ゆめみは、新入社員のセルフオンボーディングを実現するため、RAGを活用した生成AIによるQAシステムを構築した。
RAGとは、Retrieval-Augmented Generationの略で、大規模言語モデル（LLM）がユーザーの質問に答える際に、外部のデータベースやインターネットから情報を引き出して回答を補完する手法のこと。
同システムにより、新入社員は膨大な社内情報の中から必要な情報に迅速にアクセスでき、セルフオンボーディングを効率的に進められるようになる。
システムの特徴は次のとおり。
- チャットツールのSlackをインターフェースとして採用することで、利用のハードルを低減
- クラウド上に、専用のSlack botアプリケーションとRAG技術を組み合わせた環境を構築
- 社内の膨大なNotionドキュメントから必要な情報を抽出し、大規模言語モデルを用いて質問に対する応答文を生成
- 会話の履歴を保持し、文脈を考慮した応答を生成することで、過去の文脈を踏まえて適切な情報を抽出
生成AIを用いたQAシステムの全体像
［画像クリックで拡大］
同社は、今回の取り組みで得た生成AIの技術やノウハウを、社外のDX推進につなげていくという。同時に、新入社員のオンボーディングに関するナレッジも、ゆめみオープンハンドブックを通じて、外部へ展開していくとしている。
【関連記事】
・新卒向けコンプライアンス研修の実施率は43％ 従業員数501人以上の企業では約7割—manebi調べ
・オンボーディング実施率は6割、企業規模が大きくなるほど高く―MS-Japan調べ
・24卒が内定先に求めるサポートは「先輩社員との関係構築」など—ALL DIFFERENT調べ
