社内規定やマニュアルを即座に回答！Azure OpenAIで構築する「社内版ChatGPT」の正解アーキテクチャ

本記事では、単なるAPIの契約手順ではなく、社内データを安全に連携させ、高精度なFAQシステムを構築するための「RAGアーキテクチャ（検索拡張生成）」について、具体的な構成図とともに解説します。

1. 多くの担当者が陥る「ファインチューニング」の罠

社内独自のことをAIに答えさせようとした時、多くの人が最初に思い浮かべるのが「AIに追加学習（ファインチューニング）をさせれば良い」という手法です。しかし、社内問い合わせ対応においてこの方法は推奨されません。

比較項目　　　　ファインチューニング (学習)　　　　RAG (検索拡張生成)

仕組み　　　　　AIの脳そのものを書き換える　　　　AIに「カンニングペーパー
　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　　（社内文書）」を持たせる

‍回答の正確性　　記憶が曖昧で嘘をつきやすい　　　　検索結果に基づくため正確

データ更新　　　再学習に数百万〜数千万円かかる　　ファイルを差し替えるだけで完了

出典の明記　　　できない　　　　　　　　　　　　　「このPDFの3ページ目」と提示可能

社内規定や製品マニュアルは頻繁に更新されます。その都度AIを再学習させるのはコスト的に不可能です。

したがって、現在のベストプラクティスは、「外部のデータベースから検索した情報をAIに渡し、要約して答えさせる」＝RAG（Retrieval-Augmented Generation）一択となります。

2. Azureで実現する「セキュアなRAG」標準構成

では、具体的にどのようなシステム構成が必要なのでしょうか。Azureのマネージドサービスを組み合わせた標準的なアーキテクチャ（構成）を紹介します。

【RAG構成の3大要素】

1. Azure Blob Storage（書類棚）
   • 社内規定PDF、Excelマニュアル、Wordドキュメントなどを保存する場所です。
2. Azure AI Search（検索エンジン）
   • ここが最重要です。 ユーザーの質問に対し、関連するドキュメントを「ベクトル検索（意味検索）」で見つけ出し、AIに渡す役割を担います。旧Cognitive Searchから進化し、AIとの連携機能が強化されています。
3. Azure OpenAI Service（生成AI）
   • 検索エンジンが見つけてきた情報を基に、人間らしい自然な回答文を生成します。

【処理フロー】

1. 社員: 「交通費の精算期限はいつ？」とチャットに入力。
2. 検索: Azure AI Searchが社内規定PDFの中から「経費精算規定」の関連ページを探し出す。
3. 生成: 見つかったテキストと社員の質問をセットにしてGPT-4に送る。
4. 回答: GPT-4が「経費精算規定 第5条によると、翌月3営業日までです」と回答を作成し、社員に返す。

3. なぜ「本家OpenAI」ではなく「Azure」なのか？

企業がAzureを選ぶ理由は、「セキュリティ」と「ガバナンス」に尽きます。

① データがAIの学習に使われない（Opt-out）

本家ChatGPT（無料版など）に入力したデータは学習に利用されるリスクがありますが、Azure OpenAI Serviceでは、入力データおよび出力データは、OpenAI社のモデル学習には一切使用されません。これはMicrosoftの利用規約で明確に保証されています。

② 閉域網（Private Link）での運用

金融機関や官公庁での採用が多い理由がこれです。インターネットを経由せず、Azure内の閉域ネットワークだけで通信を完結させることができるため、極めて機密性の高い情報を扱うことが可能です。

③ 権限管理（RBAC）の連携

「役員報酬の規定は、一般社員には回答させない」といった制御も、Azure Active Directory（Entra ID）と連携させることで、ファイル単位での閲覧制限をRAGシステムに反映させることが可能です。

4. 導入を成功させる3つのステップ

いきなり大規模な開発を行う必要はありません。Azureには検証を加速させる機能が備わっています。

• Step 1: データ整備（前処理）
  • AIは「画像だけのPDF」や「複雑なレイアウトのExcel」が苦手です。まずは社内ドキュメントをテキスト化しやすい形式に整理します。
• Step 2: 「Add your data」機能でPoC（概念実証）
  • Azure OpenAI Studioには、コードを書かずにRAGを試せる「Add your data」機能があります。データをアップロードするだけで、その日から「社内版ChatGPT」のプロトタイプが動きます。まずはここで精度を確認しましょう。
• Step 3: Webアプリ化と展開
  • 検証が終わったら、Azure App Service等を利用して社内ポータルやTeamsボットとして展開します。

まとめ：セキュアなAI活用は「アーキテクチャ設計」から

Azure OpenAI Serviceを活用した社内問い合わせ対応の効率化は、単にAIモデルを契約するだけでは実現できません。

「Azure AI Search」を中心としたRAG構成を正しく設計し、セキュリティを担保しながら社内データを繋ぎ込むことが成功の鍵です。