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StepFunctionsとGraphRAGを活用した暗黙知活用のためのRAG基盤

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July 25, 2026
Technology
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 StepFunctionsとGraphRAGを活用した暗黙知活用のためのRAG基盤

JAWS-UG 新潟 in 佐渡 - Lightning Sado 2026
https://jawsug-niigata.connpass.com/event/387865/

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やくも

July 25, 2026

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Transcript

  1. JAWS-UG 新潟 in 佐渡 2026 StepFunctionsとGraphRAG を使った組織内の暗黙知を活用するRAG基盤 八雲 慎之助/Shinnosuke Yakumo

    2026/7/25

  2. Who am I 八雲 慎之助（やくも しんのすけ） • 所属：株式会社クレスコ / JAWS-UG

    新潟支部 • 業務：R&D(AI分野) • AWS Community Builder – AI Engineering • 2025 Japan AWS Jr.Champions • 米俵系エンジニアやってます

  3. 最近の悩み • 営業や提案活動をする上での技術選定 • 他の案件状況も知っておきたい • 案件、技術領域、人材ごとの結びつけと整理が難しい

  4. 提案活動におけるスピード感の欠如がある • 案件受注前の初回、2回目の面談からどの部署の誰に相談、 アサインするか？時間がかかるケースがある。 • 初回からのスピード感によっては失注のケースもあった • 実現できる技術力はあるのに、非常に勿体無い…

  5. どのくらいデータが散らばっているか • データ形式（PDF, パワポ, エクセル, 音声, 画像, etc） • 保存場所（Teams,

    ローカル, S3） • そのまま突っ込んでもデータ形式によっては検索できない

  6. 高まっていたニーズ • 過去の案件や技術領域、担当部門、担当者の横断的な検索 • 検索時のレイテンシーや精度の担保 • 多様なデータ形式も処理可能

  7. 通常のRAGでは補えない質問も増えてくる

  8. 通常のRAG-意味が近い文書を返すだけ • 通常のRAGだと関連性は測れない

  9. 複数文書にまたがる関係性による検索もしたい • Hegehogeの技術は誰が担当でhugahugaな結果で、 過去にも似た案件は….

  10. じゃあどうするのか…

  11. みんな大好きなこいつの出番 待ってた？ Amazon Neptune

  12. Amazon Neptuneによるマルチホップ推論 • ステップを複数跨いだ推 論に利用 • 複数のエンティティから 関連性を踏まえて回答し てくれます

  13. StepFunctionsとGraphRAGによるナレッジ活用 問い合わせ内容によって ルーティングする 加工前S3 Step Functions 加工後S3 S3 Vectors エージェント

    散らばったデータを整形し て別S3再格納 Amazon Neptune

  14. StepFunctionsを活用したデータ加工 # ステージ 内容 1 棚卸し 加工済みS3との差分の確認 2 正規化 非対応形式の場合は変換

    3 機密情報排除 機密データのマスキングなど 4 構造化データ抽出 案件/担当/顧客/技術/成果をDynamoDBに格納

  15. データ加工によるレイテンシーと精度の改善 • ナレッジベース同期：失敗率の減少、リトライ実施 • 検索時間：平均で3秒くらい短縮 • 検索精度：メタデータフィルタリングによる精度の向上 • 検索パターンにもよるが、最大2倍の改善

  16. メタデータフィルタリングによる恩恵 • 加工の過程で.metadata.jsonを付与 • 検索時にフィルタで絞り込みを実施 1. 古い版や不要なファイルが検索に出ない 2. 部署、機密区分で精度が上がる 3.

    RAGの正答率や評価も上がる

  17. StepFunctions内でメタデータを付与する（例） • LLMに判断させてメタデー タを付与、振り分ける

  18. 加工するデータの準備はどうするのか？ • 組織内のデータや書類は散らばっていることが常ですよね • 急に、S3に集約します！と言われても困るし反発もある • 既存のファイルシステムといかに自然に連携させるか…

  19. Microsoft系との連携

  20. かなり簡単に設定できます。 • Microsoftの管理者設定から簡単に設定可能 • その後、払い出されたキーを使ってデータを連携 • 組織で管理されている場合は注意が必要 • 検証する場合は個人環境をお勧めします（戒め） https://docs.aws.amazon.com/ja_jp/bedrock/latest/userguide/kb-managed-ds-onedrive-connect.html

  21. さいご • 提案や社内検討のスピードは格段に上がりました。 • 今後別部門への展開も目指して改良と活用をしていきたいと思いま す。