【IT×社内検索】キヤノンITSの社内RAG運用Good評価3割

キヤノンITソリューションズの社員向けサポートセンターが、Azure OpenAI+Azure AI Searchで社内RAGを試験運用した、という事例です。

「やってみた」系の事例は山ほどありますが、この記事の価値は 228件の評価データを「内訳付き」で公開した ところにあります。うまくいった話だけ書く事例が多いなかで、Bad評価の原因をパーセントで開示している、わりと珍しいタイプです。

僕が注目したのは「Good評価約3分の1」という数字そのものではなく、Bad原因の内訳 です。文書不備46%、検索精度42%、生成AI精度12%。ここを読み違えると、RAGに失敗するパターンをそのまま踏みます。

社内ナレッジ検索の課題

社員向けサポートセンターを抱える会社で、こんな構造が起きていないでしょうか。

ここに対して「生成AI+RAGを入れれば一発解決」と思いがちですが、実態は 入れた後に文書側の整備が始まる という順番になります。

公開情報(キヤノンITS R&D本部 2025-04-22)の範囲では、以下の構成です。

ポイントは、ゼロから作らずに Azure提供のサンプルを土台にして社内向けにカスタマイズした 点です。 PoCを軽く回したいなら、この入り方は中小企業でも同じ構図で使えます。

公開資料で報告された主要な数値はこちらです。

注目したいのは、Badの 88%が「文書」または「検索」起因 で、生成AI自体の問題はわずか12%だということです。

「LLMの性能不足」が原因と思って高いモデルに乗せ替えても、効きません。削るべきは 元データの整備 と 検索ヒット率 です。

ここからが本題です。年商5億規模、社員30名くらいの会社で同じ思想を取り入れるならどう削るか。

項目	キヤノンITS試験運用	中小企業(年商5億・社員30名)
対象	社員サポートセンター	総務・情シス兼任の問い合わせ窓口
基盤	Azure OpenAI + Azure AI Search	同左 or Azure AI Foundry(2026年4月時点、要最新価格確認)
月額費用	(非公開・社内利用)	推定月3〜10万円(利用人数とトークン量次第)
初期費用	推定大規模	推定 50〜150万円(文書整理+RAG構築+SSO連携)
体制	R&D専門チーム	情シス1名+外部支援月10時間
期間	段階展開	2〜3ヶ月でPoC→社内限定運用

(難易度=数字が大きいほど難しい)

スコア根拠は以下です。

「Azureサンプルを入れればRAGが動く」のは正しいです。ただ、動くRAG ≠ 使えるRAG です。

228件のBadのうち88%が文書・検索起因、というキヤノンITSのデータは、「文書整備を先にやれ」という遠回しなメッセージとして読みたいところです。

市野

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愛知県岡崎市でAI活用支援を手がける一人社長。中小企業の現場でAIを実装してきた経験から、他社事例を「うちで再現するには」の視点で読み解いて発信中。

執筆メンバー市野佑馬

愛知県岡崎市を拠点に、中小企業向けのAI活用支援を提供。ChatGPT・Claude Code等を活用した業務自動化やSEO・広告運用の内製化を支援。経営者が自らAIを使いこなせる体制づくりをサポートしている。