統合ナレッジRAG・「過去の全設計・コード」検索AI【総合SIベンダー】 
数万件に及ぶ過去の提案書、詳細設計書、ソースコード、トラブル報告書をAIが学習し、全社員が「あの時の対応策」を自然言語で引き出せるシステムです。総合SIベンダー内の情報のサイロ化（部署をまたぐと何もわからない）を解消し、車輪の再発明を防ぎます。社内SEは、セキュアな閉域LLM基盤を構築し、社内ファイルサーバーやWikiとRAG連携。例えば「金融系システムでのAPI負荷対策の事例は？」と聞けば、過去の成功事例からコード片や関連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（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 |
総合SIベンダー |  対象 |
ナレッジ共有 |
 費用 |
500〜5000万円 |  実施期間 |
180 |
主なToDo
- 散在するドキュメント資産の構造化（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API連携
- 投稿・ナレッジ提供を評価する社内インセンティブの連動
期待できる効果
「教える・聞く」時間の50%削減。障害対応の劇的な高速化。品質の標準化。
躓くところ
古い情報の排除（情報の鮮度）。顧客機密情報の厳格なマスキング。
