税理士事務所のナレッジ管理はどこから始める？AI検索と並行して整える手順
AI検索を始める前に全資料の整理は必要？一つの業務から正本・版・更新担当を決め、答えられない質問を改善につなげる手順と、引き継ぎに使える記録表を紹介します。
PDFをAI検索で読み取れないときは？RAG導入前の文書チェック
スキャンPDF、表、長い文書をRAGで検索する前に、何を確認する？文字抽出・版管理・権限・引用元を点検する表と、読み取りと検索の失敗を分ける確認手順を紹介します。
文書管理とAI検索を順序立てて事務所に入れていく
DMS（保管・権限・統制）とAI検索（探索・要約・回答）は役割が違います。士業事務所で両者を順序立てて入れていく考え方と、契約条件で見ておきたい観点をご紹介します。
所内検索にRAGを入れるとき、引用元の表示をどう扱うか
士業事務所が所内検索にRAGを入れるとき、引用元の表示をどう扱うか。主要ツールの仕様と、確認の手順を業務に組み込む方法を整理します。
ひな形フォルダを整える — RAGが旧版を返さないために確認したい場面
RAGが3年前の旧版ひな形を返してしまう場面に備えて、メタデータ・改正前後のフォルダ分離・引用元表示・定期棚卸しを業務の流れに置く運用例をご紹介します。
士業事務所の文書分類ルール
士業事務所の文書をAI/RAGに渡す前に必要な「機密度・業務種別・保存期限」の観点と、既存文書の棚卸し手順をご紹介します。
労務相談の履歴をAIで検索できるようにする前に、整理しておきたいこと
労務相談の履歴をAIで検索できるようにする前に、業務文書として扱うか機密情報として扱うかを決める順序があります。社労士法・個人情報保護法・顧問契約の三つの観点から、分類・権限・送信境界を業務の中に置く流れをご紹介します。
RAGに入れる文書は何を整理する？税理士事務所の年度・顧問先・権限の確認表
RAG導入前に、どの資料をどこまで整理する？年度・顧問先・版・閲覧権限の確認表と、メタデータとオントロジーの役割の違い、取り込み後の照合手順を紹介します。
3タスクの社内実験で、モデル変更だけでは情報不足を解消できなかった
社内の3タスクで、台帳だけを渡す条件と一次情報を参照できる条件を比較しました。限定的な実験の方法・結果・限界を明示し、全モデルや全士業事務所へ一般化せずに、出典と更新経路を点検する材料として紹介します。
公的情報を参照するAIと、顧客・事務所データを扱うAIを分けて考える
公的情報、業界資料、顧客固有情報、事務所内ルールという4種類のデータについて、AIへ参照させる目的・権限・出典・契約を整理します。根拠のない業務時間比率や導入効果は用いません。
所内文書をAIに渡す前に、もう一度仕分けておくこと
社内RAG・文書検索AIを入れる前に、所内文書を「渡してよい／渡さない方が安全／中間ゾーン」で仕分けておくと、守秘義務・利益相反・要配慮個人情報の論点が後から立ち上がりにくくなります。仕分けの考え方と運用例をご紹介します。
RAGとChatGPTは何が違う？税理士事務所で追加構築が必要かを判断する
ChatGPTで所内資料を参照できるなら、RAGの追加構築は必要？ファイル添付・既存サービスとの接続・独自構築を、対象資料、権限、更新、引用、運用の確認表で比較します。
所内FAQをAI化する方法
新人がベテランに同じ質問を10回する状況をAI化する前に、鮮度・引用元・権限の3点で整理する論点と、内製と委託の境界を提示します。
AIを業務に入れる前に、所内文書の棚卸しから始める
士業事務所でAIを業務に入れる前に通る文書の棚卸しを、分類・ラベル付け・廃止・統合・暗号化の流れで見ていきます。所内・外注・専門家の担い分けも合わせて扱います。
RAG に関する業務相談
「RAG」 に関する業務課題を、 60 分の初回相談で整理できます。