グラファー、Slackで聞ける社内AI「esaアシスタント」で情報探しを効率化

社内の決まりや申請事項についての問い合わせが多く、対応に時間がかかるという悩みがありました。同社では業務ナレッジをesaに蓄積していますが、情報があっても、どの記事を見ればよいか分からず、欲しい情報にたどり着くまでに時間がかかっていたと紹介されています。

日常的に使っているSlackから質問すれば、esaの情報をたどって回答が得られる形を考え、Slackボットのフレームワークを使って開発しました。裏側ではGeminiを使っています。

一般的なRAG（検索拡張生成）ではなく、質問のたびにesaを全文検索する設計を採用しています。流れは、(1) 質問の意図から検索キーワードと関連カテゴリをGeminiが自動生成、(2) それらでesa内の記事を絞り込み、(3) 絞り込んだ記事の本文をGeminiに読み込ませて回答を生成、という3段階です。AIにカテゴリ一覧や記事タイトル・タグを渡して「全体感」をつかませることで、的外れな回答を減らす工夫をしているとのことです。回答は基本的にesaの情報に限るよう制限し、追加質問にも対応します。

なお、必要な機能がesaになかったため、開発元に相談したところベータ版として機能が用意されたと紹介されています。

定量的な数値は示されていません。記事では、カテゴリ分けや記事の更新を日々続ける必要はあるものの、それにより新入社員でも素早く適切な情報にたどり着ける環境を保てるとしています。

今後は、質問に答えるだけでなく、新入社員向けのオンボーディングの提案など、プロジェクトに役立つ案まで出せる「提案型」のアシスタントを目指すとのことです。