従来の課題（Before）
規程が分厚く、雇用形態別・年次別の条件分岐が多い。人事/総務の担当者が口頭やメールで都度回答し、繁忙期には滞留。回答の根拠も人によってブレてしまう。
なぜ起きるのか
従来の検索型AI（RAG）は文章の類似度で断片を引くため、「正社員の有給」を聞かれて「契約社員の規定」を混ぜて返すような取り違えが起きる。なぜその回答かを説明できず、人事の説明責任に耐えない。
VoiceCore でどう変わるか
取り違えず、根拠つきで一次対応
就業規則をツリー化し、社員が音声で質問すると、雇用形態→対象制度→条件の分岐を正しく辿った回答を、参照した条文（docID）つきで即座に返す。担当者は足跡を見て回答根拠を確認できる。
効果の見立て（期待される変化）
- 定型問い合わせの一次対応を自動化し、人事担当の対応時間を削減（想定）。
- 回答根拠が統一され、説明責任に強くなる。
- 繁忙期の滞留を緩和。複雑な判断・例外は人へエスカレーション。
探索の足跡
- 就業規則ツリーreason: query: "正社員 / 有給"
- 休暇制度
- 正社員reason: "雇用形態=正社員" に分岐
- 年次有給休暇doc-rule-08
このケースで辿る足跡のサンプル（想定）。実際の経路はナレッジ構造により異なります。