プロジェクト背景
中国太平洋保険（CPIC）は国内有数の保険企業として、保険約款、損害査定ルール、商品資料など膨大な業務文書を保有し、累計3万件を超えます。損害査定担当者、営業コンサルタント、新入社員は日々これらの文書を頻繁に参照する必要がありますが、従来のキーワード検索では必要な情報を正確に特定できず、社員は平均15分を費やしてようやく目的の内容を見つける状態で、正解率は40％未満でした。
主要な課題
ソリューション
プライベートRAGアーキテクチャの導入
社内ネットワーク環境にQwen2.5-72BベースのRAG（検索拡張生成）システムを導入し、3万件以上の文書を構造化チャンク分割とベクトルインデックス化し、エンタープライズナレッジグラフを構築。すべてのデータ処理と推論を社内ネットワークで完結させ、金融業界のデータ域外不出規制に準拠。
インテリジェントQAとナレッジ推薦
自然言語によるQ&Aインターフェースを実装し、マルチターン対話や文脈理解に対応。システムは正確な回答を返すだけでなく、関連条項の原文引用や関連知識レコメンドも提供し、ユーザーが業務ルールを包括的に理解できるよう支援。
ナレッジベース自動更新
会社のコンテンツ管理システムと連携し、約款やルール変更時に自動で増分インデックス更新を起動し、ナレッジベースを常に最新の業務ルールと同期させます。
効果データ
| 指標 | 導入前 | 導入後 | 改善幅 |
|---|---|---|---|
| 知識検索時間 | 15分 | 10秒 | ↓99% |
| 回答正解率 | 40% | 92% | ↑130% |
| 新人研修期間 | 3～6か月 | 1～2か月 | ↓67% |
| 知識更新遅延 | 7日 | リアルタイム | ↓100% |
> 定量サマリー：知識検索時間が99％短縮され10秒に、回答正解率が130％向上し92％に、新人研修期間が67％短縮され1～2か月に、知識更新遅延が7日からリアルタイムに改善。
技術スタック
Qwen2.5-72B、Milvusベクトルデータベース、LangChain、FastAPI、Vue.js、Nginxによる社内ネットワーク配備
よくある質問
RAGナレッジベースの再現率は一般的にどの程度ですか？
チャンク戦略とベクトルモデルのチューニング後、エンタープライズRAGの再現率は通常85%～95%に達します。本事例では回答正解率が40%から92%に向上しましたが、カギは3万件以上の文書の構造化チャンク化とベクトルインデックス品質にあります。
保険会社のナレッジベースはデータ域外不出のコンプライアンス要件をどう満たしますか？
すべてのデータ処理と推論は社内ネットワーク環境で完結し、プライベートクラウド型で導入したQwen2.5-72Bモデルにより、データは一切外部に出ません。本システムは金融業界のデータ域外不出規制を満たしており、内部セキュリティ監査にも合格済みです。
RAGナレッジベースの維持コストは高いですか？
高くありません。ナレッジベースはコンテンツ管理システムと連携しており、約款やルール変更時に自動で増分インデックス更新が行われるため、人手介入は不要です。日常的な保守は若干のモデル微調整や異常トラブルシューティングのみで、運用担当者1名でカバーできます。
