Microsoft Foundryの社内データ準備｜RAG前に整理する資料・権限・更新

資料をAIに渡す前に決めること

AIを導入しても、答えの根拠が分からない、古い資料を参照する、誰が最終確認するか決まっていない状態では、現場は安心して使えません。Microsoft Foundryは、モデルを試すだけの場所ではなく、社内データ、AIの回答、評価、運用ログをつなぎ、業務で使える形に整えるための基盤です。

この記事では、技術用語を増やすことよりも、業務担当者が何を決め、どこで専門担当と連携すればよいかを重視します。導入の目的は「AIにすべてを任せること」ではなく、必要な情報を集め、判断しやすい状態をつくることです。

最初に決める4つのこと

目的が広すぎると、必要な資料も評価基準も増えます。最初は質問の範囲を一つに絞り、回答が役に立ったかを確認できる業務から選びます。たとえば「社内規程を探す」「引き継ぎ内容を整理する」のように、正解の根拠がある仕事が向いています。

Microsoft Foundryを使う前に確認すること

• 参照させる資料の最新版と更新担当
• 資料ごとの閲覧権限と、AIに渡してよい情報の範囲
• 回答に出典を表示する方法と、分からないときの案内
• テストする質問、誤答と判断する基準、確認の担当者
• 利用量、ログ、エラーを確認する頻度と停止条件

資料を大量に入れることは、品質の保証ではありません。重複した古い資料や、権限の異なる資料を混ぜると、回答の根拠を判断しにくくなります。まず対象資料を一覧にし、更新日、責任者、利用可否を確認します。

活用例

営業資料、規程、FAQを混ぜず、更新担当と閲覧範囲を決めたうえで小さなナレッジ検索から始めます。

このような仕組みでは、AIは資料を検索し、要点と根拠を示す役割にとどめます。回答を外部へ送る、例外を承認する、個人情報を含む内容を判断するといった行為は、人が行います。AIが答えられないときは、無理に推測させず、担当窓口や元資料を示す設計が安全です。

実装の流れ

1. 現場で繰り返し発生する質問や確認作業を集め、最初の対象を一つ選びます。
2. 参照してよい資料を選別し、更新日・責任者・閲覧範囲を確認します。
3. AIの出力に、回答、参照資料、判断できない場合の案内を含めます。
4. 実際の質問を使ってテストし、正確さだけでなく根拠と権限を確認します。
5. 小規模に使い、失敗例、有人対応に戻した件数、利用量を定期的に見直します。

Microsoft Foundryでは、モデル、検索、エージェント、評価、監視を組み合わせられます。しかし、最初からすべてを使う必要はありません。業務の目的と評価方法を決めてから、必要な機能だけを増やすことが、運用負担を抑える近道です。

注意点

AIの回答が自然でも、業務上正しいとは限りません。出典のない回答、権限外の情報、古い資料に基づく回答は、利用者が気づけるようにします。ログには利用状況だけでなく、回答できなかった質問や、担当者が修正した内容も残すと改善に使えます。

Makeやn8nは、メール、フォーム、CRMなど周辺の作業をつなぐ自動化に向いています。一方、Microsoft Foundryは、AIアプリやAIエージェントを、データの根拠・評価・統制を含めて運用するための基盤です。両者は競合ではなく、AIが情報を整理した後に通知・記録・承認をつなぐ場面で補完できます。

AIが作った回答を、そのまま意思決定に使わないことが重要です。根拠、権限、人の確認を先に設計してから、対象業務を広げます。

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参考情報

• Microsoft Foundry documentation
• RAG とインデックス
• エージェントRAG設計