Qdrantで検索した過去案件・技術実績を参考に、提案書ドラフトを生成しました。
```markdown # 1. 表紙 **提案書** **社内ナレッジ活用基盤導入** 提出先: [顧客名] 提出日: 2024年4月20日 提出者: [当社名] --- # 2. エグゼクティブサマリー 本提案書は、貴社の社内ナレッジ活用基盤導入に向けたソリューションを提供するものです。貴社の分散した情報を統合し、生成AIを活用した効率的な検索・要約機能を実現することで、業務効率の向上を目指します。提案内容は、過去の実績に基づき、PoCを通じた検証と段階的な導入を計画しています。 --- # 3. RFP理解 貴社のRFPにおける主要な要件は以下の通りです。 - 分散した情報の統合と効率的な検索 - 生成AIによる要約・回答生成 - Microsoft 365環境の活用 - 権限に応じた情報制御 - 迅速なPoCと本番導入 --- # 4. 課題整理 貴社が抱える課題は以下の通りです。 - 情報の分散による検索の非効率 - 担当者依存によるナレッジの属人化 - 権限管理の不十分さ - 情報の信頼性や更新状況の不明確さ --- # 5. 当社提案の概要 当社は、Microsoft Graph APIを活用し、SharePoint、Teams、OneDriveのデータを統合するナレッジ基盤を提案します。生成AIを活用した検索・要約機能により、情報アクセスの効率化を図ります。 --- # 6. システム構成案 - **データ統合**: Microsoft Graph APIを用いたデータ統合 - **検索機能**: キーワード検索、類似文書検索 - **生成AI**: 要約・回答生成機能 - **アクセス制御**: 権限に応じた情報制御 - **監査ログ**: 監査ログ取得機能 --- # 7. 実現方式 - **データ統合**: Microsoft Graph APIを活用し、定期同期またはイベントベースでのデータ更新を実施 - **生成AI**: 既存の生成AIモデルをカスタマイズし、検索結果の要約・回答生成を実現 --- # 8. 当社で対応可能と判断できる理由 過去のプロジェクトで、生成AIを活用した情報検索・要約機能の実績があります。特に、Microsoft 365環境でのデータ統合とAI活用においては、以下の実績を基に対応可能と判断しています。 --- # 9. 導入ステップ 1. 要件定義と設計 2. PoC実施 3. 検証結果の評価 4. システム構築 5. 本番導入 --- # 10. PoC計画 - **期間**: 3ヶ月以内 - **目的**: 検索精度、生成AIの要約精度の検証 - **評価項目**: 検索精度、応答時間、ユーザー満足度 --- # 11. 評価指標 - 検索精度（Top-kヒット率） - nDCGによる検索品質評価 - 回答の根拠提示率 - 応答時間（p95で3秒以内） - ユーザー満足度（アンケート） --- # 12. 体制案 - **プロジェクトマネージャー** - **技術リーダー** - **AIエンジニア** - **システムエンジニア** - **サポートスタッフ** --- # 13. リスクと対策 - **データ統合の不整合**: 定期的なデータ検証と同期プロセスの最適化 - **生成AIの精度不足**: PoCでの精度検証とモデルチューニング --- # 14. 概算スケジュール - **提案提出**: 2024年4月20日 - **PoC開始**: 2024年5月 - **本番導入**: 2024年10月予定 --- # 15. 参考実績・根拠資料 - **file**: 生成AI利活用議事録080525.docx - **project_name**: P25300001-00_H0028_生成AI利活用 活動報告SBM1216‐01.pptx - **team_name**: 事業開拓ディスカッションスペース --- # 16. 今後の進め方 1. 提案内容の確認と修正 2. 契約締結 3. PoC実施 4. 本番導入に向けた準備 ```