個人のAIから、組織のAIへ
誰が使っても、
同じ「仕事の正解」が
返ってきます
だから、実務レベルで任せられます。
個人差に左右されない、社内ナレッジ起点の組織AI。
OfficeAI社員®が高めるのは、この「再現性」です。
一般的な情報ではなく、
社内ナレッジから
「回答のばらつき」をなくすため、誰が使っても同じ品質で返せるように設計しています。
一般的なAI
- 事前学習知識・WEBを基に回答を生成
- 社内ナレッジは必要に応じてだけ参照
- 社内固有の用語・暗黙知を理解しきれない
OfficeAI社員
社内ナレッジに根ざした調査こそ、
再現性の起点。
- 社内ナレッジを常に主軸に回答を生成
- 事前学習知識・WEBも補助として活用
- 社内固有の用語・暗黙知を理解しきれない
高度な調査を支える、
AIエージェントの構成
再現性を支えるのは、調査の設計そのものです。
3つの仕組みで精度を高めています。
「聞き方」に左右されない、
エンジン側に精度を持たせる設計。
曖昧な質問を明確な調査項目に分解し、必要に応じて拡張。目的が明確でない入力にも、キャッチボールで対応。
調査内容に応じて最適な検索手法を自動選択。単一手法の限界を、組み合わせで超える。
調査後に自らの結果を見直す 仕組みです。不足があれば追加で検索し、検索精度そのものを引き上げます。
使うほどに社内に馴染む、
対話と学習
検索の精度を「対話」で引き出し、「学習」で育てます。
組織の一員として成長していく仕組みです。
対話で目的を捉え、経験で組織に馴染む。
新人ではなく、育った社員のように。
曖昧な質問には対話を重ねて目的を明確化します。社内独自の呼び方は用語登録機能であらかじめ登録し、正しく理解します。
先輩・同僚からのインプットを模倣して学習します。社内の判断軸を吸収し、使うほど回答が組織に馴染んでいきます。
7つのスキルが、再現性を支える
理念 → 設計思想 → 技術の柱。そのすべてを具体的なスキルの集合として実装しています。
01
社内ナレッジ中心の質問回答
根拠は常に社内ナレッジ。一般的な情報には依存しません。
02
調査項目の明確化
曖昧な依頼を、AIが対話で「答えられる問い」に整えます。
03
調査項目の分解・拡張
大きな問いを構成要素に分解し、必要に応じて項目を追加します。
04
複数検索アルゴリズムの使い分け
キーワード／意味／ベクトル。質問に応じて最適な手法を選びます。
05
内省アルゴリズム
結果を自ら振り返り、必要に応じて再検索。検索精度そのものを引き上げます。
06
社内用語の登録機能
略語・通称・社内固有の名称を辞書化。汎用AIでは読み取れない社内の文脈まで理解します。
07
経験学習
対話や業務を通じて学習。使うほどに、組織へ馴染んでいきます。
他サービスとの性能比較試験の結果
「再現性」を支える機能を、定量的な性能スコアとして検証しました。
RAG能力・AIエージェント能力・管理機能のいずれの領域でも、Copilot Studioを上回る結果となっています。
