# Interpreted FAQ: Finding information, document formats, versions and citations > Interpreted answers on cross-department search, glossaries, metadata filters, scanned and multi-sheet files, effective dates and versions, and checking sources in AskDona RAG chat (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-search-and-citations.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: 社内資料が部署ごとに散らばり、必要な情報を探せません。どう整理するとよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not directly summarize cross-department document search, but related features can be combined. Register departmental procedures in RAG with department-name metadata, then use category or subcategory filters to narrow the search. An example input is a specific question scoped by date, department, or audience, such as “What is the application process when a full-time employee takes paid leave?” Outputs include the generated answer and References links. Users check the sources listed at the end and follow links to originals as needed. **回答（日本語）** AskDonaが各部署の規程や手順書から「部署をまたぐ資料検索」を支援する方法について、直接的にまとめた記述はありませんが、関連する機能を組み合わせることで説明可能です。具体的には、各部門の業務手順書をRAGデータベースに登録し、部門名でメタデータ付けを行うことで、メタデータ（カテゴリーやサブカテゴリーなど）を指定して検索対象を絞り込む「フィルター」機能が利用できます。入力例としては、対象や条件（時期・部署・対象者など）を絞った具体的な質問（例：「正社員が有給休暇を取得するときの、申請の流れを教えて」）が挙げられます。出力例としては、AIが生成した回答本文と、その根拠となったドキュメントへのリンク（References）が表示されます。利用者が最終的に行う作業は、回答の末尾に表示される「参照元（出典）」を確認し、必要に応じて参照元のリンクにアクセスして元のドキュメントを直接確認することです。 ### Q: 何の資料に書かれているか分からなくても、内容から社内情報を探せますか？ **Answer (English)** No specific use case brings together inputs, outputs, and final tasks for finding information of unknown location in vaguely titled internal documents. Related guidance can be combined: rename vague files and titles descriptively; ask full-sentence questions with context rather than isolated keywords; receive a written AI answer with numbered citations; and check the sources and links at the end of the answer. **回答（日本語）** ドキュメントには「保存場所が不明な情報」を「題名が曖昧な社内文書」から探すという特定のユースケースについての直接的な記述（入力例と出力例、利用者が最終的に行う作業の具体的なセット）は存在しません。しかし、関連する個別の情報（曖昧なファイル名への対応、質問の入力例、利用者が最終的に行う参照元の確認作業、AIによる回答と引用元の提示）はドキュメントに記載されており、これらを組み合わせる（意訳する）ことで回答を構成することができます。具体的には、題名が曖昧な文書に対してはファイル名やタイトルを具体的なものに変更する根本対応が推奨されており、入力例としては単語ではなく文章で背景を添えて質問すること、出力例としてはAIが文章で回答を生成し引用元を番号付きで示すこと、利用者が最終的に行う作業としては回答末尾の「参照元（出典）」を確認しリンクにアクセスすることが示されています。 ### Q: 答えが複数の資料に分かれています。一つずつ読まずに調べる方法はありますか？ **Answer (English)** Answer: Deep Research investigates multiple sources and produces a report. Basis: It integrates information across documents into a detailed answer. Users answer three to five clarification questions, then review and download a cited PDF/Word report with sections such as an executive summary and conclusion. **回答（日本語）** 【回答】Deep Researchで複数資料を横断調査しレポートを生成。 【根拠】ドキュメントによれば、Deep Researchは複数の文書にまたがる情報を統合した詳細な回答を生成します。利用者は3〜5つの確認質問に回答し、最終的にエグゼクティブサマリーや結論などで構成された引用付きのレポート（PDF/Word形式）を確認・ダウンロードします。 ### Q: 何枚もシートがあるExcelから、必要な情報をAIに探してもらえますか？ **Answer (English)** The documentation explains selecting the correct worksheet containing assessment items in a multi-sheet Excel preview. It also gives an Excel checklist as input, automatically assessed Excel results with comments and evidence as output, and manual review only of Unable to determine or Not implemented items as the final task. Combined, these descriptions explain support for multi-sheet Excel. **回答（日本語）** ドキュメントによれば、アセスメント作成時に複数シートがある場合は「評価項目が記載されている正しいシートがプレビュー表示されているか」を確認して正しいシートを選択できることが示されています。また、ドキュメントによれば、入力例として評価項目が入ったExcelファイルをアップロードし、出力例としてAIエージェントが自動判定した結果がコメント・エビデンス付きでExcel出力され、利用者が最終的に行う作業は「判断不可」や「未対応」の項目だけを目視レビューすることであると示されています。これらを組み合わせることで、複数シートのExcelからどこまで支援できるか、入力・出力例、最終作業を説明できます。 ### Q: PDF、Word、Excelが混在しています。全部同じ形式に直す必要がありますか？ **Answer (English)** The documentation states that PDF, Word, Excel, PowerPoint, CSV, txt, HTML, md, json, and image files can be uploaded and processed directly. Case 4 combines a contract PDF with an Excel checklist: Batch Assessment returns Clause present / Clause absent / Review required, and users focus review only on Clause absent and Review required. Together, these descriptions explain support and concrete examples for mixed-format materials. **回答（日本語）** ドキュメントにおいて、AskDonaはPDF、Word、Excel、PowerPoint、CSV、txt、HTML、md、json、画像ファイルなどの多様なファイル形式をそのままアップロードして処理できることが示されています。また、ドキュメントの「ケース4」では、契約書PDFをアップロードし、Excelのチェックリストに対してBatch Assessmentを実行して、AIが「条項あり / 条項なし / 要確認」を判定し、利用者が「条項なし」「要確認」だけに集中してレビューするという、具体的な入力例、出力例、利用者が最終的に行う作業が示されています。これらを組み合わせることで、形式が混在する資料に対する支援内容や具体例を説明することができます。 ### Q: 製品のバージョンごとに手順が違います。質問時に混ざらないようにできますか？ **Answer (English)** Answer: The guidance can be applied to separating systems or versions and asking clarification. Basis: Example 3 asks “Which system are you asking how to use?” when the system name is missing. Filters can also narrow the target version. **回答（日本語）** 【回答】意訳すれば、システムやバージョンの切り分け・聞き返し設定で支援可能です。 【根拠】ドキュメントの「事例3」において、質問にシステム名が明記されていない場合に「どのシステムの操作についてのご質問ですか」と聞き返す設定例が示されています。また、ドキュメントの「フィルター」機能で対象バージョンを絞り込むことも可能です。 ### Q: AIの答えが社内のどの資料に基づくのか、すぐ確認できるようにしたいです。 **Answer (English)** Answer: The documentation can be interpreted to provide inputs, outputs, and user tasks. Basis: It includes output examples such as References and source thumbnails, user tasks involving direct verification in previews, and concrete input examples. **回答（日本語）** 【回答】意訳すれば、入力・出力例や利用者の作業を含めて確認可能です。 【根拠】ドキュメントに、出力例（References、参照元サムネイル）と利用者の作業（プレビューでの直接参照・確認）が記載されています。また、ドキュメントに具体的な入力例が記載されています。 ## Conditions and scope (利用条件・適用範囲) ### Q: 「拠点間の知識共有」でAIを使いたいのですが、「拠点ごとに用語が異なる」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** Answer: Register alternative terms in a glossary. Basis: The documentation recommends creating a glossary and adding it to RAG for specialist or internal terminology. Including alternative expressions and names helps retrieve information regardless of the user's wording. This can be applied to different terminology across locations by registering those variations in the glossary. **回答（日本語）** 【回答】用語集に言い換えを登録することで対応可能です。 【根拠】ドキュメントにおいて、「専門用語・社内用語が通じない」場合の根本対応として「用語集を作成し、RAGデータベースに投入する」ことが示されています。用語集の項目に「言い換え・別名」を含めておくことで、「利用者がどんな呼び方で質問しても拾えるようになります」と説明されており、これを意訳することで、拠点ごとに用語が異なる場合でも、それらを用語集に登録してデータベースに投入すれば対応可能であると説明できます。 ### Q: 「略語の意味確認」でAIを使いたいのですが、「同じ略語に複数の意味がある」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly discuss an abbreviation with multiple meanings. It states that internal abbreviations can be explained through a glossary registered in RAG, and that clarification rules in system settings can make AI ask the user when multiple sources prevent a definite answer. Combining these measures answers the question. **回答（日本語）** ドキュメントには「同じ略語に複数の意味がある」という条件に対する直接的な説明はありませんが、関連する設定方法を組み合わせることで意訳して回答することができます。ドキュメントによれば、社内の略語は用語集を作成してRAGデータベースに投入することでAIに理解させることができます。また、ドキュメントによれば、参照情報に複数の異なる情報があり回答を特定できない場合は、システム環境設定で「聞き返し」のルールを設定することで、ユーザーに聞き返すよう制御できます。 ### Q: 「条件を付けた検索」でAIを使いたいのですが、「似た資料が他部門にもある」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** Answer: Metadata filters restrict the search scope. Basis: If files have metadata such as categories and an administrator enables metadata filtering, users can select a category through Filter before asking. Filtering is unavailable without metadata or when the setting is disabled. **回答（日本語）** 【回答】メタデータフィルターで検索範囲を限定できます。 【根拠】ドキュメント「回答で参照するデータベースの情報を限定したい」によれば、ファイルにカテゴリー等のメタデータが付与されており、管理者が「メタデータフィルター設定」を有効化していれば、ユーザーは「フィルター」ボタンから特定のカテゴリーに絞り込んで質問できます。メタデータがない場合や設定が無効な場合は絞り込みできません。 ### Q: 「紙をスキャンした資料」でAIを使いたいのですが、「文字が小さく傾いたページがある」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** The documentation does not literally discuss pages with small or tilted text. It explains that enabling Analyze images in documents for scanned PDFs makes image text and diagrams searchable, and identifies image-heavy PDFs with little text as a case where search accuracy may be insufficient. These descriptions can be interpreted to answer the question. **回答（日本語）** 「文字が小さく傾いたページがある」という条件そのものに文字通り言及している記述はありません。しかし、ドキュメントにおいて、スキャンされたPDF（画像PDF）を扱う際の追加設定として「『ドキュメント内の画像を解析する』オプションを有効にする」ことで、画像内のテキストや図表の内容も検索対象に取り込めることが説明されています。また、十分な検索精度が得られない（対応できない）ケースとして、「画像中心でテキスト情報の少ないPDFなど」が挙げられています。これらを意訳することで、ユーザーの質問に対する回答とすることができます。 ### Q: 「形式が混在する資料」でAIを使いたいのですが、「前処理をする時間がない」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** The documentation states that metadata editing can be skipped without preventing document processing or RAG chat, so users can start even without time for that preparation. Documents must still reach Processing complete. Metadata can be added or adjusted later during operation. Unsupported cases include password-protected files, audio, video, and encrypted files. These points can be organized to answer the question. **回答（日本語）** ドキュメントには「メタデータの編集はスキップしても、ドキュメント処理やRAGチャットは問題なく利用できます」と記載されており、「前処理をする時間がない」という条件であってもメタデータ編集をスキップして利用可能であることが示されています。また、対応条件としてドキュメント処理を実行しステータスが「処理完了」になること、追加設定としてメタデータの設定は運用しながら必要に応じて追加・調整できること、対応できないケースとしてパスワード保護されたファイルや音声・動画・暗号化されたファイルなどが挙げられており、これらを意訳して整理することで質問に回答できます。 ### Q: 「文書間の食い違い」でAIを使いたいのですが、「両方が現行扱い」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly address conflicting documents that are both considered current. It does describe presenting conflicting accounts with update dates, explicitly acknowledging contradictions, and prioritizing newer information when versions coexist. These rules can be interpreted to explain the conditions, additional configuration, and limitations. **回答（日本語）** ドキュメントには「両方が現行扱い」という条件における「文書間の食い違い」への適用範囲について直接的な言及はありません。しかし、複数情報源に矛盾がある場合に「更新日を添えて両論併記する」という行動原則や、ドキュメント間の矛盾を明確に示す原則、また「新旧が混在する場合は新しいものを優先する」といった優先順位の設定例が記載されており、これらを意訳することで、対応条件や追加設定、対応できないケースについて説明することが可能です。 ### Q: 「回答の再確認」でAIを使いたいのですが、「短時間で確認したい」という条件でも使えますか？ **Answer (English)** Answer: Use Simple mode or adjust search settings. Basis: For quick checks, the documentation recommends Quick search depth and a Fast AI model, avoiding Deep Research. It also recommends the generative AI chatbot's Simple mode, with an approximate response time of 10 seconds. **回答（日本語）** 【回答】シンプルモードや検索設定の変更等で対応可能です。 【根拠】ドキュメントによれば、短時間で確認したい場合は検索深度を「クイック」、AIモデルを「高速」に設定し、Deep Researchモードは避けるべきとされています。また、生成AIチャットボットの「シンプル」モード（目安約10秒）が推奨されます。 ## Setup and operation (準備・操作・運用) ### Q: 「保存場所が不明な情報」を始めるには、題名が曖昧な社内文書をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not directly name a feature for information of unknown location. Its guidance can be interpreted as a workflow for vaguely titled internal documents: upload and process files until complete, ask RAG chat questions, and review answers and References. Standard functions include upload, processing, chat, result review, and metadata filtering. Additional measures include descriptive filenames and titles, glossaries, system-prompt adjustments, and metadata assignment. **回答（日本語）** 「保存場所が不明な情報」という特定の機能やユースケースについての直接的な言及はありませんが、題名が曖昧な社内文書を準備・登録して結果を確認するまでの一連の操作や、標準機能と追加対応の区別については、ドキュメントを意訳することで回答が可能です。利用者はファイルをアップロードし、ドキュメント処理を実行して「処理完了」ステータスにすることでRAGチャットで利用可能になります。結果の確認は、RAGチャットで質問を送信し、回答本文や参照元（References）を確認することで行います。標準機能で済む範囲としては、ファイルのアップロード、ドキュメント処理の実行、RAGチャットでの質問と回答確認、メタデータフィルターによる絞り込みが挙げられます。追加対応としては、題名が曖昧な文書のファイル名やタイトルを内容がわかる具体的なものに変更すること、用語集の投入、システムプロンプトの調整、メタデータの付与などが挙げられます。 ### Q: 「拠点間の知識共有」を始めるには、拠点別の手順と改善報告をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not directly mention cross-site knowledge sharing or site-specific procedures and improvement reports. A departmental assessment use case covers registering procedures and operational records from factories, branches, or stores in RAG and uploading an Excel checklist to Batch Assessment. Applied to cross-site sharing, it explains registration, upload, input-flow setup, execution, and review of unimplemented items. Because Batch Assessment is a Pro feature, standard functionality can also be distinguished from additional Pro functionality. **回答（日本語）** ドキュメントには、「拠点間の知識共有」や「拠点別の手順と改善報告」という直接的な表現はありませんが、「部門別アセスメント（定点観測）」のユースケースとして、各部門（工場・支店・店舗など）の業務手順書・運用記録をRAGデータベースに登録し、チェックリストExcelをBatch Assessmentにアップロードしてアセスメントを実行する手順が記載されています。これを「拠点間の知識共有」や「拠点別の手順と改善報告」に意訳することで、準備・登録から結果の確認までの利用者のアクション（RAGデータベースへの登録、Excelのアップロード、入力フローの設定、アセスメントの実行、未対応項目の確認）を説明することができます。また、この機能は「プロ機能」である「Batch Assessment」に該当するため、標準機能と追加対応（プロ機能）の区別も可能です。 ### Q: 「曖昧な質問の整理」を始めるには、業務概要と関連資料をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** Answer: Register and process materials, add clarification rules, and use chat. Basis: The RAG overview and processing instructions describe upload and processing. Guidance on clarification and unclear questions describes adding system-setting rules as additional work. Answer-structure guidance explains reviewing the chat response. **回答（日本語）** 【回答】資料を登録・処理し、設定で聞き返しルールを追加してチャットする。 【根拠】ドキュメントの「RAGデータベースの概要」でアップロードと処理の流れ、ドキュメントの「ドキュメント処理を実行する」で具体的な登録・処理操作、ドキュメントの「聞き返しをしてほしい」およびドキュメントの「【不明瞭な質問の場合】」でシステム環境設定に聞き返しルールを設定する追加対応、ドキュメントの「回答の構成」でチャットの回答確認が示されています。 ### Q: 「複数シートのExcel」を始めるには、複数シートのExcelをどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation can be combined into the following multi-sheet Excel workflow. Preparation: For RAG, upload and process the workbook; all worksheets are processed and searchable. For Batch Assessment, upload the workbook containing assessment items. Operations: In Step 2, File, switch worksheet tabs and confirm the correct sheet. In Step 3, Item Extraction, drag across the item cells. In Step 7, Output Settings, click destination columns for Result, Comment, Evidence excerpt, and Source. Review: After execution, review all four fields in History and export an Excel report. These upload, processing, preview, creation, review, and export operations are documented as standard functions; no additional measures are specified. **回答（日本語）** AskDonaで複数シートのExcelを扱う場合、準備・登録から結果の確認までの手順や、標準機能の範囲について、ドキュメントに記載された情報を組み合わせることで回答が可能です。 準備・登録： - RAGデータベースに登録する場合、Excelファイルをアップロードしてドキュメント処理を実行します。複数シートがあるExcelファイルはいずれのシートも処理の対象となり、RAGデータベースの検索対象にすることができます。 - アセスメント（Batch Assessment）で評価項目として使う場合、評価項目が記載されたExcelファイルをアップロードします。 操作： - アセスメント作成時、ステップ2「ファイル」で複数シートがある場合はシートタブで切り替え、評価項目が記載されている正しいシートがプレビュー表示されているか確認し、セルを選択して範囲指定を行います。 - ステップ3「項目抽出」で、評価項目が並んでいる列のセル範囲をドラッグして選択します。 - ステップ7「出力設定」で、各出力項目（判定結果、コメント、引用/エビデンス、参照元）について、出力先の列をクリックして指定します。 結果の確認： - アセスメントの実行完了後、実行履歴から結果（判定結果、コメント、引用、参照元）を確認でき、Excelでアセスメント結果をレポートとして一括出力できます。 標準機能と追加対応の区別： - ドキュメントに記載されているこれらの機能（アップロード、処理、プレビュー、アセスメント作成、結果確認、Excelレポート出力など）はすべて標準機能として提供されており、追加対応が必要である旨の記述はありません。 ### Q: 「結合セルを含む帳票」を始めるには、多段見出しの帳票をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** Users upload an Excel checklist and drag across the item column to extract text. Merged cells may cause an unintended selection range, so standard drag selection may not extract correctly. Additional preparation may include unmerging cells in Excel or editing extracted text on screen. Results also require assignment of all four output columns: Result, Comment, Evidence excerpt, and Source. **回答（日本語）** ドキュメントによると、利用者は評価項目が含まれるExcelファイルをアップロードし、プレビュー上で評価項目が並んでいる列のセル範囲をドラッグして選択することで項目を抽出します。しかし、選択したセルに結合セルが含まれていると「意図しない範囲になることがある」とされているため、標準機能のドラッグ選択だけでは正しく抽出できない場合があります。そのため、事前にExcel側で結合セルを解除しておく、あるいは抽出後に画面上でテキストを編集するなどの追加対応が必要になります。また、結果の出力には「判定結果」「コメント」「引用」「参照元」の4列を割り当てる設定を行います。 ### Q: 「形式が混在する資料」を始めるには、形式の異なる業務文書をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not explicitly use “mixed-format materials,” but details preparation, registration, and RAG review for PDF, Word, Excel, PowerPoint, CSV, txt, HTML, .md, .json, and images. It also distinguishes standard upload and processing options from additional measures, including higher-plan Semantic Chunking and automatic website retrieval, and administrator-added glossaries and system prompts. **回答（日本語）** ドキュメントには「形式が混在する資料」という表現は直接使われていませんが、PDF、Word、Excel、PowerPoint、CSV、txt、HTML、.md、.json、画像ファイルなどの異なる形式のファイルを準備・登録し、RAGチャットで結果を確認する一連の手順が詳しく説明されています。また、標準機能（通常のアップロードや処理オプション）と、追加対応（上位プラン限定のSemantic ChunkingやWebサイト自動取得、管理者による用語集投入やシステムプロンプト設定）の区別についても明確に言及されています。 ### Q: 「最新規程への案内」を始めるには、改訂前後の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 feature for directing users to the latest policy, but related preparation and configuration guidance can be combined. Register required materials, consolidate duplicates and old versions into the latest version, use descriptive filenames and titles, and add a glossary as needed. Users include a time reference such as “the latest” in questions and check the sources afterward. As additional configuration, administrators set prompt priorities requiring newer policies to be the primary basis when versions coexist. **回答（日本語）** ドキュメントには「最新規程への案内」という特定の機能名やユースケースについて直接言及している箇所はありません。しかし、新旧の規程が混在する場合に最新の規程を優先して案内させるための準備、操作、設定方法については、ドキュメントに記載されており、これらを組み合わせることで回答を構成できます。 具体的には、以下の対応が可能です： 準備・登録：必要な資料をRAGデータベースに登録し、重複ファイルや旧版を整理して最新版に一本化します。また、ファイル名やタイトルを具体的なものにし、必要に応じて用語集を投入します。 操作・設定（標準機能と追加対応）： - 利用者は質問時に「最新の」などの時点を添えて質問し、回答生成後に「参照元（出典）」を確認します。 - 管理者は追加対応として、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「規程の新旧が混在する場合は、必ず新しいものを主たる根拠とする」といった優先順位のルールを設定します。 ### Q: 「施行日のある文書」を始めるには、施行日付き規程をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not name a feature for documents with effective dates. Guidance on old and new policies can be interpreted as follows. Workflow: Upload and process the dated policies in RAG. Ask questions with a relevant time reference, such as “the latest” or “as of 2026.” Review the answer, sources, and previews to check that the policy with the correct effective date was used. These operations are standard functions. To consistently prioritize the most recent effective date when versions coexist, an administrator must add a system-prompt priority rule favoring the most recently dated policy or regulation. **回答（日本語）** ドキュメント内には「施行日のある文書」という直接の機能名や用語は存在しませんが、施行日付き規程のように新旧の規程が混在する文書を扱う場合の準備・登録から結果の確認までの手順、および標準機能と追加対応（システムプロンプト設定）の区別について、以下の通り意訳して回答を構成できます。 利用者が行う手順： - 準備・登録：施行日付き規程のファイルをRAGデータベースにアップロードし、ドキュメント処理を実行します。 - 質問・操作：RAGチャットで質問する際、「最新の」や「2026年時点の」などの時点（施行日に関連する時期）を添えて質問します。 - 結果の確認：生成された回答を確認し、回答の末尾に表示される「参照元（出典）」やプレビュー機能を用いて、正しい施行日の規程が参照されているか確認します。 標準機能と追加対応の区別： - 標準機能で済む範囲：ファイルのアップロード、ドキュメント処理、チャットでの時点を指定した質問、回答および参照元の確認はすべて標準機能で対応可能です。 - 追加対応：新旧の規程が混在する場合に、常に最新の施行日の規程を優先して参照させたい場合は、管理者がシステムプロンプト（システム環境設定）に「規程・規則・規定類（複数ある場合は日付が最も新しいものを優先）」といった優先順位のルールを追加設定する必要があります。 ### Q: 「製品版ごとの手順」を始めるには、版別の操作マニュアルをどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** Answer: Standard functions can support the workflow. Basis: Upload and processing, filters, and system-setting rules for identifying the target system are all supported by standard functionality. **回答（日本語）** 【回答】標準機能の範囲で対応可能です。 【根拠】ドキュメントに記載されたアップロードと処理、フィルター機能、システム環境設定による対象システムの特定ルール設定など、すべて標準機能で対応できます。 ### Q: 「削除済み資料の除外」を始めるには、廃止した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 name an Exclude Deleted Materials feature or a complete workflow specifically for retired manuals. It does explain removing or organizing old RAG files: instruct the LLM to use current information, bulk-delete files using the top-left selection checkbox when only current sources should remain, and consolidate duplicates and old versions. Automatic website retrieval through domain scheduling also removes pages deleted from the original site. These are standard functions and can be interpreted as the preparation and operations for excluding retired materials. **回答（日本語）** AskDonaにおいて「削除済み資料の除外」という名称の特定の機能や、廃止した手順書の準備・登録から結果の確認までの一連の操作手順について、文字通りに言及している情報はありません。しかし、古いファイルや旧版の資料（廃止した手順書など）をRAGデータベースから除外・整理する方法については、ドキュメントに記載されています。具体的には、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指示すれば最新情報から回答を生成すること、どうしても最新情報のみを回答させたい場合はファイルの一括削除（左上のチェックマークから実行可能）で対応すること、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、Webサイト自動取得（ドメインスケジューリング）では元サイトから削除されたWebページが自動で削除されることなどが説明されています。これらは標準機能の範囲で対応可能です。このように、ドキュメントの記載を意訳することで、利用者が行うべき準備や操作、標準機能の範囲について回答することができます。 ### Q: 「引用箇所への移動」を始めるには、ページ数の多いPDFをどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** Answer: Standard source previews support verification. Basis: The source-preview and document-processing guidance describes uploading and processing PDFs of up to 2,000 pages and opening previews from chat source links. **回答（日本語）** 【回答】標準機能の参照元プレビューで確認可能です。 【根拠】ドキュメントの「参照元プレビュー」およびドキュメントの「ドキュメント処理を実行する」に基づき、2,000ページ以内のPDFをアップロード・処理し、チャットの参照元リンクからプレビュー表示できます。 ### Q: 「条件付きの回答」を始めるには、例外条件付きの手順をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not literally use “conditional answers,” but related functions can be interpreted this way. Standard RAG System Settings let administrators or Owners specify conditions, such as providing a contact only when information is missing or asking clarification when ambiguous. As additional Pro functionality, Batch Assessment can automatically exclude items based on input-flow answers. Prepare and upload an Excel checklist, extract items, and configure preliminary questions, item-filter conditions, and result options. **回答（日本語）** ドキュメント内には「条件付きの回答」という言葉自体は文字通りには登場しませんが、意訳することで回答が可能です。 標準機能の範囲では、RAGチャットの「システム環境設定」を用いて、プロンプトにより条件付きの回答（情報がない場合のみ問い合わせ先を案内する、曖昧な場合に聞き返すなど）を制御できます。操作としては、管理者またはOwner権限で「システム環境設定」に指示を記述します。 追加対応（プロ機能）が必要な範囲としては、「Batch Assessment」機能を用いて、入力フローの回答に基づき評価項目を条件付きで自動除外（フィルタリング）する設定が可能です。準備・操作としては、評価項目を記入したExcelファイルを用意してアップロードし、項目抽出、入力フロー（事前質問）、項目フィルタ（条件設定）、評価選択肢の設定を行います。 ## Preventing errors and checking quality (失敗への対処・品質) ### Q: 「部署をまたぐ資料検索」で、他部署の似た資料を取り違えることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly discuss confusing similar documents from different departments. Related controls can be combined: clarification prompts prevent guessing when sources conflict or the subject is ambiguous, and metadata filters narrow searches by category or other attributes. Sources/References links and thumbnails show the supporting documents. Click them to open the original in the right-hand preview. People use that preview and other original-source checks to make the final judgment on accuracy. **回答（日本語）** 「部署をまたぐ資料検索で他部署の似た資料を取り違える」という具体的な状況に対する直接的な言及はありませんが、関連する機能や設定を組み合わせることで対応可能です。検出・抑制方法として、システムプロンプトで「聞き返し」を設定し、複数の異なる情報があり特定できない場合や対象が曖昧な場合に推測で答えず聞き返させることができます。また、「メタデータフィルター設定」を有効にすることで、カテゴリー等のメタデータで検索対象を絞り込むことができます。表示方法として、回答の末尾に「参照元（出典）」や「References」として根拠ドキュメントへのリンクやサムネイルが表示されます。できない場合の確認手順として、回答の末尾のリンクやサムネイルをクリックし、画面右側の「参照元プレビュー」で元のドキュメントを直接参照して正確性を確認します。人が判断する範囲は、このプレビュー機能等を用いて元のドキュメントを直接参照し、回答内容の正確性を確認・判断する部分となります。 ### Q: 「保存場所が不明な情報」で、必要な文書を検索対象に入れ忘れることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: There is no automatic detection feature; manually check registration status and the file list. Basis: The guidance on missing search results or outdated information recommends verifying that required materials are registered in RAG. Filter guidance explains that Show files displays the matching file list. **回答（日本語）** 【回答】自動検出機能はなく、手動で登録状況やファイル一覧を確認します。 【根拠】ドキュメント「特定の資料がヒットしない、情報が古い」において、資料が登録されていない場合の根本対応として「必要な資料が RAG データベースに登録されているか確認する」とあります。また、ドキュメント「フィルター」において「ファイルを表示」ボタンから一致するファイル一覧を確認できるとあります。 ### Q: 「過去案件の再利用」で、条件の違う成功例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 discuss reusing past projects or applying successful examples under different conditions. Related features can be applied. Controls: Use metadata filters to limit sources, clarification prompts to avoid guessing at ambiguous subjects, and References/Sources with previews to show the basis. Batch Assessment input flows and item filters can automatically mark mismatched items Not applicable. Verification: Check listed sources and originals in previews, and inspect Show AskDona Thoughts. In Batch Assessment, people manually review Unable to determine or Not implemented results and make final decisions. **回答（日本語）** ドキュメントには「過去案件の再利用」や「条件の違う成功例を流用する」という表現で直接言及している箇所はありませんが、意訳することでAskDonaにおける類似の課題への対処方法を説明できます。 検出・抑制・表示： - 参照するデータベースの情報を「メタデータフィルター」で絞り込むことで、条件の異なるドキュメントの参照を抑制できます。 - システムプロンプトで「聞き返し」のルールを設定し、対象が曖昧な場合に推測で回答させないことで、誤った流用を抑制できます。 - 回答の根拠となったドキュメントを「References」や「参照元」として表示し、プレビュー機能で直接確認できるようにします。 - Batch Assessment機能では、入力フローや項目フィルタを設定することで、条件に合致しない項目を自動的に「対象外」として除外できます。 確認手順と人が判断する範囲： - 回答の末尾にある「参照元（出典）」や「References」を確認し、プレビュー機能で元のドキュメントを直接参照して正確性を確認します。 - 「Show AskDona Thoughts」でLLMの思考過程を確認します。 - Batch Assessmentでは「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルをとり、AIが「判断不可」や「未対応」とした項目について、人間が目視レビューや最終判断を行います。 ### Q: 「資料の横断読解」で、一部の根拠だけで結論を出すことが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly discuss conclusions based on only part of the evidence. Related controls can be combined: RAG clarification prompts ask follow-up questions instead of guessing when sources do not support a definite answer; Batch Assessment includes Unable to determine for insufficient information. Show AskDona Thoughts displays reasoning, and References lists supporting documents. Users inspect originals through source previews or registered source URLs and make the final judgment on accuracy. **回答（日本語）** ドキュメントには「一部の根拠だけで結論を出す」ことに対する直接的な言及はありませんが、関連する機能や設定を組み合わせることで対応可能です。具体的には、RAGチャットのシステムプロンプトで「聞き返し」ルールを設定し、参照情報に複数の異なる情報があり回答を特定できない場合に推測で回答せず聞き返すように制御できます。また、Batch Assessmentでは評価選択肢に「判断不可」を設定することで、情報不足の場合にLLMが無理な結論を出すことを防げます。表示面では、「Show AskDona Thoughts」でLLMの思考過程を確認でき、回答の根拠となったドキュメントへのリンクが「References」に一覧表示されます。できない場合の確認手順として、参照元プレビュー機能を利用して元のドキュメントを直接参照し、回答内容の正確性を確認できます。また、回答の末尾に記載される「参照元（出典）」を確認し、登録されたURLリンクにアクセスすることも有効です。人が判断する範囲は、これらのプレビューやリンクから元のドキュメントを直接参照し、回答内容の正確性を最終的に確認・判断する部分となります。 ### Q: 「大量文書の入口作り」で、重要な資料が埋もれることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Organize duplicates and set source priorities; verify through source links and previews. Basis: The guidance on missing or outdated search results recommends consolidating duplicates and old versions and using descriptive names and titles. Source-priority guidance explains system-prompt rules, and source previews allow direct accuracy checks against originals. **回答（日本語）** 【回答】重複整理や優先順位設定で抑制し、参照元リンクやプレビューで表示する。 【根拠】ドキュメントの「特定の資料がヒットしない、情報が古い」において、重複ファイルの整理や最新版への一本化、ファイル名・タイトルの具体化が根本対応として挙げられています。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」では、システムプロンプトで参照優先順位を設定するルールが示されています。さらに、ドキュメントの「参照元プレビュー」では、元のドキュメントを直接参照して正確性を確認できる機能が説明されています。 ### Q: 「拠点間の知識共有」で、拠点限定の手順を全社共通と扱うことが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation does not directly discuss cross-site sharing or treating local procedures as company-wide. Metadata filters, system prompts, and source previews can be applied: restrict searches to the relevant site, require clarification where ambiguous, and check the sources at the end of answers and the original documents in previews. **回答（日本語）** ドキュメント内には「拠点間の知識共有」や「拠点限定の手順を全社共通と扱う」ことに対する直接的な言及はありませんが、AskDonaの機能（メタデータフィルター、システムプロンプト、参照元プレビューなど）を応用・意訳することで、検出・抑制・表示や確認手順について回答することができます。具体的には、メタデータフィルターで検索対象を特定の拠点に絞り込むこと、システムプロンプトで曖昧な場合に聞き返すよう設定すること、回答の末尾に表示される「参照元（出典）」やプレビュー機能で元のドキュメントを直接確認することなどが挙げられます。 ### Q: 「自然な文章での検索」で、似た意味の別業務を検索することが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: The documentation supports an answer through interpretation: use clarification rules and glossaries to reduce errors, then have people verify source previews. Basis: It describes clarification instead of guessing for ambiguous questions or multiple candidates, glossary entries for alternative names to reduce incorrect retrieval, and human review of original documents through References and source previews. **回答（日本語）** 【回答】意訳したら回答がある。聞き返し設定や用語集で抑制し、参照元プレビューで人が確認する。 【根拠】ドキュメントにおいて、曖昧な質問や複数候補がある場合に「聞き返し」を設定して推測回答を防ぐこと、用語集に「言い換え・別名」を登録して誤検索を抑制すること、および回答の「References」や「参照元」プレビュー機能で人が直接元のドキュメントを確認して判断することが示されている。 ### Q: 「略語の意味確認」で、部署の違う意味を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 discuss returning another department's meaning for an abbreviation. Related measures can be applied. Prevention: Create a glossary containing official names, readings/abbreviations, alternative names, and brief definitions, and register it in RAG. Add clarification rules so AI asks rather than guesses when meanings cannot be distinguished. Display: Sources/References links and thumbnails identify referenced documents. Verification: Users inspect original sources through links or previews to decide whether they belong to the intended department, and explicitly specify departmental conditions when asking. **回答（日本語）** 「略語の意味確認」で「部署の違う意味を回答する」という特定の状況に対する直接的な記述はありませんが、関連する機能や対策についてドキュメントから意訳して回答を導き出すことができます。 検出・抑制：管理者が「正式名称」「読み・略称」「言い換え・別名」「簡単な定義」を記載した「用語集」を作成してRAGデータベースに投入することで、誤認を抑制できます。また、システム環境設定で「聞き返し」のルールを設定し、参照情報に複数の異なる情報があり特定できない場合は推測せずユーザーに聞き返すよう制御できます。 表示：回答の末尾に「参照元（出典）」や「References」が表示され、参照されたドキュメントのリンクやサムネイルから確認できます。 できない場合の確認手順と人が判断する範囲：利用者は回答の「参照元（出典）」のリンクやプレビュー機能から元のドキュメントを直接確認し、意図した部署の情報であるかを判断します。また、質問時に部署などの条件を絞って聞くという工夫を人が行います。 ### Q: 「条件を付けた検索」で、指定範囲外の情報が混じることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** The documentation explains restricting referenced documents through metadata filters, displaying References links and reasoning through Show AskDona Thoughts, and checking originals in source previews. It also recommends checking sources at the end of answers. Combining these descriptions explains how to limit and identify out-of-scope information and the verification and judgment required from people. **回答（日本語）** ドキュメントにおいて、回答時に参照するドキュメントを「メタデータフィルター」で絞り込むことで情報を限定できることが説明されています。また、ドキュメントでは、回答の根拠となったドキュメントへのリンク（References）や、思考過程（Show AskDona Thoughts）が表示されること、さらに参照元プレビュー機能により元のドキュメントを直接参照して正確性を確認できることが記載されています。ドキュメントでは、回答の末尾に記載される「参照元（出典）」を確認することが有効であると述べられています。これらを組み合わせることで、指定範囲外の情報が混じることに対する抑制・表示・確認手順および人が判断する範囲を説明することができます。 ### Q: 「複数シートのExcel」で、列やシートの意味を取り違えることが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** Answer: Use worksheet tabs and drag-based column selection in the preview to prevent errors. Basis: Users can switch sheets and select item cells by dragging. People should verify that the correct sheet is displayed and check for merged cells. **回答（日本語）** 【回答】プレビュー画面でのシート切り替えや列のドラッグ選択で防ぎます。 【根拠】ドキュメントによれば、複数シートがある場合はシートタブで切り替えでき、ドキュメントによれば、プレビュー上で列のセル範囲をドラッグして選択することで項目を抽出します。また、ドキュメントによれば、正しいシートがプレビュー表示されているか、結合セルがないかなどを人が確認します。 ### Q: 「施行日のある文書」で、施行前のルールを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)** No feature is directly documented for detecting or preventing a rule from being applied before its effective date. System-prompt rules for source priority and dates, metadata filtering, and human checks through source links at the end of answers can be combined to provide an interpreted answer. **回答（日本語）** 「施行前のルールを適用する」ことに対する直接的な検出・抑制・表示機能についての文字通りの言及はありませんが、システムプロンプトの設計（優先順位や日時の判別）やメタデータフィルターによる参照情報の限定、および回答末尾の「参照元（出典）」リンクから人が直接確認する手順について言及されており、これらを組み合わせることで意訳して回答することができます。 ### Q: 「製品版ごとの手順」で、別バージョンの操作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)** The documentation does not directly mention version-specific product procedures or operations for another version. Similar guidance covers prompts distinguishing multiple systems, priorities for old and new information, cleanup of outdated files, References display, and source previews. These can be applied to prevent incorrect version guidance and have people verify the original sources. **回答（日本語）** ドキュメントには「製品版ごとの手順」や「別バージョンの操作」に直接言及した記述はありませんが、類似のケースとして、複数のシステム操作を切り分けるプロンプト設定や、新旧情報が混在する場合の優先順位設定、データベースでの旧版整理、回答時の参照元（References）の表示やプレビュー機能による確認について言及されています。これらを応用・意訳することで、別バージョンの誤案内を防ぐ検出・抑制方法や、人が参照元を直接確認して判断する手順として回答を構成できます。 ### Q: 「部門別の例外規程」で、共通ルールだけで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)** Combining the documentation provides an answer. Clarification and source-priority rules in the system prompt make AI ask follow-up questions rather than guess at ambiguous requests. The answer screen displays Show AskDona Thoughts and References. Users check reasoning, sources, and previews, then make the final judgment on accuracy under the initial-AI-assessment, final-human-decision model. **回答（日本語）** ドキュメントの記述を組み合わせることで回答を導き出せます。AskDonaでは、システムプロンプト（システム環境設定）で「聞き返し」や「参照優先順位」を設定することで、曖昧な質問に対して推測で答えず聞き返すよう制御（検出・抑制）できます。また、回答画面に「Show AskDona Thoughts（思考過程）」や「References（参照元）」を表示します。確認手順として、回答末尾の「参照元（出典）」やプレビュー機能、思考過程を確認し、人が判断する範囲は「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルに基づき、最終的な正確性の確認や判断を行います。 ### Q: 「不足する知識の把握」で、文書の不足と検索失敗を混同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 describe a feature for distinguishing missing documents from search failures. It does explain diagnosing problems in the question, data, or settings, and provides reasoning, References links, source previews, search-progress displays with result counts, citation numbers, and source lists. These descriptions can be interpreted to answer the question. **回答（日本語）** ドキュメントには「文書の不足と検索失敗を混同する」という直接的な表現に対する検出・抑制・表示機能についての言及はありませんが、検索がうまくいかない原因を「質問側」「データ側」「設定側」に切り分ける手順や、回答の根拠を確認するための「Show AskDona Thoughts（思考過程）」、「References（リンク）」、「参照元プレビュー」、回答生成時の「情報を検索中（見つかった件数表示）」、「引用番号」、「ソース一覧」などの表示・確認機能が説明されており、これらを意訳することで回答となります。 ### Q: 「根拠が弱い説明」で、個人の見解を公式見解として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)** Answer: There is no direct statement, but RAG behavior, settings, and verification features can be applied. Basis: Relevant documentation includes the system rule prohibiting facts, numbers, and URLs absent from references; Show AskDona Thoughts, References, and source previews; and the AI Analysis feature in Insights. **回答（日本語）** 【回答】直接の言及はないが、RAGの仕組みや設定、確認機能で対応可能。 【根拠】ドキュメントのシステム環境設定「架空情報の禁止：参照情報にない事実・数値・URL は生成しない」、ドキュメントの「Show AskDona Thoughts」「References」「参照元プレビュー」、ドキュメントのインサイト「AI分析」など。 ### Q: 「回答の出典確認」で、出典が結論を裏付けていないことが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** No automatic feature is directly documented for detecting conclusions unsupported by sources. The documentation does describe reference-only, no-speculation prompt rules, verification through source previews and Show AskDona Thoughts, and human comparison with original documents. These can be interpreted to answer the question. **回答（日本語）** 「出典が結論を裏付けていない」ことに対する自動検出機能についての直接的な言及はありませんが、システムプロンプトで「参照情報ベースのみで回答する（推測禁止）」などのルールを設定して抑制する方法や、利用者が「参照元プレビュー」や「Show AskDona Thoughts」を使って確認する手順、人が直接ドキュメントを参照して正確性を確認する（判断する）という点については、ドキュメントに記載されており、意訳することで回答を導き出すことができます。 ### Q: 「事実と推測の区別」で、推測を事実として転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 recommends a system-prompt rule prohibiting guesses. It also explains checking sources/References and original-document previews, and inspecting reasoning through Show AskDona Thoughts. Combined, these descriptions explain prevention, display, verification, and human judgment. **回答（日本語）** ドキュメントにおいて、システムプロンプト（システム環境設定）で「推測で回答しない」というルールを設定して抑制するコツが記載されています。また、ドキュメントにおいて、回答の正確性を確認するために、回答の末尾に表示される「参照元（出典）」や「References」から元のドキュメントを直接参照・プレビューして確認する手順や、「Show AskDona Thoughts」で思考過程を確認できることが示されており、これらを意訳することで、検出・抑制・表示方法および人が判断する範囲についての回答となります。 ### Q: 「根拠付き回答の共有」で、共有先で根拠を開けないことが心配です。どう防いで確認できますか？ **Answer (English)** When Apply clearance level is enabled for sharing, only users whose clearance is at least as high as the sender's can access the session. Recipients with insufficient clearance either do not see it or receive an access error. Settings such as clearance can be changed in the sharing edit dialog. People must decide and configure recipients' access in accordance with organizational security policy. **回答（日本語）** ドキュメントによれば、共有元で「クリアランスレベルを適用」がONに設定されている場合、共有セッションへのアクセスは送信者と同等以上のクリアランスレベルを持つユーザーに限定されます。クリアランスレベルが不足している受信者には、共有セッションが表示されないか、アクセス時にエラーが表示されます。できない場合の確認手順として、共有設定の編集ダイアログからクリアランスレベルなどの設定を変更することができます。また、人が判断する範囲として、組織のセキュリティポリシーに沿って共有先の閲覧権限（クリアランスレベル）を適切に設定・判断することが挙げられます。 ## Compared with other approaches (他の方法との比較) ### Q: 「資料の横断読解」には、手作業の突き合わせと文書を使うAIをどう使い分けるとよいですか？ **Answer (English)** The documentation does not directly compare cross-document reading with manual comparison. Deep Research and Batch Assessment descriptions can be organized to answer the question. Replacing manual checks with initial AI assessment reduces effort and improves consistency; people focus final review on selected results such as Unable to determine or Not implemented. Suitable uses include cross-document investigation, recurring checks of hundreds or thousands of items, and checking many items against one document. Alternatives are preferable for a short checklist, individually answerable RAG chat questions, or extracting information from a single document. **回答（日本語）** ドキュメントには「資料の横断読解」という言葉そのものを用いて手作業の突き合わせと直接比較している箇所はありませんが、複数の文書を横断的に調査・比較する「Deep Research」や、手作業でのチェックをAIによる一次評価に置き換える「Batch Assessment」の機能説明において、手作業との違いや向く条件、別の方法がよい条件が言及されています。 具体的には、手作業と比べた変化として「担当者の手作業からAIによる一次評価に置き換え、工数を大幅に削減する」ことや「担当者ごとの判定のばらつきを減らし、評価の一貫性を確保する」こと、「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルにより「判断不可」や「未対応」などの特定の項目だけに集中してレビューできるようになることが示されています。 また、向く条件として「複数の文書を横断的に調査・比較したい場合」や「数百〜数千の評価項目を定期的にチェックする業務」、「1ドキュメント×多項目チェック」が挙げられています。 一方で、別の方法がよい条件として「数項目程度の簡単なチェックリストだけで十分な場合」や「RAGチャットで個別に質問すれば解決する場合」、「単一の文書から情報を引き出す質問であれば、通常のAskDonaのモードで十分」であることが示されています。これらを意訳・整理することで、質問に対する回答を構成することができます。 ### Q: 「文書間の食い違い」には、目視での文書比較と文書を使うAIをどう使い分けるとよいですか？ **Answer (English)** Answer: AI can perform the initial assessment so people focus on final decisions. Basis: Batch Assessment supports targeted manual review only of Unable to determine or Review required items, reducing effort for large workloads. Deep Research is particularly useful for cross-document investigation and comparison, while standard mode is sufficient for a single-document question. The documentation also requires contradictions between documents to be stated explicitly. **回答（日本語）** 【回答】AIが一次評価を行い、人間が最終判断に集中する分業が可能。 【根拠】ドキュメントによれば、Batch Assessment等を用いて「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルを構築することで、担当者は「判断不可」や「要確認」の項目だけに集中して目視レビューを行えるようになり、大量業務を省力化・効率化できます。また、ドキュメントによれば、複数の文書を横断的に調査・比較したい場合には「Deep Research」モードが特に有効であり、単一の文書から情報を引き出す質問であれば通常のモードで十分とされています。さらに、ドキュメントでは、ドキュメント間に矛盾がある場合は明確に示す行動原則が挙げられています。 ### Q: 「回答の出典確認」には、出典のないチャット回答と文書を使うAIをどう使い分けるとよいですか？ **Answer (English)** Answer: Source verification makes the feature suitable for accurately consulting internal materials. Basis: AskDona RAG chat searches registered databases and displays citation numbers, source links, and previews for verification. GPT chat without RAG is better suited to general questions and writing. **回答（日本語）** 【回答】出典確認が可能になり、社内資料の正確な参照に向く。 【根拠】ドキュメントより、AskDona（RAGチャット）は登録されたデータベースを検索して回答し、引用番号や参照元リンク、プレビューを表示して出典確認ができるため、社内資料の正確な参照に向きます。一方、RAGなしのGPTチャットは一般的な質問や文章作成に向きます。 ### Q: 「根拠付き回答の共有」には、回答文だけの転送と文書を使うAIをどう使い分けるとよいですか？ **Answer (English)** The documentation details RAG shared sessions, including benefits and limitations. Although it does not directly compare them with forwarding only answer text, the differences can be inferred: shared sessions include questions, answers, source documents, and References; recipients can continue the conversation; clearance levels control access; and external users cannot receive shares. These features can be organized to explain when each approach is suitable. **回答（日本語）** ドキュメントには、AskDonaのRAGチャットにおける「共有セッション」機能の仕様やメリット、制限事項が詳しく記載されています。「回答文だけの転送」という言葉自体は直接使われていませんが、共有セッション機能の特徴（質問と回答だけでなく参照元ドキュメントやReferences一覧が共有されること、受信者が会話を続けられること、クリアランスレベルによるアクセス制御ができること、組織外のユーザーには共有できないことなど）を意訳・整理することで、回答文だけの転送と比べた違いや、それぞれの向く条件・別の方法がよい条件を示すことができます。