NeurixAI Teams Assistant
Microsoft Teams上でのエンタープライズAIアシスタント — マルチソースRAGとServiceNow連携
24時間即時回答
ハルシネーションなし。タブ切り替え不要。ドキュメント更新時も再トレーニング不要。
マルチソースRAG
SharePoint・SQL・PDF・外部APIから同時に情報を取得します。
ServiceNow連携
Teamsを離れることなく、完全なコンテキスト付きで自動チケット作成。
エンタープライズAIプロジェクトが直面する問題
エンタープライズAIプロジェクトが直面する問題のほとんどはAI自体ではなく、データにあります。
ナレッジはあらゆる場所に散在しています。SharePoint上のPDF、SQLデータベース内の記録、Word文書のポリシー、外部APIからのリアルタイムデータ。AIがこれらのうち一つしか知らない場合、本当に役立つとは言えません — ただの高機能な検索バーに過ぎません。
NeurixAI Teams Assistantはこの問題を直接解決するために設計されています。ユーザーはTeamsで質問を入力するだけ。システムは意図を理解し、複数の知識ソースから同時に関連コンテキストを取得し、根拠のある正確な回答を数秒以内に返します。
4つのアーキテクチャレイヤー
インターフェースレイヤー — Microsoft Teams
Azure Bot ServiceによるネイティブTeamsボットでユーザーが対話します。新しいアプリのインストール不要。学習コスト不要。会話はすでに仕事が行われている場所で完結します。
オーケストレーションレイヤー — ブレイン
オーケストレーター（Semantic Kernel / LangChain）がメッセージを受け取り3つの処理を行います: (1) 意図検出、(2) ソースルーティング、(3) コンテキスト組み立て。
RAGパイプライン — 検索拡張生成
すべての回答は取得されたコンテキストに基づきます。クエリの拡張・ベクトル化 → 全ソースへの並列検索 → 関連度による再ランキング → Azure OpenAIへのコンテキスト送信 → 正確な引用付き回答の生成。
ナレッジベースレイヤー — マルチソース設計
各知識ソースは独立したコネクターです。新しいデータソースの追加はインジェスチョンモジュールを一つ追加するだけ。ベクターストアはセマンティック類似性とキーワードマッチングを組み合わせたハイブリッド検索を実現します。
システムアーキテクチャ
ユーザーの質問から引用付き回答までのエンドツーエンドフロー
対応ナレッジソース
| Source | Type | Use Case |
|---|---|---|
| SharePoint / OneDrive | 非構造化 | ポリシー、SOP文書、レポート |
| SQLデータベース | 構造化 | 従業員記録、在庫、メトリクス |
| PDF / Word / Excel | 非構造化 | アップロードされたマニュアル、契約書 |
| 外部API | リアルタイム | ライブ価格、気象、サードパーティシステム |
このアーキテクチャがエンタープライズに有効な理由
モジュラー設計
各知識ソースは独立したコネクター。新しいデータソースを追加しても他に影響しません。
データは外部に出ない
Azure OpenAI + Azure AI Searchにより、全スタックがAzureテナント内で動作します。データガバナンスとコンプライアンスを維持。
組織と共にスケール
5文書でも500,000文書でもベクター検索層が対応。オーケストレーターが賢くルーティングし常に高速な検索を実現。
Teamsネイティブなユーザー体験
エンタープライズツールの普及で最も難しいのは採用です。Teams内に組み込むことで摩擦をゼロにします。
全機能一覧
自然言語Q&A
自然言語での質問に対応。複雑なクエリ、コンテキスト、フォローアップ質問を理解。
並列マルチソース検索
全ソースから同時に取得し、関連度で再ランキング。
ハイブリッド検索
セマンティック類似性とキーワードマッチングを組み合わせて最高精度を実現。
引用付き回答
全回答にソース参照が含まれ、元の文書をワンクリックで確認可能。
ServiceNowチケット
TeamsからServiceNowのインシデント/リクエスト/変更チケットを直接作成。
自動ナレッジ同期
ドキュメント変更時にKBを自動更新。再トレーニング不要。
利用分析
質問統計、検索品質、チケットトレンドをダッシュボードで確認。
エンタープライズセキュリティ
Azure AD SSO。データはテナント内に保持。完全なコンプライアンス維持。
今後の展開
会話メモリ
メッセージ単位ではなくセッション全体でコンテキストを記憶。
プロアクティブ通知
要求なしに関連する更新情報をBotが自動配信。
管理者ダッシュボード
使用状況の監視、検索品質の調整、ソースコネクターの管理。
多言語展開
地域展開に不可欠な追加言語サポート。
技術スタック
まとめ
“エンタープライズAIの採用失敗の原因はモデルの性能不足ではありません。データパイプラインの未整備と、ユーザーのワークフローに合わないツールへの不採用が原因です。このアーキテクチャは両方を解決します。ナレッジレイヤーを正しく構築し、ユーザーのいる場所で出会うことで、AIは本当に役立つものになります。”