サイトに、
答えられる相棒を。

公開サイトにAIを置くとき、いちばん怖いのは「それらしいのに間違っている答え」でした。会社の名前で出す以上、作り話は信頼を損ないます。だから結Chat は、賢く見せることより先に、答えの一つひとつに根拠（出典）を持たせることを、設計の芯にしました。

回答は、検索で見つけた抜粋だけを手がかりにします。抜粋の外にある数字や固有名、実績は作らせません。そして答えの下に「どこに書いてあったか」を必ず添えます。読む人は裏取りができ、載せる会社も、後から正しさを確かめられます。この歯止めは、回答を整える指示だけでなく、エージェント用の道具の側にも「出典を必ず返す・抜粋に無い数値は作らない・矛盾は両論併記」として、二重に効かせています。

そのうえで、わからないことは正直にしました。根拠が見つからない質問には無理に答えず、「その点はこちらでは分かりかねます。お問い合わせフォームよりご連絡ください」と返し、次の一歩へご案内します。答えられないことを、あいまいにごまかさない――それも、公開サイトでの誠実さだと考えました。

結Chat の土台は、Leapcom のAI基盤「結（Yui）」の一員である結Knowledge です。その一番の思想は「会社の知識は、会社が持つ」こと。知識をためて検索する部分はお客様側で完結し、答えを整えるときにだけ、関係するひと切れの抜粋を最小限だけ生成AIに渡します。大切な情報を、まるごと遠くへ預けずに済みます。

さらに、載せる情報は公開してよいものだけに絞りました。社内の込み入った事情や、まだ見せられないことは、そもそも手元に持たせません。だから「うっかり社外に出てしまわないか」を心配しなくていい。入り口で絞る、この設計が、公開ボットの安心をつくっています。

AIの世界は、動きがとても速い。今日いちばん良い部品も、来年には変わっているかもしれません。「作って終わり」にして特定のベンダーに縛られると、乗り換えのたびに、ためた知識が無駄になってしまいます。そこで結Knowledge は、「テキスト → 数値」に変える埋め込みと、数値をしまうベクトルストアを、それぞれ一つの差し替え口として設計しました。呼び出す側は、中身を知りません。

この設計は、実は、いまの環境の制約を正直に受け止めた結果でもあります。現在の検索部品は、追加インストール不要で動く簡易な方式を使っています。この環境の都合で、より高品質な日本語向けの部品がまだ使えないためです。だから意味検索の品質は限定的で、「事例を全部教えて」のような広い質問では、取りこぼしが出ることがあります。でもこれは、正しさではなく網羅性の話で、作り話は起きていません。そして――だからこそ、境界を切っておきました。より高品質な部品や埋め込みAPI へ差し替えるだけで、検索・保存・生成はそのままに、品質を上げられます。伸びしろを隠さず、直せる形で設計に埋め込んである――ここが、私たちの正直さです。

結Chat は、単体の便利なツールであると同時に、Leapcom のAI基盤「結（Yui）」の入り口でもあります。検索機能を、エージェント用の道具として切り出してあるので、結 Core のエージェントに登録するだけで、エージェントは「刻々と変わる動的データは結 Connect」「文章になった知識は結Knowledge」を使い分けて答えられるようになります。

だから同じ仕組みは、社外向けの案内チャットにも、アクセスを絞った社内アシスタントにも、AIエージェントの「知識の引き出し」にも広げられます。まずは公開情報のご案内から。そこから、生きたデータ（結 Connect）× 会社の知識（結Knowledge）を掛け合わせ、もっと業務のまん中へ――作って終わりではなく、育てて広げていける。この現在進行形が、結Chat の性格そのものです。