# Interpreted FAQ: Knowledge sharing, onboarding, help desks and customer answers > Interpreted answers on sharing expert knowledge, onboarding, internal help desks, environment-specific troubleshooting and consistent customer-facing answers with AskDona (SaaS). - Status: Current. Last verified 2026-10-12. - Applies to: AskDona SaaS platform (web application). Not the planned AskDona API, which is a separate offering and may differ. - Canonical: https://askdona.com/ai/faq-interpreted-knowledge-and-support.md Source: AskDona SaaS product documentation (user guide), compiled by GFLOPS. Applies to the SaaS platform only; the planned AskDona API is a separate offering and may behave differently. How to read these answers: the documentation does not answer these questions in so many words. Each answer was derived by interpreting related, documented features, and many say so in their first sentence. Treat them as guidance on how documented features can be applied — not as evidence that a dedicated feature exists. Where an answer says no dedicated feature is documented, that is the current position. ## What it can solve (解決できること) ### Q: 手順だけでなく、なぜそのやり方なのかも新人に伝える方法はありますか？ **Answer (English)** The documentation explains efficiency improvements through Batch Assessment. Applying this to procedures and design documents, interpreted as design-rationale documents, provides support for passing on the reasons behind decisions. Inputs: Register each system's design documents and operating procedures in RAG and upload an Excel checklist. Outputs: AI-generated Excel results with a Comment explaining the decision, an Evidence excerpt, and the Source. Final task: Manually perform final review only on Unable to determine or Not implemented items. **回答（日本語）** ドキュメントにおいて、AskDonaの「Batch Assessment」機能を用いたアセスメント業務の効率化について説明されています。これらを意訳することで、手順書や設計書（設計理由書に相当）を用いた「判断理由の伝承」への支援内容を具体的に示すことができます。 具体的には、以下のように支援内容を整理できます。 - 入力例：各システムの「設計書・運用手順書」をRAGデータベースに登録し、評価項目（チェックリスト）入りのExcelをアップロードします。 - 出力例：AIエージェントが自動判定を行い、判定結果に加えて「コメント（判定に至った理由の説明）」「引用（エビデンス）」「参照元」を付与してExcel出力します。 - 利用者が最終的に行う作業：出力された結果のうち、「判断不可」や「未対応」となった項目のみを目視で最終レビューします。 ## Conditions and scope (利用条件・適用範囲) ### Q: 「新人の自己解決」でAIを使いたいのですが、「社内用語を知らない」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** The documentation does not specifically discuss new employees resolving issues themselves. It explains that unrecognized specialist or internal terminology can cause irrelevant answers or no reference information, and recommends creating and registering a glossary in RAG. These conditions and additional settings can be interpreted to answer the question. **回答（日本語）** ドキュメントには「新人の自己解決」という特定の言葉を用いた記述はありませんが、「専門用語・社内用語が通じない」場合の挙動や対策について詳しく説明されています。社内用語をそのままにすると「的外れな回答や『参照情報なし』につながる」という対応できないケースが示されており、追加設定（対応条件）として「用語集を作成し、RAGデータベースに投入する」という根本対応が提示されています。これらを意訳することで、質問に対して説明することが可能です。 ### Q: 「実務中の確認」でAIを使いたいのですが、「短い質問で確認したい」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** Answer: The requirements, additional settings, and limitations can be explained through interpretation. Basis: The documentation identifies questions consisting only of isolated words or short phrases as a cause of retrieval failure and recommends full sentences with context. It also describes additional measures such as registering a glossary and changing the AI model. **回答（日本語）** 【回答】意訳することで、対応条件、追加設定、対応できないケースを説明可能です。 【根拠】ドキュメントにおいて、単語や短文だけで聞くと資料を見つけられないという対応できないケースと、文章で背景を添えるという対応条件が示されています。また、ドキュメントやドキュメントには用語集の投入やAIモデルの変更などの追加設定が示されています。 ### Q: 「申請先の案内」でAIを使いたいのですが、「担当部署が変わる」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** Answer: The documentation supports an answer through interpretation. Basis: Contact-point and department-identification guidance describes placing routing tables and supporting rules in AI Personality Settings. The notes state that these instructions are not reflected with 100% accuracy. **回答（日本語）** 【回答】意訳したら回答がある 【根拠】ドキュメントの「問い合わせ先を明記してほしい」および「部署判定の補助ルール」において、AIパーソナリティ設定に対応表や補助ルールを置くことで対応可能とされています。また、ドキュメントの「注意事項」には、100%の精度で反映されるわけではないことが記載されています。 ## Setup and operation (準備・操作・運用) ### Q: 「退職前の知識整理」を始めるには、案件記録と引継ぎ書をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** Answer: Upload, document processing, RAG questions, and answer review are standard functions; metadata and glossaries are additional work. Basis: The RAG overview lists file upload, optional metadata editing, and document processing. Other guidance covers answer display, source verification, and registering a glossary. **回答（日本語）** 【回答】アップロード、ドキュメント処理、RAGチャットでの質問と回答確認が標準機能で、メタデータ付与や用語集投入が追加対応です。 【根拠】ドキュメントの「RAGデータベースの概要」に「ファイルアップロード... 2. メタデータ編集（任意）... 3. ドキュメント処理」とあり、ドキュメントに回答表示や参照元確認の流れが、ドキュメントに用語集の投入が記載されています。 ### Q: 「実務中の確認」を始めるには、日常業務の手順書をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not literally use “checking information during work.” It clearly describes preparing and registering daily operating procedures, RAG upload and processing, assessment execution, and result review. It also distinguishes standard upload/processing from optional metadata editing and subscription-only options such as Semantic Chunking (LLM). Interpreting the task as RAG registration and assessment execution therefore provides an answer. **回答（日本語）** 「実務中の確認」という言葉自体はドキュメント内に文字通りには登場しません。しかし、日常業務の手順書を準備・登録し、結果を確認するまでの操作手順（RAGデータベースへのアップロード、ドキュメント処理、アセスメントの実行、結果の確認など）については、ドキュメントに明確に記載されています。また、標準機能（ファイルのアップロードや処理など）と、追加対応やオプション（メタデータ編集のスキップ、Semantic Chunking (LLM)などの契約者限定オプションなど）についても区別して説明されています。したがって、「実務中の確認」を「RAGデータベースへの登録やアセスメントの実行」と意訳すれば、回答が存在します。 ### Q: 「会議での事実確認」を始めるには、過去の議事録をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not directly name fact-checking during meetings. Its RAG workflow and distinction between user actions and administrator preparation can be applied. Users organize and upload meeting minutes, ask specific full-sentence questions with filters or answer modes as needed, and review answers, reasoning through Show AskDona Thoughts, and References previews. Question refinement and file upload are standard user operations. Specialist glossaries and system or AI personality prompt adjustments require additional administrator preparation. **回答（日本語）** ドキュメントには「会議での事実確認」という特定のユースケースについての直接的な言及はありませんが、過去の議事録などの資料をRAGデータベースに準備・登録し、RAGチャットで質問して結果を確認する一連の操作手順や、標準機能（利用者がすぐできること）と追加対応（管理者の準備が必要なこと）の区別については、ドキュメントに記載されており、これらを意訳・適用することで回答が可能です。 具体的には、利用者は以下の手順を行います： 準備・登録：議事録ファイルを整理し、RAGデータベースにアップロードする。 質問・操作：RAGチャットで文章を用いて具体的に質問を入力し、必要に応じてフィルターや回答モードを設定して送信する。 結果確認：生成された回答本文や、思考過程（Show AskDona Thoughts）、参照元（References）のプレビューを確認する。 また、標準機能と追加対応の区別については、利用者がすぐできる質問の工夫やファイルのアップロード等は標準機能の範囲内であり、専門用語の用語集登録やシステムプロンプト（AIパーソナリティ設定）の調整などは管理者による追加対応（準備）が必要な範囲として区別されています。 ### Q: 「プロジェクトの経緯」を始めるには、会議記録と進捗報告をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not directly name a project-history use case. Guidance on preparing and registering meeting records or progress reports, asking questions, and reviewing results can be applied. It describes upload and processing, RAG chat or Deep Research, and review of answers, References, and source previews. It also distinguishes standard actions such as improving questions from administrator work such as glossaries, document organization, and prompt adjustments. **回答（日本語）** ドキュメント内には「プロジェクトの経緯」という特定のユースケースに関する直接的な言及はありません。しかし、会議記録や進捗報告などのドキュメントを準備・登録し、質問を行って結果を確認する一連の操作手順や、標準機能の範囲と追加対応（管理者による調整など）の区別については、ドキュメントの記載を意訳・適用することで回答可能です。 具体的には、ドキュメントにファイルのアップロードやドキュメント処理といった準備・登録の手順が記載されており、ドキュメントにRAGチャットやディープリサーチを用いた質問と結果確認（回答本文、References、参照元プレビューなど）の手順が記載されています。また、標準機能（利用者の質問の工夫など）と追加対応（管理者による用語集の投入、資料整備、システムプロンプト調整など）の区別については、ドキュメントに整理されて記載されています。 ### Q: 「継続的なナレッジ整備」を始めるには、社内資料と利用時の質問をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documented RAG workflow is upload, optional metadata editing, and document processing; metadata can be refined during operation. Guidance recommends first improving how users ask questions, then progressively addressing remaining issues through administrator-added glossaries, document organization, and system-prompt adjustments. Together, these descriptions explain knowledge maintenance from standard registration and use to additional measures based on operational needs. **回答（日本語）** ドキュメントには、RAGデータベースの基本フローとしてファイルのアップロード、任意のメタデータ編集、ドキュメント処理が示されており、メタデータは運用しながら追加・調整できるとされています。また、ドキュメントには、まず利用者の質問の仕方を改善し、それでも残る課題に対して管理者による用語集の投入や資料整備、システムプロンプト調整などのデータベース改善を段階的に行うという運用の進め方が示されています。これらを組み合わせることで、標準機能での登録・利用から、運用に応じた追加対応（用語集やプロンプト調整など）を区別してナレッジ整備を進める手順が理解できます。 ### Q: 「総務への定型質問」を始めるには、申請手順と社内規程をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not name a workflow for routine general-affairs questions. RAG guidance for internal policies and application procedures can be applied. It distinguishes administrator preparation—registering and organizing materials and glossaries and adjusting system/personality settings—from standard user actions: asking specific questions and checking generated answers and sources. **回答（日本語）** ドキュメントには「総務への定型質問」という特定の名称での手順は直接記載されていませんが、社内規定や申請手順に関するRAGチャットの利用において、準備・登録から結果確認までの手順、および標準機能と追加対応（管理者による設定）の区別について、意訳することで回答を得ることができます。具体的には、管理者が資料や用語集をデータベースに登録・整備し、システム環境設定やAIパーソナリティを調整する「追加対応」と、利用者が具体的に質問を入力し、生成された回答や参照元（ソース）を確認する「標準機能」の範囲が区別されて説明されています。 ### Q: 「環境依存の質問」を始めるには、環境別の障害手順をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not explicitly name environment-dependent questions. Related guidance can be organized into a workflow. Preparation: Register environment-specific troubleshooting procedures in RAG and add metadata distinguishing environments or systems. Add a CSV glossary of abbreviations and official names, or define system lists and mappings in system/personality settings. Use and review: Apply the relevant metadata filter, submit the question, and check inline citations and References below the answer. Standard functions include RAG metadata filters, system/personality settings, and glossary registration. Batch Assessment for bulk evaluation is a Pro feature. Customizing initial chatbot category selection through enableMetadataFlow requires additional embedded-code changes or GFLOPS-side configuration. **回答（日本語）** ドキュメントには「環境依存の質問」という言葉自体は直接言及されていませんが、特定の環境やシステムに依存する質問（環境別の障害手順など）を行うための準備・登録、操作、結果確認の手順、および標準機能と追加対応の区別については、関連する複数のドキュメントから意訳・整理することで回答が可能です。 準備・登録： 環境別の障害手順書をRAGデータベースに登録し、環境やシステムを区別するためのメタデータ（カテゴリーなど）を付与します。また、環境名やシステム名の略称・正式名称を定義した用語集（CSVファイル）をデータベースに投入したり、システム環境設定やAIパーソナリティ設定で対象システム一覧や略称の対応を定義したりします。 操作・結果確認： RAGチャットの「フィルター」機能を用いて、環境やシステムを区別するメタデータで絞り込みを適用した上で質問を送信します。回答生成後、回答文中の引用番号や、回答下部の「References（ソース一覧）」から参照元ドキュメントを確認できます。 標準機能と追加対応の区別： 通常のRAGチャットでのメタデータフィルターによる絞り込み、システム環境設定・AIパーソナリティ設定、用語集の登録は標準機能で対応可能です。一方で、多数の評価項目を一括で判定する「Batch Assessment」はプロ機能（追加対応）であり、チャットボット起動時のカテゴリー選択（enableMetadataFlow）などのカスタマイズには、埋め込みコードの変更やGFLOPS側での設定変更といった追加対応が必要です。 ### Q: 「提案前の適合確認」を始めるには、要求一覧と製品資料をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not explicitly say pre-proposal suitability checking, but Batch Assessment procedures explain bulk assessment using product materials and requirements. Upload and process product documents in RAG, then upload and run the Excel requirements list in Batch Assessment. A few individual checks can use standard RAG chat; many items assessed together require the higher-plan Pro feature Batch Assessment. **回答（日本語）** ドキュメント内に「提案前の適合確認」という直接の表現はありませんが、製品資料と要求一覧を用いて適合状況を一括で評価・判定する「Batch Assessment」機能の手順として、準備から結果確認までの流れが説明されています。具体的には、製品資料をRAGデータベースにアップロードしてドキュメント処理を実行し、要求一覧ExcelをBatch Assessmentにアップロードして実行します。また、数項目程度を個別に確認する場合は標準機能の「RAGチャット」で対応可能ですが、多数の項目を一括判定する場合はプロ機能（上位プラン）の「Batch Assessment」が必要であると区別されています。 ### Q: 「回答品質の統一」を始めるには、承認済みFAQと規程をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** Answer: Use system-prompt configuration and Insights. Basis: The guidance on consistent response behavior recommends system-prompt controls. Insights supports evaluation of LLM answer quality and identification of question-and-answer pairs needing improvement. **回答（日本語）** 【回答】システムプロンプト設定とインサイト機能で対応可能です。 【根拠】ドキュメント「回答の振る舞いを揃えたい」に対し「システムプロンプトで制御する」、ドキュメント「インサイト」で「LLMの回答品質を評価し、改善が必要なQ&Aを特定する」とあります。 ## Preventing errors and checking quality (失敗への対処・品質) ### Q: 「同じ質問の集中」で、古い経験則を標準手順と扱うことが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Use system prompts, source checks, and database cleanup. Basis: The documentation recommends time references such as “the latest,” checking sources at the end of answers, and prompts prioritizing current information. It gives an example making newer information the primary basis when versions coexist and recommends that administrators consolidate old versions into the latest one. **回答（日本語）** 【回答】システムプロンプト設定や参照元確認、DB整理で防ぎます。 【根拠】ドキュメントの「情報が最新かどうかわからない」によれば、質問で「最新の」など時点を添えること、回答末尾の「参照元（出典）」を確認すること、システムプロンプトで最新情報を優先するよう指示することが有効です。また、ドキュメントの「参照情報の優先順位をつけてほしい」に、新旧混在時に新しいものを主たる根拠とするプロンプト例があります。さらに、ドキュメントでは、管理者が旧版を整理し最新版に一本化する根本対応が示されています。 ### Q: 「異動時の業務理解」で、当時の前提を現在に適用することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Prompt configuration, source verification, and cleanup of old versions can address the issue. Basis: The documentation describes adding time references to questions, checking sources, and having administrators consolidate duplicate and outdated files into the latest version. It also provides rules for flagging old versions. **回答（日本語）** 【回答】プロンプト設定や参照元確認、旧版整理で対応可能。 【根拠】ドキュメントに、質問時の時点指定、回答末尾の「参照元（出典）」確認、管理者による「重複ファイルや旧版を整理し、最新版に一本化する」手順が記載されています。またドキュメントに古い版の但し書きルールが示されています。 ### Q: 「判断理由の伝承」で、理由をAIが創作することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Prompt prohibitions and source checks can help prevent the issue. Basis: Rules against fabricated information, Show AskDona Thoughts, and source previews limit or expose AI invention and allow people to verify accuracy against original documents. **回答（日本語）** 【回答】システムプロンプトでの禁止や参照元確認で防げます。 【根拠】ドキュメントの「架空情報の禁止」や、ドキュメントの「Show AskDona Thoughts」および「参照元プレビュー」により、AIの創作を抑制・表示し、人が元のドキュメントを直接参照して正確性を確認できます。 ### Q: 「読む順番の案内」で、必須の基礎資料を省くことが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Not documented. Basis: System-prompt priorities and human checks through References and previews are described, but no direct feature is documented for detecting, preventing, or displaying omission of essential foundational materials from a recommended reading order. **回答（日本語）** 【回答】記載なし 【根拠】ドキュメントにおいて、システムプロンプトによる優先順位設定や、Referencesおよびプレビュー機能による人手での確認手順が示されていますが、特定の「読む順番の案内」で「必須の基礎資料を省く」ことに対する直接的な検出・抑制・表示機能についての言及はありません。 ### Q: 「専門部署への相談準備」で、未確認事項を確認済みにすることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Control behavior through prompts and result options, then make final decisions through manual review. Basis: Step 6 provides Unable to determine to prevent forced conclusions from missing information. Results display assessments and evidence. Case 1 assigns initial assessment to AI and final decisions to people, who manually review only Unable to determine or Not implemented items. **回答（日本語）** 【回答】プロンプトや評価選択肢で制御し、目視で最終判断する。 【根拠】ドキュメントの「ステップ6：評価選択肢」において「判断不可」を設けることで情報不足時の無理な結論を抑制し、ドキュメントの「アセスメント実行結果の確認」で判定結果やエビデンスを表示する。また、ドキュメントの「ケース1」によれば「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルで、担当者は「判断不可」「未対応」の項目だけを目視レビューする。 ### Q: 「継続的なナレッジ整備」で、利用されない資料を増やすことが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** No automatic feature is directly documented for detecting, preventing, or displaying growth in unused materials. The documentation does address old, duplicate, and outdated files. Prompts can prioritize current information, but restricting answers exclusively to current material requires manual action such as bulk deletion. Identical filenames are discouraged; version management through names, contents, or metadata, or deletion of old files, is recommended. Consolidating duplicates and old versions and using descriptive names and titles are administrator decisions and manual tasks. **回答（日本語）** AskDona自体が「利用されない資料を増やす」ことを自動で検出・抑制・表示する機能についての直接的な言及はありません。しかし、古いファイルや重複ファイル、旧版が残ることへの対処（確認手順と人が判断する範囲）については言及があります。ドキュメントによれば、古いファイルが残っていてもLLMに最新の情報を参照するように指示すれば最新の情報から回答を生成できますが、最新の情報のみを回答させたい場合は手動でファイルの一括削除などを行う必要があります。また、同一名称でのアップロードは推奨されておらず、ファイル名や中身、メタデータでのバージョン管理や古いファイルの削除が推奨されています。ドキュメントでも、重複ファイルや旧版を整理して最新版に一本化することや、ファイル名・タイトルを具体的なものにすることが根本対応として挙げられており、これらは人が判断して手動で行う範囲となります。 ### Q: 「IT利用ルール」で、違う端末の手順を案内することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Configure clarification in system settings and have people verify source previews. Basis: A system-setting example asks “Which system are you asking how to use?” when the target is unclear, preventing guessed instructions. Source previews let users inspect originals and judge accuracy directly. **回答（日本語）** 【回答】システム設定で聞き返しを指示し、参照元プレビューで人が確認する。 【根拠】ドキュメントのシステム環境設定例では、対象が特定できない場合に「どのシステムの操作についてのご質問ですか」と聞き返し、推測での案内を防ぐルールが示されています。また、ドキュメントによれば、回答の正確性を確認するために、ユーザーは「参照元プレビュー」機能を用いて元のドキュメントを直接参照して判断できます。 ### Q: 「申請先の案内」で、廃止された窓口を案内することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** No automatic feature is directly documented for detecting or preventing references to a discontinued contact point. Prompt and database guidance can be combined: define a contact-routing table and prohibit addresses or URLs absent from it, and instruct the LLM to prioritize current information. Human tasks include consolidating duplicates and old versions, deleting old files before same-name replacements, following source links to verify currency, and placing important contact details in the information button because system-prompt adherence is not 100% reliable. **回答（日本語）** 「廃止された窓口を案内する」ことに対する直接的な自動検出・抑制機能についての文字通りの言及はありませんが、古い情報の案内を防ぐためのシステムプロンプトの設計やデータベースの整理、人が行うべき確認手順について意訳・組み合わせることで回答できます。 具体的には、システムプロンプト（システム環境設定やAIパーソナリティ設定）で「問い合わせ窓口 対応表」を設定し、対応表にないアドレスやURLの生成を禁止することで抑制できます。また、データベースに古いファイルが残っていても、LLMに最新情報を参照するよう指示することで最新情報から回答を生成できます。 できない場合の確認手順や人が判断・対応する範囲としては、データベース内の重複ファイルや旧版を整理して最新版に一本化すること、同一名称の更新済みファイルをアップロードする際に古いファイルを削除すること、回答の末尾に記載される「参照元（出典）」のリンクにアクセスして最新情報か確認すること、システムプロンプトは100%の精度ではないため重要な連絡先は「お知らせ（iボタン）」に記載しておくことが挙げられます。 ### Q: 「夜間の自己解決」で、人に相談すべき問題を自動回答で済ませることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly discuss self-service at night or automatically answering problems that need human consultation. Related features can be combined. Controls and display - Require clarification instead of guessing when a question is ambiguous or cannot be answered definitively. - Instruct the AI to provide the correct contact when the answer is insufficient or reference information is unavailable. - Use the information button or welcome message to identify unsupported topics and direct users to a contact point. - Display sources so users can inspect original documents. Human follow-up Administrators periodically review unresolved question-and-answer pairs and good/bad feedback in Insights AI Analysis. People handle inquiries AI could not resolve and decide on database improvements, including document updates and glossaries. **回答（日本語）** 「夜間の自己解決」や「人に相談すべき問題を自動回答で済ませる」という直接的な表現はドキュメントにありませんが、関連する機能や設定方法を組み合わせることで回答を導き出すことができます。 検出・抑制・表示の方法： - 聞き返しによる抑制：システムプロンプト（システム環境設定）で「聞き返し」ルールを設定し、曖昧な質問や回答を特定できない場合に推測で答えずユーザーに聞き返すように制御します。 - 問い合わせ先の表示：回答だけで疑問が解消しないときや参照情報がない場合に備え、正しい窓口（問い合わせ先）を明記するようプロンプトで指示します。 - 用途・対象外テーマの案内：チャットボットの「お知らせ（i ボタン）」や「ウェルカムメッセージ」を活用し、チャットボットで回答できないテーマの案内や問い合わせ先への誘導を明記します。 - 参照元の表示：回答の末尾に「参照元（出典）」を表示し、ユーザー自身が元のドキュメントを確認できるようにします。 できない場合の確認手順と人が判断する範囲： - インサイト機能での確認：管理者は「インサイト（AI分析）」機能を用いて、LLMが適切に回答できなかった「未解決」のQ&Aや、ユーザーからのフィードバック（グッド/バッド）を定期的に確認します。 - 人が判断・対応する範囲：AIが回答できなかった問い合わせへの直接対応（窓口対応）や、データベースの整備（ドキュメントの追加・更新、用語集の投入など）を人間が判断して行います。 ### Q: 「環境依存の質問」で、不足条件を推測することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation does not explicitly discuss environment-dependent questions or guessing missing conditions. It does describe clarification instead of speculation. Make clarification a top-priority system rule, require reference-only answers, and offer suitable choices to identify the user's situation. If the issue remains unresolved, determine whether it comes from the question, data, or settings. People then narrow the question's subject or conditions, improve the database, or adjust the system prompt. **回答（日本語）** ドキュメントには「環境依存の質問」や「不足条件を推測する」という表現は直接使われていませんが、曖昧な質問に対して推測で答えず聞き返す方法や、解決しない場合の確認手順について記載されています。 検出・抑制・表示： システム環境設定の最優先ルールに「聞き返し」を設定することで、対象が曖昧で一意に定まらない場合に推測で回答せず、どの情報についての質問かをユーザーに聞き返すように制御できます。また、厳守ルールに「参照情報ベースのみで回答する（推測禁止）」を設定することも可能です。不明瞭な質問の場合には、質問者の属性を特定するような聞き返し（適切な選択肢の提示など）を行うよう設定できます。 できない場合の確認手順と人が判断する範囲： それでも解決しない場合は、原因が「質問側」「データ側」「設定側」のどこにあるかを切り分けます。質問の仕方を工夫する（対象や条件を絞る）、データベースを整備する、システムプロンプト（システム環境設定）を調整する、といった対応を人が判断して行います。 ### Q: 「エラーメッセージ検索」で、類似エラーの対処を流用することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly name error-message search or reusing a remedy for a similar error. Related RAG controls can be applied: configure clarification and no-guessing rules so ambiguous questions are checked first. References links, source previews, and Show AskDona Thoughts let people inspect the answer's basis and accuracy and make the final decision. **回答（日本語）** 「エラーメッセージ検索」や「類似エラーの対処を流用する」という具体的なユースケースについての直接的な言及はありませんが、RAGチャットにおいて誤利用や推測による回答を防ぐための機能や設定、および人が確認・判断するための手順について、ドキュメントの記載から意訳して回答を導き出すことができます。具体的には、システムプロンプト（システム環境設定）で「聞き返し」や「推測での回答禁止」を設定することで、曖昧な質問に対して推測で答えず確認させることができます。また、回答の根拠となったドキュメントへのリンク（References）やプレビュー機能、LLMの思考過程を確認できる「Show AskDona Thoughts」を利用することで、回答の正確性を人が直接確認し、最終的な判断を行うことができます。 ### Q: 「有人対応への引継ぎ」で、調査済みの内容を担当者が再質問することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** No automatic feature is directly documented for detecting or preventing repeated questions about already investigated matters during handoff to a person. Shared RAG sessions allow organization members to reuse prior questions and answers and avoid duplicate research. Review sessions under Shared Sessions > Sessions shared with me in the left sidebar, including the conversation, source documents, and References list. People decide whether the earlier research can be reused. **回答（日本語）** 有人対応への引継ぎ時に調査済みの内容を再質問することを自動的に検出・抑制・表示する機能についての直接的な言及はありませんが、RAGチャットの「共有セッション」機能を利用することで、自分が行ったチャットの質問と回答を組織内の他のメンバーに共有し、同じ質問を複数のメンバーが行うのを避けて過去の調査結果を再利用することができます。確認手順としては、他のメンバーから共有されたセッションを、左サイドバーの「共有セッション」→「共有されたセッション」タブから確認し、会話の詳細（質問と回答、参照元のドキュメント、References一覧など）を閲覧します。人が判断する範囲は、共有されたセッションを閲覧して、過去の調査結果を再利用するかどうかを判断することになります。 ### Q: 「回答案の作成」で、機密を回答案に混ぜることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Use system prompts to limit disclosure and have people inspect the sources. Basis: System/personality constraints can prohibit direct disclosure of personal or confidential information. Because prompt adherence is not 100% reliable, users should inspect original documents through Sources and previews and make the judgment themselves. **回答（日本語）** 【回答】システムプロンプトで開示を抑制し、人が参照元を確認します。 【根拠】ドキュメントのシステム環境設定やAIパーソナリティ設定の制約事項において「個人情報・機密情報が含まれる場合は、直接の開示を禁止する」等の指示を記述して抑制します。システム環境設定は100%の精度ではないため、利用者は回答の「参照元」やプレビュー機能を用いて元のドキュメントを直接確認し判断します。 ### Q: 「製品仕様の確認」で、別機種の仕様を案内することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Use clarification prompts and direct source checks to help prevent the issue. Basis: The target-system identification rules and source-verification procedures can be interpreted to answer the question. **回答（日本語）** 【回答】システムプロンプトでの聞き返し設定や参照元の直接確認で防ぐ。 【根拠】ドキュメントの「対象システムの特定」ルールや、ドキュメントの「参照元（出典）」の確認手順に基づき、意訳することで回答可能です。 ### Q: 「提案前の適合確認」で、できないことをできると回答することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly name pre-proposal suitability checking or a dedicated safeguard for it. General controls against AI claiming unsupported capabilities can be applied. System prompts prohibit fabrication and guessing; References links and previews let users inspect original documents. When no reference information exists, prompts can require an explicit statement and a contact point. Batch Assessment use cases assign the initial assessment to AI and have people focus review on results such as Review required. **回答（日本語）** 「提案前の適合確認」という特定の用語や、それに対する具体的な検出・抑制・表示方法について直接言及した記述はありません。しかし、AIが「できないことをできると回答する（ハルシネーションや推測による回答）」ことを防ぐための一般的な機能や設定、および確認手順や人が判断する範囲については、ドキュメントに記載があり、意訳すれば回答となります。 具体的には、システムプロンプト（システム環境設定）で「架空情報の禁止」や「推測で回答しない」ルールを設定することで、事実に基づかない誤回答を抑制できます。また、回答の根拠となったドキュメントへのリンク（References）やプレビュー機能を表示することで、ユーザーが元のドキュメントを直接参照して正確性を確認できます。参照情報がない場合は「参照情報が存在しない」旨を表示して問い合わせ先を案内するよう設定できます。さらに、Batch Assessment機能のユースケースでは、AIエージェントが一次判定を行い、担当者は「要確認」などの項目に集中してレビューするという、AIと人の役割分担（人が判断する範囲）が示されています。 ### Q: 「過去回答の見直し」で、古い約束を再び案内することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Guidance on outdated information can be applied to avoiding renewed references to old commitments. Users can add a time reference such as “the latest,” and prompts can prioritize current information. Source links at the end of answers let users check whether information is outdated. Administrators decide how to consolidate duplicate and old files into the latest version. **回答（日本語）** ドキュメントには「古い情報が混じっていないか不安」「情報が古い」という課題への対策が記載されており、これが「古い約束を再び案内する」ことへの対処に該当します。AskDonaでは、質問時に「最新の」などの時点を添えることや、システムプロンプトで最新情報を優先して参照するよう指示することで古い情報の案内を抑制できます。また、回答の末尾に記載される「参照元（出典）」を確認し、リンクにアクセスすることで古い情報かどうかを確認できます。さらに、管理者が重複ファイルや旧版を整理し、最新版に一本化するという人の判断・対応範囲も示されています。 ## Compared with other approaches (他の方法との比較) ### Q: 「過去回答の見直し」には、過去回答の手動レビューと文書を使うAIをどう使い分けるとよいですか？ **Answer (English)** Answer: The documentation supports an answer through interpretation. Basis: The Batch Assessment overview states that initial AI assessment reduces manual effort and reviewer variation. It suits recurring checks of hundreds of items and is unnecessary for a short checklist or individually answerable questions. **回答（日本語）** 【回答】意訳したら回答があります。 【根拠】ドキュメントのBatch Assessmentの概要によれば、手作業からAIによる一次評価に置き換えることで工数を大幅に削減し、判定のばらつきを減らして一貫性を確保できます。数百件規模の評価項目を定期的にチェックする場合に向いており、数項目程度の簡単なチェックリストで十分な場合や個別質問で解決する場合は不要とされています。 ### Q: 「回答前の根拠添付」には、根拠の手作業添付と文書を使うAIをどう使い分けるとよいですか？ **Answer (English)** Answer: The documentation can be interpreted to compare manual and AI approaches. Basis: Examples such as the annual system risk assessment describe AI replacing assessments that take days manually, outputting comments and evidence, and dividing work between initial AI assessment and human final decisions. **回答（日本語）** 【回答】意訳すれば、手作業とAIの使い分けや比較が示せます。 【根拠】ドキュメントの「【ケース1】年1回のシステムリスクアセスメント」等によれば、手作業では数日かかる評価をAIが自動判定しコメント・エビデンス付きで出力することで工数を削減し、「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業が可能になります。