社内には、技術文書、マニュアル、過去のトラブル対応、問い合わせ履歴——膨大な知識が蓄積されています。しかし、それらは探せず、結局「詳しい人」に聞くしかない。その人が忙しければ止まり、いなくなれば失われる。ナレッジAIは、散在する社内ナレッジをRAG（検索拡張生成）で横断検索し、自然言語の質問に出典付きで即座に答えます。「あの人に聞けば分かる」を、組織の力に。属人化した知識を、誰もが使える組織の資産に変えます。
ナレッジAI（RAG）で、
社内の知識を“すぐに使える答え”に
散在する社内ナレッジから、意味検索で探し出し、
出典付きで信頼できる回答を即座に。
情報はあるが、どこにあるか分からない
ナレッジAI（RAG）で意味検索・情報取得
過去の類似障害対応手順は以下のとおりです。
詳細は以下の出典をご参照ください。
出典：
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必要な情報は、どこかにあるはずなのに見つからない。フォルダを辿り、Excelを開き、過去メールを検索し、それでも分からなければ詳しい人に聞く——。この繰り返しが、現場の時間を奪っています。さらに、その「詳しい人」に質問が集中し、ベテランの退職とともに知識が失われていく。多くの組織が、知識が「あるのに使えない」「人に依存している」という課題を抱えています。
内閣府「令和7年版 高齢社会白書」によれば、日本の生産年齢人口（15〜64歳）は1995年をピークに減少が続き、高齢化率は29.3%に達しています。働き手が減り、熟練者の退職が進むなか、その人だけが持つ知識・経験・判断——「あの人に聞けば分かる」という状態——を、いかに組織の資産として残し、誰もが使える形にするかが問われています。
（出典：内閣府「令和7年版 高齢社会白書」）
技術文書・マニュアル・過去事例・問い合わせ履歴が、フォルダ・システム・個人のPCに分散し、横断的に探せません。
同じ内容でも人によって言葉が異なり（表記ゆれ）、キーワード検索では関連する情報にたどり着けません。
一般的な生成AIは、それらしい回答を返しても出典を示さないため、業務では信頼して使えません。
結局「詳しい人」に聞くしかなく、その人に負荷が集中し、退職とともに知識が失われます。
ナレッジAIは、一般的な生成AIとは異なり、お客様の社内ナレッジに基づいて回答します。
Cubastionは、RAG・生成AIと大規模なデータ統合を組み合わせたナレッジ活用基盤を、本番環境で構築・運用してきました。横浜拠点の日本語対応専任チームが、対象ナレッジの整理から構築・運用・精度改善まで一貫して担当します。
すべての文書を一度に対象にする必要はありません。Cubastionでは、まず活用したいナレッジ領域を定め、対象データの状態と実現性を見極めるフィージビリティから始めます。まずは、「いつも誰かに聞いている」業務からお聞かせください。
