GPT-Liveと社内ナレッジを連携する｜RAG・業務エージェントの音声化
仕様確認・更新日: · 編集: 株式会社ウェステリア
社内の質問対応を音声化するときは、知識を渡す範囲と答えの伝え方を見直します。文書にアクセスできるだけでは十分ではありません。誰が参照できるか、情報は新しいか、音声で理解できる長さかを揃える必要があります。
結論から
- 既存の検索やエージェントは、GPT-Liveのバックエンドとして接続を検討できます。
- 文書の閲覧権限は検索する側で適用し、回答後の隠し処理だけに頼りません。
- 音声では要点を伝え、根拠の文書や更新日は画面でも確認できるようにします。
社内検索をバックエンドへ接続する
GPT-Liveには、設定したResponsesモデルへ委譲する方式と、アプリ側が文脈を用意して任意のモデル・エージェント・サービスを実行するClient delegationがあります。既存の社内エージェントを呼び出したり、結果を検証してから返したりする場合は、後者を検討する理由になります。
仕様の出典: OpenAI — 委譲とツール
先に知識の状態を確認する
同じ質問に複数の部署が違う回答をしている場合、音声化だけでは問題は解決しません。現行の規程、例外の扱い、情報を更新する担当者を明確にします。古い文書と新しい文書が両方検索されるなら、どちらが有効かを識別できる情報が必要です。
試作では、質問が多い1領域を選びます。例えば出張申請の書き方なら、対象となる申請、必要な項目、判断が分かれる例外を揃えます。回答可能な質問と担当者に聞くべき質問を区別し、答えられない場合も評価します。
検索前に閲覧権限を適用する
ログイン中の利用者が参照できる文書だけを検索対象にします。利用者が口頭で役職や部署を名乗ったことを認証の根拠にしません。接続先の認証情報と閲覧権限を、音声とは別に確かめます。
例えば経費の一般ルールは全員が参照できても、特定の社員の精算状況は本人と担当者だけという違いがあります。文書の検索と個別データの照会を分けると、必要な権限と記録が整理しやすくなります。
長い検索結果を、そのまま読み上げない
『制度について説明して』という依頼に規程全体を読み上げるより、利用者が何をしたいか確認して必要な箇所を返す方が使いやすくなります。音声の説明と画面の根拠が同じ検索結果に基づくかも確認します。
| 情報 | 届け方の設計例 |
|---|---|
| 質問への結論 | 音声で短く伝える |
| 手順が多い説明 | 要点を話し、詳細は画面に表示する |
| 根拠 | 文書名・参照箇所・更新日を残す |
| 判断できない例外 | 担当部署と確認すべき内容を案内する |
質問への回答と申請の実行を分けて広げる
最初は申請方法の案内に絞り、品質が確認できてから下書き作成、最終確認、提出へ広げます。申請を実行する場合は、入力内容の検証や承認条件を別途実装します。
社内の知識整備が必要な場合は、ウェステリアのCompany Brain導入支援と合わせて設計できます。音声を付ける作業と、正しい判断材料を整える作業を分けて見積もることで、先に取り組むべき課題が分かります。
よくあるご質問
- すでにRAGを作っています。利用できますか？
- 検索API、認証、返却形式を確認して再利用を検討します。音声向けには、回答の長さ、根拠の表示、待機中の会話の設計も追加します。
- 社内の文書をすべて渡す必要がありますか？
- 最初は対象業務と必要な文書を絞ります。利用者の権限に応じた検索と、検索結果を返す際の情報量を設計します。