この記事の要点
社内ChatGPTとは、自社のマニュアル・規程・FAQ・過去案件などの文書をAIに読み込ませ、「社内のことを聞けるAI」にしたものです。仕組みはRAG（検索拡張生成）と呼ばれ、質問に関係する社内文書を検索してからAIが回答します。新人教育や問い合わせ対応の属人化を解消できます。作り方は既製ツール・FAQ型チャットボット・本格RAG構築の3通り。情報漏洩や権限管理、元文書の整備が成否を分けます。
「ChatGPTは便利だけど、うちの就業規則や商品マニュアル、過去の案件のことは知らないから答えてくれない」。生成AIを使い始めた会社が次にぶつかるのが、この“自社のことは答えられない”壁です。
これを解決するのが、自社の文書をAIに読み込ませた「社内ChatGPT」。新人が先輩に聞いていた質問も、AIが社内資料を根拠に答えてくれます。仕組み・作り方・注意点を、専門用語をかみ砕いて解説します。
社内ChatGPTとは？——RAGの考え方をやさしく
普通のChatGPTは「世の中一般の知識」で答えます。社内ChatGPTは、質問が来たらまず「関係しそうな社内文書」を検索し、その内容を踏まえて回答します。この仕組みをRAG（検索拡張生成）と呼びます。
難しく聞こえますが、イメージは「優秀な新人が、社内のファイル棚をすぐ調べて答えてくれる」状態です。AIの賢さ＋自社の資料、の掛け算です。
何ができるようになるか
- 就業規則・経費規程など「調べれば分かるが探すのが面倒」な質問にAExが即答
- 商品マニュアル・仕様を、新人や現場がその場で確認
- 過去案件・議事録から「あの時どうしたか」を引き出す（属人化の解消）
- 社外向けFAQチャットボットとして、問い合わせ対応も自動化
作り方は大きく3通り
- ①既製の社内AIツールを使う：手軽。月額制が多く、文書をアップするだけ
- ②FAQ型チャットボット：よくある質問に絞るなら最短。お客様向けにも転用しやすい
- ③本格的なRAG構築：文書量が多い・自社システムと連携したい場合。作り込みが必要
まずは「一番よく聞かれること」に絞ったFAQ型から始め、効果を見て広げるのが失敗しないやり方です。
注意点——ここで成否が分かれる
- 情報漏洩：社外サービスに機密文書を渡す場合、学習に使われない設定（オプトアウト）や閲覧権限の管理が必須
- ハルシネーション：AIは“それっぽい嘘”を言うことがある。重要な回答は出典（元文書）を併記させる
- 元文書の整備：古い・矛盾した資料を読ませると、AIも間違える。「ゴミを入れればゴミが出る」
- 権限設計：「誰がどの文書に基づく回答を見られるか」を最初に決める
私たち株式会社NewBeginningsは、大分の中小企業向けに社内AI・FAQチャットボット（AskMateChat）の設計から運用までを支援しています。「どの文書から始めるか」「権限や漏洩対策をどう設計するか」を含めて、御社に合った形を一緒に作ります。
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よくある質問
- 社内ChatGPTと
普通の ChatGPTは 何が 違いますか？ - 普通のChatGPTは世の中一般の知識で答えますが、社内ChatGPTは自社のマニュアルや規程などの文書を検索してから答えます（RAGという仕組み）。だから「うちのルール」「過去案件」など社内固有のことに答えられます。
- 機密文書を
読ませても 情報漏洩しませんか？ - 対策は可能です。学習にデータを使わせない設定（オプトアウト）や、閲覧権限の管理、社内に閉じた環境の利用などで漏洩リスクを抑えられます。最初に権限と漏洩対策を設計することが重要です。
- 小さな
会社でも 作れますか？ - 作れます。最初から全社の全文書を対象にせず、「よく聞かれる質問」に絞ったFAQ型から始めれば、小規模でも無理なく導入できます。効果を見ながら範囲を広げるのがおすすめです。
この記事を書いた人
芦刈 庸介
株式会社NewBeginnings 代表取締役
大分県出身。フリーランスを経て、2026年3月1日に株式会社NewBeginningsを設立。ホームページ制作、アプリ・業務システム開発、DX推進・伴走支援を、代表みずから手を動かして行っています。
芦刈 庸介の X（旧Twitter）
