社内マニュアル・就業規則・製品仕様書などのドキュメントに、自然言語で質問すると即座に回答するRAGシステムを構築。PDF対応、Gemini/Claude切替対応。
プロジェクト概要
「あの情報、どこに書いてあったっけ？」——社内ドキュメントから必要な情報を探す手間を、AIで解消するRAG（Retrieval-Augmented Generation）システムを構築しました。
課題
社内マニュアルや規程が多数あり、必要な情報を探すのに時間がかかる
新入社員が「有給休暇はいつからもらえる？」等の質問を毎回先輩に聞いている
ベテラン退職時に、ドキュメントの知見が属人的に失われる
ソリューション
PDFアップロード — ブラウザ上でPDFをドラッグ&ドロップするだけで即利用可能
テキスト抽出・チャンク分割 — PDFからテキストを自動抽出し、検索に最適な単位に分割
日本語対応の検索エンジン — N-gram分割による日本語キーワード検索で、自然な質問文にも対応
AI回答生成 — Google Gemini / Anthropic Claudeを切替可能。ドキュメントの内容のみを根拠に回答
ハルシネーション抑制 — ドキュメントに記載がない情報は「記載がありません」と明示的に回答
成果
「退職はいつまでに言えばいい？」「有給休暇は何日？」等の質問に即座に正確な回答を生成
問い合わせ対応の工数を大幅削減
実際に動くデモを /lab/rag-demo で公開中
技術スタック
フロントエンド — Next.js 16, TypeScript, Tailwind CSS
PDF解析 — pdfjs-dist（クライアントサイド）
検索 — 日本語N-gramベースBM25検索
AI — Google Gemini 2.5 Flash / Anthropic Claude（環境変数で切替）
ホスティング — Vercel