まで見据えた引き渡し
コマンド一つで立ち上がる再現可能な構成に、文書の追加手順、精度の定点観測、モデル更新の判断基準まで含めてドキュメント化。ARERE抜きでも回る状態を目標に構築します。
Why ARERE
「精度6割」を、
そのまま報告しません。
私たちが自社で閉域RAGを構築したとき、最初のスコアは10問中6問でした。 その内訳を一件ずつ開けたところ、失敗の一部はRAGではなく評価セットそのものの誤りでした。正解データが間違っていれば、どれだけチューニングしてもスコアは上がりません。
壊れた物差しで測り続けないために、私たちは評価をコードとして作り、 お客様に所有していただく形で納品します。
構築の全記録を読む（Zenn）評価の作り方
- 正解データそのものの誤りを、まず洗い出す
- 検索の失敗と生成の失敗を、混ぜずに分けて計測する
- 失敗した質問を一件ずつ開いて、原因を分類する
- 評価をコードとして所有し、変更のたびに回せる状態にする
Use Cases
こんな組織に向いています
金融・保険
規程集・約款・稟議資料など、社外に出せない文書への社内問い合わせ
医療・ヘルスケア
患者情報を含む記録や院内マニュアルを、外部に送信せずに検索・要約
製造・エンジニアリング
設計データ・仕様書・不具合報告書といった技術資産のナレッジ化
官公庁・自治体
閉域ネットワーク要件を満たしたうえでの、内部文書に対する問い合わせ支援
Process
導入までの流れ
要件・環境のヒアリング
対象の文書・音声データ、ネットワーク要件、既存のサーバー資産、想定利用者数を確認します。
PoC構築
実際の文書を一部お預かりし（または貴社環境内で）、閉域構成の最小版を立ち上げます。
評価セットの構築
現場の方と一緒に、実際に聞きたい質問と正解を作ります。ここが精度の土台になります。
本番構築・運用移管
検索・生成の調整、運用手順のドキュメント化、社内担当者への引き渡しまで行います。