RAG/LLMを用いた社内システムの精度向上に向けた技術的アドバイザリー支援(フルリモート可)

・現行システムの現状把握、課題の明確化・精度を上げるための解決策の提示・DB設計、開発におけるアドバイス■募集背景社内の技術レポートや定期的な実験報告書など、ドキュメント資産を活用しようと、Azure OpenAIベースのチャットボットを社内展開しています。しかし、現在のシステムでは、ユーザーのリクエストに対して「該当文章を検索・引用して返す」レベルにとどまっており、検索エンジン的な使い方しかできていません。そのため、「生成AIの価値を感じづらく、実務での活用が進まない」という状況です。より実務で活用できるよう、蓄積された技術文書の検索だけでなく、複数のレポートから共通点や因果関係を抽出し、知識として再構成してくれるシステムの開発を目指しています。たとえば、「この条件でこういう実験結果が出たが、過去の事例から考えるとこういう原因が考えられる」といった「“考えた上での回答”を返すLLMシステム」が理想です。しかし、社内に精度改善やデータ構造最適化の知見を持ってる方がおらず、「なぜ精度が出ないのか」も原因もわかっていない判断できない状態です。また、化学業界の特徴として、暗黙知が存在することも精度を上げる上で課題になっています。最終的には、社内エンジニアが自ら構築・改善できる状態を目指しているため（半年〜1年以内）、現在開発を担当している社内エンジニアの壁打ち相手として、上記課題をもとに、現行システムの精度向上に向けて技術的示唆をいただけるアドバイザリーを探しています。