独自技術：文脈を読み解く「拡張型RAG」の仕組み

一般的なAIチャットボットが抱える「回答が物足りない」「前後のつながりが不自然」といった課題を、SHARE info AIは独自の検索・生成プロセスで解決しています。

1. 検索は「点」で、理解は「面」で行う4ステップ

AIが回答を作成する際、裏側では以下の高度な処理を瞬時に行っています。

1.情報のインデックス化（検索準備）

投稿された情報を、AIが探し出しやすいように小さな単位（チャンク）に分割して登録します。

2.高精度なベクトル検索

ユーザーの質問に対して、膨大なデータの中から「最も関連性の高い情報の断片」を特定します。

3.【独自】文脈の復元（投稿全体の受け渡し）

ここが最大の差別化ポイントです。ヒットした「断片」だけをAIに渡すのではなく、その断片が含まれていた「投稿の全文」をAIに読み込ませます。

4.文脈を汲み取った回答生成

AIは投稿全体の流れや背景を理解した上で回答を構成するため、情報の欠落がない、極めて自然で正確なアウトプットが可能になります。

2. なぜ「拡張型RAG」が必要なのか？

従来の仕組み（一般的なRAG）では、関連する「一文」だけを切り取ってAIに渡すため、その前後に書かれていた重要な条件や背景が無視されてしまうことがありました。

1. 従来型： 「部分的な情報」しか見えないため、回答が短すぎたり、誤解を招く表現になったりする。
2. SHARE info AI： 「文脈全体」を見渡せるため、「誰が、どのような状況で、何を伝えたかったのか」という行間を読んだ回答が可能になります。

3. 導入によって得られる成果

回答の「納得感」が向上

「AIに聞いてもよく分からない」というユーザーのストレスを解消し、自己解決率を高めます。

複雑なノウハウも正確に伝達

一言では説明できない業務フローや、専門的な知識が求められる回答においても、高い信頼性を維持します。

「人間らしい」自然な対話

情報の断片をつなぎ合わせただけではない、スムーズで理解しやすい日本語での回答を実現します。

「文脈」こそが、AIを実務で使えるレベルに引き上げる鍵となります。

SHARE info AIは、情報の深さを損なうことなく、組織の知識をユーザーへ届けます。

SHARE info AIの特徴は「投稿機能（ユーザー生成コンテンツ）」を、そのままAIのナレッジとして活用できること。

一般的なFAQ・ナレッジシステムでは、情報の更新が「管理者の負担」になりがちでした。SHARE info AIは、現場のユーザーが投稿する生の情報を自動でナレッジ化することで、常に進化し続けるシステムを実現します。

1. 従来のFAQ・ナレッジシステムとの違い

これまでのシステムには、運用面でいくつかの大きな課題がありました。

【従来の課題】

1. 管理者が情報を更新しない限り、ナレッジが増えない。
2. 現場の最新情報や、多様な知識が反映されにくい。
3. 運用に多大な手間とコストがかかる。

2. SHARE info AI が実現する「ナレッジ循環型」の仕組み

SHARE info AIは、以下のサイクルを回すことで、組織の知識を最大化します。

1.ユーザーが投稿する（投稿機能）

質問、回答、ノウハウ、事例、お知らせなどを、現場のユーザーが自由に投稿します。

2.投稿内容が自動でナレッジ化

投稿された情報はシステム内に蓄積され、整理・構造化されます。

3.AIがナレッジを学習

投稿された「多様」かつ「最新」の情報から、AIが常に学習を深めます。

4.最適な回答を生成

ユーザーからの質問に対し、豊富に蓄積されたナレッジから最適な回答を生成します。

3. SHARE info AI の3つの強み

現場の生きた情報がどんどんナレッジに！

特別な準備をしなくても、日常的な情報共有がそのままAIの知識源になります。

管理者の負担を軽減し、効率的にナレッジが増える！

管理者が一人で情報をまとめる必要がなく、運用の手間とコストを大幅に削減します。

最新の情報を反映した高精度な回答ができる！

常に情報がアップデートされるため、変化の激しい現場でも頼れるAIへと進化します。

「集めて育てる、進化し続けるAI」へ。

SHARE info AIは、現場の知識を最大限に活用し、組織の成長を加速させます。

SHARE infoの投稿型サイトとAIチャットの組み合わせは、議論（ディスカッション）の場として活用することで、より本質的な価値を発揮します。

特に特徴的なのは、投稿に対してコメントを重ねていける構造と、その蓄積された議論全体をAIが読み取り、XのGrokのように、現在話題になっていることや、特定の議論の進行状況を要約・整理してくれる点です。

SHARE infoで作る投稿サイトは、誰でも投稿でき、さらに投稿に対してコメントを付ける機能があります。

このため、最初から結論が決まっていないテーマや、立場によって意見が分かれる話題でも、自然に議論が積み重なっていきます。通常であれば、こうした議論は「話が散らかる」「途中経過が追えない」「後から来た人が分からない」といった問題を抱えがちです。

ここでAIが重要な役割を果たします。

AIは、サイトに掲載された投稿とコメントをRAGとして参照し、「いま議論はどこまで進んでいるのか」「主要な論点は何か」「どのような意見のグループが存在するか」「最近どんな見解が増えているか」といった現状レポートを提示します。

これは正解を示すものではなく、あくまで“議論の地図”を描くイメージです。

この仕組みによって、参加者は全ての投稿やコメントを最初から読む必要がなくなります。途中参加者でも、AIのまとめを見ればすぐに議論に追いつけますし、「それはもう議論された」という無駄な往復も減ります。

結果として、議論そのものの質が上がり、参加のハードルも下がります。

こうした特性から、SHARE info AIは業界団体や学術機関等が運営する議論の場とも非常に相性が良いと言えます。

例えば、業界のガイドライン策定前の意見集約、専門家同士の見解整理、研究テーマを巡る論点の可視化など、「簡単には結論を出せないが、議論の積み重ね自体が価値になる」場面で力を発揮するのです。

SHARE info AIは、単なる掲示板でも、正解を提示するだけのAIでもありません。

投稿とコメントによって生まれる意見交換の過程を、AIが要約し、人が理解しやすく示してくれる装置です。

正解がないテーマほど、議論の進行状況を整理してくれるAIの存在が、参加者全体の思考を前に進めてくれる。そんな新しい議論のインフラとしての可能性を持っています。

投稿とコメントによって生まれるコミュニケーションの過程そのものをAIが読み取り、可視化・要約する点に大きな特徴があります。

そのため、「正解が決まっていない」「意見が分かれる」「議論の積み重ねに価値がある」領域ほど、導入効果が高くなります。

以下では、特に相性の良い業界・使い方を紹介します。

0. コミュニケーション・議論の過程を可視化したい組織

例

1. 業界団体
2. 学術機関
3. 行政・自治体
4. 研究会・検討会
5. 新規事業・政策検討プロジェクト

用途

1. 投稿＋コメントによる意見募集・議論
2. AIによる「議論の進行状況レポート」
3. 論点整理、意見の分布、未決事項の可視化

SHARE infoでは、投稿に対してコメントを付けながら議論を深めていくことができます。AIはそれらをRAGとして参照し、「今どこまで話が進んでいるのか」「どんな意見があり、どこで分かれているのか」「最近増えている考え方は何か」といった現状整理を行います。

これは結論を出すためのAIではなく、議論を前に進めるための補助装置です。

特に行政分野では、パブリックコメント（パブコメ）用途としての活用が考えられます。

1. 集まった多数の意見をAIが要約
2. 主要論点や傾向を可視化
3. 担当者・市民双方が全体像を把握しやすくなる

「意見は集まったが、整理が大変」という課題に対し、現実的な解決策となります。

1. 社内向けに共有したい技術や知識を持つ企業

例

1. 技術メーカー
2. IT・サービス企業
3. 専門性の高いBtoB企業

用途

1. 社内Q&A
2. 過去案件・技術ノウハウの共有
3. 社内ルール・手順の確認

誰かが投稿し、別の誰かがコメントする。そのやり取り自体がナレッジになります。

AIは「正解」だけでなく、「どう考えられてきたか」という背景も含めて回答します。

2. コミュニティ・会員制サイトの運営者

例

1. オンラインサロン
2. 技術コミュニティ
3. 業界団体
4. 学習コミュニティ

用途

1. 過去投稿・コメントの再活用
2. 新規参加者のオンボーディング
3. 運営者の質問対応削減

投稿とコメントが増えるほど、AIがコミュニティの「集合知」を把握します。

新規参加者は、AIの要約を見ることで過去の議論を短時間で理解できます。

3. 教育・研修系ツールとしての利用

例

1. 社内研修
2. オンライン講座
3. マニュアル提供型ビジネス

用途

1. 研修資料・講義内容の投稿
2. 受講者からの質問・コメント
3. AIによる内容整理・補足説明

教材や議論を追加し続けることで、AIはチューターのような役割を果たします。

「教える側の負担を増やさず、学習体験を向上させる」仕組みです。

4. ユーザーサポート・FAQ用途

例

1. BtoBサービス
2. 業務ソフト
3. 専門性の高い製品・サービス

用途

1. FAQ
2. 過去の問い合わせ・回答の蓄積
3. コメントによる補足・事例共有

完全に整備されたFAQでなくても問題ありません。

AIが「人が答える前段階」を担い、背景情報や類似事例を提示することで、サポート業務を軽減します。

SHARE info AIは、正解を一つに決めるためのツールではありません。

投稿とコメントによるコミュニケーションの過程を資産として蓄積し、AIがそれを分かりやすく翻訳する。

その結果、議論・学習・意思決定がスムーズに進む――そんな使い方が最も価値を発揮します。

SHARE info AIは、単なる「FAQチャットボット」ではありません。

人が投稿してきた知識・ノウハウ・記録だけでなく、投稿に付いたコメントや議論の過程そのものをAIが読み取り、今その場で使える形に整理・可視化する装置です。

一般的なFAQチャットが「管理された正解を返す仕組み」だとすると、SHARE info AIは正解が一つに定まらない情報や、思考の積み重ねを扱えるAIである点が大きく異なります。

SHARE info AIの4つの特徴

1. “検索疲れ”をゼロにする「探さなくていい」ナレッジベース

投稿は日々増えていきますが、人は「どこに何が書いてあったか」を覚えていられません。

SHARE info AIでは、AIが投稿・コメントを横断的に参照し、

1. 必要な情報を探し
2. 要点をまとめ
3. 文脈を理解した上で
4. 回答します。

大量の投稿を前に「探す」必要がなくなり、聞けば分かるナレッジベースが実現します。

2. 属人化の解消（暗黙知・思考過程の可視化）

1. ベテランしか知らない判断基準
2. 過去の投稿やコメントに埋もれた経緯
3. 書いた本人がすでにいない情報

こうした属人的・断片的な知識も、AIがまとめて参照します。

さらにSHARE info AIは、結論だけでなく「どう考えられてきたか」も含めて整理できる点が特徴です。

これにより「人に聞く」→「AIに聞く」が成立します。

3. 正解を決めないAI ― 議論・コミュニケーションの過程を可視化

FAQチャットは「正しい答え」を返す前提ですが、SHARE info AIは正解が決まっていないテーマも扱えます。

サイト上に掲載された投稿とコメントをもとに、AIは

1. 今どこまで議論が進んでいるか
2. 主な論点は何か
3. 意見がどこで分かれているか
4. 最近増えている考え方は何か

といった現状を要約してレポートしてくれます。

これは結論ではなく、議論の地図です。途中参加でも全体像をすぐに把握でき、同じ議論の繰り返しを防ぎます。

4. 投稿が増えるほど賢くなるAI

1. 投稿やコメントがそのままRAGデータになる
2. ひきつぎマニュアルやFAQを改めて作る必要がない
3. 情報整理・更新の運用コストが少ない

管理者が「正解を整備」しなくても、投稿が増えるほどAIが文脈を理解し、回答や要約の精度が高まります。

つまり、運用型AIではなく“成長型AI”という仕組みです。

まとめ

SHARE info AIは、正解を一つに決めるFAQチャットではなく情報・議論・思考の蓄積をそのまま使えるAIです。

誰かが回答の元となる情報を管理しているAIではなく、集合知で価値が積み上がるAI。

だからこそ、社内ナレッジ、コミュニティ、教育、行政の意見募集など、「情報や意見が集まる現場」で本当の力を発揮します。