家系図も理解する、質問に正しく答えるための構造化

導入した企業の事業内容の紹介

今回の検証にご協力いただいたのは、地域に根ざしたICT企業です。
情報通信技術を活用し、行政機関や民間企業、医療・教育機関など幅広い分野での業務支援を展開しています。
業務システムの設計・開発・運用に加え、クラウドサービスやネットワーク構築、データ分析、AI・IoTといった先進技術を用いたソリューションを提供。
信頼性の高いICTサービスを通じて、顧客の課題解決と地域の発展に貢献しています。

• 人事総務部門 ― 図表を含む就業規則の正確な読み取り
  就業規則や社内規定に多く含まれる複雑な図や表（家系図や忌引き日数表など）は、既存システムでは正確な解析が困難であり、誤答や情報の欠落が発生していました。その結果、担当者間で回答内容にばらつきが生じ、対応品質の属人化を解消できない点が課題となっていました。
• 自治体業務システム部門 ― 画像中心マニュアルの高精度検索
  自治体向け業務システムの運用部門では、マニュアルの多くが画像中心のPDF形式であるため、既存RAGでは画像内情報の解析ができず、検索精度に限界がありました。社内問い合わせ対応や新人教育の効率化が思うように進まず、画像や図表を含むマニュアルからも正確に情報を抽出・回答できる仕組みが求められていました。
• 開発設計部門 ― 設計書の構造化による自動生成を検証
  設計書や仕様書などの技術文書を活用する際、図表やUI構成を含む情報を正確に読み取れず、必要な情報の抽出に手間がかかっていました。
  また、設計情報をUI設計やテスト仕様書に転用したいという要望もあり、設計書を構造化して自動生成につなげる仕組みの検証が求められていました。

  設計書や仕様書などの技術文書において、図表やUI構成を含む情報の読み取りや抽出に多大な工数を要していました。また、設計情報を構造化することで、UI設計や結合テスト仕様書の自動生成（プログラミング補助）へ転用するプロセスの効率化も視野に入れ、その実現可能性の検証が求められていました。

• 人事総務部門
  「就業規則を対象とした想定質問について、既存システムの正答率47.5％に対し、構造化データを取り入れたRAG環境では81.3％と大幅な改善が見られました。家系図や忌引き日数表といった複雑な情報も正確に解釈され、問い合わせ対応の属人化解消や業務品質の平準化に繋がる有効な手段であると評価しました。」
• 自治体業務システム部門
  「画像中心のマニュアルを対象とした想定質問について、構造化データを取り入れたRAG環境にて正答率100％と極めて高い精度を確認しました。『マニュアル記載の範囲』に限定することで、実運用レベルでの活用が可能であり、新人教育やヘルプデスク対応の効率化にも寄与する可能性が示されました。」
• 開発設計部門
  「概要設計書のMarkdownデータを活用し、AIによるプログラミングでのシステム再現性を検証しました。DX-laeiで構造化したデータをベースに生成を行った結果、ボタンの色や配置、画像のみで記載されたダイアログ内容などがほぼ正確に再現され、体感として7割程度の再現性が確認できました。開発工数の削減のみならず、結合テスト仕様書の作成など開発プロセス全体への展開も期待できるとの結果が得られました。」