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。
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。
ナレッジAIは、Azure Kubernetes Service (AKS) 上に構築されたクラウドネイティブアーキテクチャを基盤とする。
従来のキーワード検索の最大の弱点は、同じ問題が異なる表現で記録された場合に検索漏れが発生することです。Engineering.IAのハイブリッド検索エンジンは、構造化メタデータフィルタリングとAzure OpenAIエンべディングによるセマンティック類似度検索を組み合わせ、表現のばらつきを超えて関連案件を網羅的に特定します。
Engineering.IAは、複雑なクエリ構文を覚える必要のない自然言語インターフェースを提供します。技術的な調査質問を投げかけるように操作でき、テキストと音声の両方の入力方式に対応。会話履歴が永続化されることで、複数セッションにわたる調査の継続性を確保し、内部レビューへの活用も可能にします。
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。
