RAG導入で最初に失敗する文書棚卸しと閲覧権限の直し方

RAGは、社内文書や業務データを生成AIに参照させる有力な方法である。一方で、AIにつなぐ前の文書管理が崩れていると、古い規程、重複ファイル、閲覧禁止資料まで検索対象になり、導入効果が出ない。

RAGの全体像はRAG導入実務チェック、社内検索基盤はエンタープライズサーチで整理している。本記事では最初の文書棚卸しに絞る。

まず直すべき4点

項目	見ること
文書の最新版	古い規程・旧提案書が混ざっていないか
重複	同じ内容のPDFやExcelが複数ないか
権限	部署・役職・案件ごとに閲覧範囲が違うか
根拠	AI回答の参照元を表示できるか

RAGは検索品質だけでなく、文書管理品質が成果を左右する。

権限設計のポイント

1. AI用に権限を緩めない

人間が見られない資料をAI経由で見られる設計は避ける。既存の閲覧権限を引き継ぐことが基本である。

2. 部署別では足りない場合がある

人事、法務、医療、公共、金融では、案件単位や役職単位の権限が必要になることがある。

3. 更新担当を決める

文書の追加・削除・差し替えを誰が行うかを決める。更新されないRAGはすぐに古くなる。

LLMゲートウェイ設計診断では、RAG接続前の権限とログを確認できる。

よくある質問

Q1. まず全ファイルを取り込んでもよいですか

おすすめしない。古い資料や閲覧権限の異なる資料が混ざると、回答品質と情報管理の問題が出る。

Q2. PDFが多くてもRAGはできますか

可能な場合は多いが、OCR品質、表の読み取り、版管理、参照元表示を確認する必要がある。

Q3. RAGとファインチューニングの違いは何ですか

社内文書を参照して回答する用途では、まずRAGを検討することが多い。モデル自体の振る舞いを変える目的なら別途評価が必要である。

参考情報

• 経済産業省 GENIAC関連発表：https://www.meti.go.jp/press/2026/05/20260514001/20260514001.html

• デジタル庁「GENAI」：https://www.digital.go.jp/en/policies/genai

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