こんな課題、ありませんか？
社内資料が散在し、どこに何があるか分からない
提案書・仕様書・議事録が各所に保存され、Google Drive の検索ではタイトルヒットが主で中身の精査に手間がかかる
過去の提案・検証結果を毎回ゼロから調べ直している
類似案件のナレッジへのアクセス性が低く、重複作業や車輪の再発明が発生し続けている
過去の提案ナレッジが属人化している
特定の有識者に依存しており、技術的な疑問への即答や、過去の類似資料の再活用が困難になっている
このサービスが解決します
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon Kendra を基盤とした gaibot が、社内ナレッジの集約と活用を強力にサポートします
RAG 検索エンジン構築
Amazon Bedrock Knowledge Bases と Amazon Kendra を組み合わせ、Google Drive・SharePoint・Web サイト等のマルチソースからインデックスを自動生成。自然言語の質問に対し、参照元ドキュメントを明示しながら回答を生成します。
- Amazon Bedrock / Kendra 基盤の採用
- ドキュメントの自動インデックス化
- 関連文書の高精度な特定
機密情報の自動検知とメタデータ付与
特定のキーワード（クレデンシャル情報など）を含むファイルをクロールした際、自動的に「機密情報あり」等のメタデータを付与し、セキュアな情報管理を実現します。
- カスタム処理によるメタデータ付与
- 機密情報の自動ラベリング
- セキュアな検索基盤の維持
インターフェース連携（Slack / VS Code）
Slack のチャンネルやダイレクトメッセージからメンションするだけで、gaibot がナレッジベースを参照し数秒以内に回答。また、MCP（Model Context Protocol）を通じて VS Code 等の IDE から直接参照でき、コーディング中のコンテキストスイッチを排除します。
- Slack チャンネル・DM からの自然言語質問対応
- 回答不能時の明示（ハルシネーション防止）
- VS Code エディタ内からシームレスにナレッジを参照
フィードバック・学習ループ
回答に対する Good / Bad フィードバックを収集し、リランク機能を活用して検索精度を継続的に向上。蓄積されたデータは gaibot Pro へのアップグレード時にも引き継げます。
- Good / Bad フィードバックによる回答精度向上
- リランク機能を活用したドキュメントランク調整
- gaibot Pro へのアップグレードパス対応
対応範囲と提供スコープ
本サービスでカバーする工程・自動化領域・対応基盤をまとめています
提供内容・対象範囲
Google Drive・SharePoint・Web サイト等のマルチソース
Amazon Bedrock / Kendra を用いたインデックス作成
Slack（FAQ ボット）・VS Code（MCP 連携）
社内ナレッジ活用率大幅向上・情報検索工数を 70% 削減・属人化の解消
提供スコープ
情報検索工数を 70% 削減・属人化の解消・車輪の再発明の防止
導入の流れ
要件ヒアリング
利用するデータソース・チャンネル・アクセス権限をヒアリング
RAG 設計・構築
Amazon Kendra コネクタ設定とナレッジベースのインデックス設計
インターフェース実装・テスト
Slack ボット・MCP 連携を実装し、回答精度と参照精度を検証
デプロイ・フィードバック運用
本番環境へデプロイし、フィードバックループによる継続的な精度改善を開始
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