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生成AI導入の鍵はデータ整備｜RAG精度を高める運用設計の極意

公開日2026/02/22 更新日2026/02/19 ブックマーク数

生成AIを全社導入したものの、期待したほど回答が安定しない。「社内規定を聞いても、事実と異なる回答（ハルシネーション）が混ざる」「更新済みのはずの情報が反映されない」といった課題は、AIの性能というより “AIに参照させている社内データの管理状態” に起因するケースが少なくありません。

資料やコードが個人PC、部門フォルダ、ビジネスチャットに分散し、最新版と旧版が混在する状態では、どれだけ高性能なモデルでも正しい参照元に辿り着けず、回答品質がブレやすくなります。RAG（検索拡張生成）も、取得する文書やデータの品質・関連性に出力が左右されます。本記事では、生成AI（特にRAG）を業務で安全に使うために欠かせない「ファイル運用の設計」を整理します。

目次本記事の内容

なぜ生成AIは「もっともらしい誤答」を返すのか？
AI時代に求められる「権限管理」と「フォルダ設計」
プロンプトと成果物を「資産」に変える運用
AI活用の土台は「整理されたファイル」にあり

なぜ生成AIは「もっともらしい誤答」を返すのか？

RAGの精度を左右する「参照データの整備」

社内データを参照させて回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation）において、AIの回答精度は参照できる文書の品質と検索で引ける関連性に強く依存します。しかし、多くの企業のファイルサーバーは、ファイル名が「提案書_最終_確定_ver2.pptx」のように乱立し、どれが本当の最新版か人間でも判別できない状態です。このような非構造化データやノイズが混ざった状態でAIに学習させても、AIは誤った情報を参照し、もっともらしい嘘（ハルシネーション）を出力してしまいます。
だからこそ、AI導入の前にまずやるべきは、AIが迷わないための「データの整理（断捨離）」と「置き場所の構造化」です。