サイロ化された企業で、社内知識が共有フォルダ・PDF・業務マニュアルなどに分散し、部門ごとに情報が閉じてしまう傾向があります。その結果、「必要な情報がすぐに見つからない」「人によって回答が異なる」といった課題が日常的に発生しています。さらに、社内情報検索に生成AIを導入しても、引用のない回答やソース不明の情報が混在し、品質管理が難しいという声があります。

こうした課題に対し、社内知識の検索精度を高める手法としてRAG（検索拡張生成）が注目されています。正しく設計・運用すれば、分散した情報を横断的に検索し、回答の一貫性や品質を大きく改善できます。一方で、設定を誤ると、関連性の低い情報が混ざったり、回答の正確性が低下したりするケースもあります。

本ウェビナーでは、サイロ化された組織でAI活用がうまくいかない理由を明らかにして、RAGを用いた社内知識管理の最適化ポイントを基礎から解説します。さらに、弊社が開発したRAGプロダクト「M-RAG」を活用した具体的なユースケースもご紹介します。