数万件に及ぶ過去の設計書、ソースコード、トラブル対応記録、および専門書籍をAIが学習し、エンジニアの技術的な質問にチャット形式で即答するシステムです。SIer内の情報のサイロ化を解消し、車輪の再発明を防ぎます。社内SEは、社内専用のセキュアな生成AI(LLM)基盤を構築し、ファイルサーバーやJira等とRAG連携。例えば「以前このミドルウェアで発生したメモリリークの対応策は?」と聞けば、過去の成功事例からコード片やドキュメントを提示します。若手エンジニアの教育コストを激減させるとともに、全社的な品質の底上げと、トラブル対応の高速化(MTTR短縮)をテクノロジーで実現します。
職種 |
経営企画 | 施策難易度 |
★★★☆☆ |
|---|---|---|---|
業界① |
IT・情報通信 | 目的 |
品質向上 業務効率化 |
業界② |
SIer | 対象 |
ナレッジ共有 |
費用 |
300〜2500万円 | 90 |
主なToDo
- 既存の設計・技術ドキュメントの構造化・ベクトルDB化
- セキュアな社内AIチャットUIの開発と各ツール連携
- 投稿を評価・表彰するインセンティブ制度のシステム連動
期待できる効果
「教える・聞く」時間の50%削減。技術負債の再発防止。開発スピード向上。
躓くところ
古い情報の排除(最新技術への追従)。機密情報(顧客固有データ)の分離。

「全社技術ナレッジ・RAG」・検索AIポータル【SIer】






