ゼットリンカー、製造業の数百文書をRAGで検索可能に

株式会社ゼットリンカーは、中小製造業の社内文書・資料数百件を自然言語で検索できるRAGの構築事例を公開しました。
マニュアルや規程類と、過去の報告書・議事録・技術文書で索引を分けています。
社内文書検索と資料検索の2種類のチャットボットを実装し、知識継承や新人教育への活用を見込んでいます。

記事の概要

株式会社ゼットリンカーは、中小製造業の社内文書・資料数百件を対象にしたRAGシステムの構築事例を公開しました。
導入企業では、文書をファイル名やフォルダ構成に頼って管理しており、必要な情報を探すのに時間がかかっていました。
構築したシステムは、ドキュメントの取り込み、チャンク分割、ベクトル化、検索、回答生成までのRAGパイプラインで構成されています。
稼働体制はフルスタック担当者1名で、Next.js、OpenAI API、Mastra、Microsoft Azureを利用しています。
社内文書チャットボットではマニュアル・手順書・規程類を検索し、資料検索チャットボットでは過去の報告書・議事録・技術文書を横断検索します。
両者で索引を分離し、業務上必要な文書と過去の経緯を探す資料で異なる質問や回答の形に対応しています。
導入効果として検索時間の短縮、ベテラン社員の知識流出リスクの抑制、新人の立ち上がり支援を挙げています。
なお、本事例における検索時間の短縮量などの実測値は公表していません。

記事のポイント

1. 文書検索を自然言語化： マニュアル・手順書・規程類を対象に、必要な規程を自然な質問から探せる仕組みを構築しました。
2. 過去資料を横断検索： 過去の報告書や議事録、技術文書を横断検索し、属人化した知識へのアクセスを支援します。
3. 運用定着まで支援： データ整備や検索設計、更新運用を含め、RAGの診断から改善、定着まで支援します。

このニュースがもたらす影響

• 導入を検討する企業： 自社の文書検索を見直す担当者は、マニュアル類と過去資料で質問の目的が異なるかを確認し、単一の検索窓に集約する前に索引や回答形式を分ける設計を検討する必要がありそうです。
• 同業のサービス提供者： RAGを提供する企業は、構築時のモデル選定だけでなく、データ整備や検索設計、文書更新の運用定着まで支援範囲に含めることが、利用継続につながる提案になりそうです。
• 製造業の現場： 製造現場では、検索時間の短縮だけでなく、ベテランの知見を新人が自力で参照できる状態をどう作るかが、RAG導入の評価軸として重視される可能性があります。

このニュースの背景

中小製造業では、マニュアルや過去資料が数百件に増えると、ファイル名やフォルダ構成だけでは必要な情報にたどり着きにくくなります。
設備対応や業務改善の知見がベテラン社員に集中すると、異動・退職時の知識流出も課題になります。
今回の事例は、文書を増やすのではなく、用途別に検索の入口と索引を分け、既存資料を引き出しやすくする方向を示しています。

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