RAG の精度テストの集計

社内の資料を AI に読ませて答えさせる仕組み（RAG）の精度は、社員が実際に聞く質問を集めて測ります。質問ごとに AI の答えを判定して入れると、分類ごとと全体の正答率・誤答率・答えない率と、合格ラインに対する判定が出ます。式は、Excel の「RAG の資料と精度テスト表」と同じです。

入力した内容は、このページの中だけで計算し、どこにも送りません。質問の文や答えは入れず、分類と判定だけを選びます。

次にすること

• Excel のひな形 RAG の資料と精度テスト表 社内文書を AI に読ませて答えさせる仕組み（RAG）の準備と確認に使う Excel です。資料ごとに入れる・直してから入れる・入れないが出る棚卸し表と、質問集の判定から正答率・誤答率・合格の判定が出る精度テスト表が入っています。
• 記事 RAG の精度は、質問集で測る 社内文書を AI に読ませて答えさせる仕組み（RAG）の精度を、社員が実際に聞く質問集で測る方法を解説します。質問集の作り方、正しい・一部正しい・誤り・答えなかったの判定、根拠の確かめ方、正答率と誤答率の合格ラインの決め方を、デジタル庁・AI セーフティ・インスティテュートの資料と研究をもとにまとめました。
• 記事 RAG に入れる資料の分け方 社内の規程や手順書を AI に読ませて答えさせる仕組み（RAG）の答えの質は、入れる資料で決まります。古い版・重複・持ち主のいない資料・スキャンした PDF・個人情報を含む資料の扱いと、見てよい人の分け方を、総務省・デジタル庁・AI セーフティ・インスティテュートの資料をもとに、棚卸し表とともにまとめました。
• 記事 「社内の資料が探せない」を減らすナレッジ検索 社内の資料や過去の対応を探す時間を減らすナレッジ検索を、作る前に決めること7つ、全文検索と AI 検索（RAG）の違い、個人情報の扱い、使われなくなる原因、小さく始める進め方とチェックリストで解説します。

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