概要
LINEヤフーが開発した社内RAG「team-brain」は、散在するドキュメントやソースコードをAIエージェントが参照可能にすることで、高度な調査やタスクの自走化を実現しました。
詳細内容
LINEヤフーのメトリクスチームが、Confluence、GitHub、Slack、Jiraに点在する知識を統合して検索できるRAG（Retrieval-Augmented Generation）基盤「team-brain」を構築した事例。このシステムは生成機能を持たず、検索に特化することでClaude CodeなどのAIエージェントに正確な一次情報を渡す役割を担います。
### 技術的特徴と工夫
- **ハイブリッド検索**: OpenSearchを採用し、キーワード（BM25）とベクトル（kNN）を組み合わせることで、エラーメッセージ等の固有名詞と自然文の意図の両方に対応。
- **差分埋め込みと冪等パイプライン**: 毎日11万チャンクを更新するバッチ処理において、ハッシュによる差分検知やupsert処理を導入し、運用コストの削減と信頼性を両立。
- **評価指標の導入**: gold set（正解ペア）を用いたrecall@5やMRR@5の計測により、定量的かつ客観的な改善サイクルを確立。
### 導入効果
調査時間が平均65%削減され、AIエージェントが過去の経緯を自律的に調べて環境構築等のストーリーを完走できるなど、チーム開発における「属人化の解消」と「AIによるタスク代行」の両面で大きな成果を挙げています。