社内ナレッジを
「使うほど賢くなる AI」に

入力する情報の区分、保存地域、再学習、暗号化、権限、ログ、削除方法を確認します。利用するクラウドやAIごとに条件が異なるため、特定の製品・暗号方式・運用場所は案件の要件と契約に明記します。

1 社ロックインしないのが GXO の方針です。LLM API を抽象化して設計することで、後から最適なプロバイダーに切替可能にします。案件の特性（日本語精度・コスト・機密性・契約形態）で初期選定し、進化に応じて切替できる構造を標準とします。

対象業務、利用者数、データ、外部連携、非機能要件、移行、運用保守により変わります。初回30分で見積もりに必要な前提を確認し、追加調査や要件整理が必要な場合は有償範囲を先に提示します。

一致率は書類、正解データ、判定条件により変わります。全件自動化を前提にせず、AIの自動処理対象と人が確認する対象を分け、判定根拠を確認できる形で実データ検証します。

単価だけでなく、PM、仕様伝達、レビュー、再委託、データ取扱い、知財、引継ぎを比較します。国内・海外のどちらに配置するかは情報区分と必要体制に応じて決め、人数と料金を見積書に明記します。

大きく 3 つ違います。① 貴社固有の業界用語・社内呼称・質問ログ・正誤フィードバックを運用学習サイクルで継続的に蓄積し、使うほど精度が上がる（既製品は汎用知識のまま）② LLM ロックインせず切替可能（既製品は固定）③ タスク実行エージェント層まで貴社業務に合わせて構築（既製品は対話のみ）。既製品は汎用ツールとして併用しつつ、GXO の RAG を基盤にする顧客が増えています。

はい、可能です。pgvector + 自社 LLM（OSS Llama 系 / GPT-4o on Azure Private 等）の組合せで、データを 1 バイトも外部に出さない設計ができます。研究機関・金融等の機微領域での閉域運用実装経験を基に設計します。クラウド版・オンプレ版・ハイブリッド版の 3 構成から選択可能です。

Box / SharePoint / Google Drive / Confluence / Slack / Teams / メール / 自社 DB など、主要な企業データソース 20+ からコネクター経由で取込可能です。PDF / Word / Excel / PowerPoint / 画像 OCR にも対応。既存のアクセス権限を引き継ぎ、ユーザーごとに閲覧可能な範囲のみ検索させます。

1 領域での PoC は 2-3 ヶ月、全社展開は 6-9 ヶ月が目安です。運用 3 ヶ月程度で初期検索精度に到達し、運用学習サイクルによる継続改善で精度向上が期待できます。最初から完璧を目指すより、スモールスタートで効果測定しながら拡大するのが費用対効果が高いです。