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社内文書・マニュアル・議事録をAIで横断検索。 RAG（検索拡張生成）技術を活用した社内ChatGPTシステムの構築を支援します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）とは、AIが回答を生成する際に社内文書などの外部データを検索・参照することで、正確で根拠のある回答を生成する技術です。社内ChatGPTとして活用することで、社内情報の検索・共有を劇的に効率化します。
こんな課題はありませんか？
社内の情報共有・ナレッジ管理でお困りの企業様を、RAG技術で支援します。
社内情報が見つからない
必要な情報を探す時間が1日の25%を占め、生産性が大幅に低下している。
ナレッジが属人化
ベテラン社員の退職で重要な知見が消失。暗黙知の共有ができていない。
マニュアルが分散
SharePoint、Confluence、ファイルサーバーなど複数の場所に文書が散在している。
既存検索が使えない
キーワード一致でしかヒットせず、意味的な検索ができない。探し物に時間がかかる。
RAG技術の仕組み
4つのステップで、社内文書から正確な回答を生成します。
文書の取込・ベクトル化
社内文書（PDF、Word、Excel、議事録など）を取り込み、AIが理解できるベクトルデータに変換します。
ユーザーの質問を理解
ユーザーが自然言語で質問すると、AIが質問の意図と文脈を深く理解します。
関連文書を高精度検索
ベクトル検索により、キーワード一致ではなく意味的に関連する文書を高精度で検索します。
AIが文脈を理解して回答生成
検索された文書を元に、AIが正確で根拠のある回答を生成。出典も明示します。
サービス詳細
RAG技術を活用した社内検索システムの構築を、4つの軸で支援します。
社内ChatGPT構築
社内文書を学習したAIチャットボットを構築。誰でも自然言語で質問するだけで、必要な情報にアクセスできます。
ナレッジベース構築
マニュアル・FAQ・議事録などの社内文書を統合した検索基盤を構築。情報のサイロ化を解消します。
既存システム連携
SharePoint、Confluence、Notion、Google Drive等の既存ツールとシームレスに連携。導入の手間を最小化します。
セキュリティ対応
オンプレミス/VPC対応で、社内データを社外に出さずにAI検索を実現。セキュリティポリシーに準拠します。
対応プラットフォーム
主要なAIプラットフォームとベクトルDBに対応。貴社の環境に最適な構成をご提案します。
導入プロセス
最短2週間でPoC開始。段階的に進めることで、リスクを最小化しながら確実に成果を実現します。
要件ヒアリング・データ調査
1-2週間貴社の業務課題・対象データ・セキュリティ要件をヒアリングし、最適なRAG構成を設計します。
PoC・プロトタイプ構築
2-4週間実データを使ったプロトタイプを構築し、検索精度と実用性を検証します。
本番環境構築・チューニング
1-3ヶ月本番環境を構築し、精度チューニング・UI開発・既存システム連携を行います。
運用開始・継続改善
継続運用開始後も精度モニタリング・データ更新・機能改善を継続的にサポートします。
料金プラン
PoCから全社展開まで、段階に応じたプランをご用意しています。まずはPoCからお試しください。
PoC（実証実験）
小規模データでの検証、精度評価。RAG導入の効果を実データで確認できます。
- 小規模データ検証
- 精度評価レポート
- プロトタイプ構築
- 導入判断支援
スタンダード
部門単位での本番導入。特定の業務領域にフォーカスしたRAGシステムを構築します。
- 部門単位の導入
- 本番環境構築
- データ連携設定
- ユーザー研修
- 3ヶ月保守付き
エンタープライズ
全社展開、複数データソース統合。大規模な社内ナレッジ基盤を構築します。
- 全社展開対応
- 複数データソース統合
- 高度なセキュリティ
- カスタムUI構築
- 専任サポート
- SLA保証
月額保守・運用
精度改善、データ更新、監視。導入後の継続的な運用をサポートします。
- 精度モニタリング
- データ定期更新
- システム監視
- 問い合わせ対応
業界別活用事例
幅広い業界でRAGシステムの導入を支援し、具体的な成果を実現しています。
技術文書・設計図面の横断検索で設計時間40%削減
数万件の技術文書と設計図面をRAGシステムに統合。過去の設計事例や技術仕様を瞬時に検索可能にし、設計業務の大幅な効率化を実現。
コンプライアンス文書・規制文書の即時検索
膨大な規制文書・コンプライアンス関連資料をAIで検索。法改正時の影響範囲特定や社内規程との照合を即座に実行可能に。
社内Wiki・Slack履歴からのナレッジ自動抽出
散在する社内Wiki、Slack履歴、ドキュメントを横断検索。新入社員のオンボーディング時間を大幅に短縮し、ナレッジの属人化を解消。
よくあるご質問
RAG導入に関するよくあるご質問にお答えします。 その他のご質問はお気軽にお問い合わせください。
QRAGとは何ですか？
ARAG（Retrieval-Augmented Generation）は「検索拡張生成」と呼ばれる技術です。AIが回答を生成する際に、社内文書などの外部データを検索・参照することで、正確で根拠のある回答を生成します。ChatGPTなどのLLM単体では知り得ない、貴社固有の情報に基づいた回答が可能になります。
Q社内データのセキュリティは大丈夫ですか？
Aはい、セキュリティを最優先に設計します。Azure OpenAI ServiceやAmazon Bedrockなどのエンタープライズ向けプラットフォームを使用し、データは貴社のクラウド環境内で処理されます。オンプレミス対応も可能で、データが社外に出ることはありません。
Qどのような文書形式に対応していますか？
APDF、Word、Excel、PowerPoint、テキストファイル、HTML、Markdownなど主要な文書形式に対応しています。また、SharePoint、Confluence、Notion、Google Driveなどのクラウドストレージからの直接取込にも対応しています。
QPoCにはどのくらいの期間がかかりますか？
APoCは最短2週間から開始可能です。小規模なデータセット（数百件程度）であれば、2〜4週間で精度検証まで完了します。データの準備状況や規模により前後しますので、まずはお気軽にご相談ください。
Q既存のSharePointやConfluenceと連携できますか？
Aはい、SharePoint、Confluence、Notion、Google Drive、Box、Slack等の主要なビジネスツールと連携可能です。既存の文書管理体制を変えることなく、AIによる横断検索を追加できます。
Q精度はどのくらいですか？
A一般的に、適切にチューニングされたRAGシステムでは80〜95%の精度を達成しています。精度はデータの品質や量、チューニングの度合いにより異なりますが、PoCで実際の精度を検証した上で本番導入を判断いただけます。
Q導入後のデータ更新はどうなりますか？
A新しい文書が追加された際は、自動または定期的にベクトルデータベースを更新する仕組みを構築します。月額保守プランでは、データの定期更新・精度モニタリング・改善を継続的にサポートします。
Q他のAI検索ツールとの違いは何ですか？
A汎用的なAI検索ツールと異なり、貴社の業務要件に合わせた完全カスタマイズが可能です。データソースの選定、検索精度のチューニング、UIのカスタマイズ、セキュリティ要件への対応など、エンタープライズグレードの品質を提供します。
上記以外のご質問や、貴社に最適なRAG導入プランのご相談など、 お気軽にお問い合わせください。
