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。