「読まれない就業規則」をAIで「伝わる言葉」へ。問い合わせ60%減を実現する安全な自動要約・解説システム構築術
就業規則のAI要約と解説生成により、人事への定型問い合わせを60%削減する実践的手法を解説。ハルシネーション（誤回答）を防ぐデータ構造化やRAG構築のベストプラクティスを、AIエンジニアの視点で具体的に提示します。
キーワード解説
LLMによる難解な就業規則の要約と従業員向け解説資料の自動生成
LLMによる難解な就業規則の要約と従業員向け解説資料の自動生成とは、大規模言語モデル（LLM）の技術を活用し、専門的で複雑な表現が多い就業規則を、従業員が容易に理解できる平易な言葉で要約し、さらに具体的な事例やQ&Aを含む解説資料を自動的に生成するソリューションです。これは「AI法務」や「Legal Tech」の一環として、就業規則作成後の運用フェーズにおける課題解決を目的としています。特に、人事部門への定型的な問い合わせ削減や、従業員の規則理解促進に貢献します。ハルシネーション（誤情報生成）のリスクを低減するため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの技術を用いて、正確な情報源に基づいた回答生成が重要視されます。これにより、企業のガバナンス強化と従業員エンゲージメント向上を両立させることが可能です。
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LLMによる難解な就業規則の要約と従業員向け解説資料の自動生成とは
LLMによる難解な就業規則の要約と従業員向け解説資料の自動生成とは、大規模言語モデル（LLM）の技術を活用し、専門的で複雑な表現が多い就業規則を、従業員が容易に理解できる平易な言葉で要約し、さらに具体的な事例やQ&Aを含む解説資料を自動的に生成するソリューションです。これは「AI法務」や「Legal Tech」の一環として、就業規則作成後の運用フェーズにおける課題解決を目的としています。特に、人事部門への定型的な問い合わせ削減や、従業員の規則理解促進に貢献します。ハルシネーション（誤情報生成）のリスクを低減するため、RAG（Retrieval-Augmented Generation）などの技術を用いて、正確な情報源に基づいた回答生成が重要視されます。これにより、企業のガバナンス強化と従業員エンゲージメント向上を両立させることが可能です。