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AI社内ナレッジ基盤構築とは、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）技術を活用して、社内に散在する文書・マニュアル・FAQ・規程などのナレッジを一元的にAI検索できるシステムを構築するサービスです。従来のキーワード検索では見つけられなかった情報も、自然言語で質問するだけで根拠となるドキュメントとともに正確な回答を得られます。ベクトル検索とLLM（大規模言語モデル）を組み合わせることで、社内情報に基づいたハルシネーション（誤回答）の少ない信頼性の高いAI回答を実現します。Radineerでは、データ調査からPoC、本番構築、運用改善まで一貫してサポートし、培ったノウハウを活かして最適なRAGシステムを提供します。
ご相談から納品までの進め方
どのサービスでも共通の流れです。最初の30分で、そもそも着手する価値があるかからお伝えします。
STEP 01
オンラインで30分
現状をうかがい、向いているかどうかをお伝えします。売り込みはしません。
STEP 02
対象を1つ決める
手をつける範囲を絞ります。広げすぎると成果が見えなくなるためです。
STEP 03
工程に分解する
いまの手順を書き出し、どこを変えるかを決めます。
STEP 04
動く形にして納品
使える状態で渡します。次の担当者が引き継げる形で手順も残します。
業界でご支援しています
サービスの流れ
データ調査・要件定義
- 対象データソースの棚卸し
- データ品質・量の評価
- システム要件定義
- アーキテクチャ設計
RAG基盤構築・チューニング
- ベクトルDB構築・Embedding生成
- RAGパイプライン実装
- 検索精度チューニング
- チャットUI開発
運用・継続改善
- データ更新の自動化
- 精度モニタリング・改善
- 利用状況ダッシュボード
- ユーザーフィードバック反映
料金プラン
貴社の課題に合わせた最適なプランをご提案します
成功事例
課題から成果まで、具体的な改善事例をご紹介
技術文書・設計書が複数のシステムに散在し、必要な情報にたどり着くまでに平均40分かかっていた
RAGによる社内技術ナレッジ検索AIを構築。SharePoint・ファイルサーバー・Confluenceを統合し自然言語で横断検索可能に
社内FAQ・マニュアルが活用されず、ヘルプデスクへの問い合わせが多発していた
社内FAQ AIチャットボットを構築。就業規則・経費精算・IT手順を学習させ24時間自動回答を実現
法令・規定・社内ルールの確認に時間がかかり、コンプライアンスチェックが属人化していた
法務・コンプライアンス特化のRAGシステムを構築。法令データベースと社内規程を統合し根拠付きの回答を生成
過去の提案書・プロジェクト知見がナレッジとして蓄積されず、毎回ゼロから資料を作成していた
営業ナレッジ検索AIを構築。過去提案書・見積書・商談記録をベクトル化し、類似案件の即座検索を実現
他社との比較
Radineerが選ばれる理由
| 項目 | Radineer | 他社 |
|---|---|---|
| RAG構築実績 | ◎ | △ |
| ベクトル検索精度 | ◎ | ○ |
| マルチソース対応 | ◎ | △ |
| セキュリティ対策 | ◎ | ○ |
| カスタムUI開発 | ◎ | × |
| AI活用ノウハウ | ◎ | △ |
| 運用・改善支援 | ◎ | × |
担当コンサルタント
経験豊富な専門家がサポートします
喜多 湧一
代表社員 / CEO
SEO・デジタルマーケティング歴10年以上。大手企業から中小企業まで幅広く支援。AI活用・LLMO対策のパイオニア。
江藤 圭一
執行社員
大手SEO会社出身。EC・メディア・BtoBサービスなど幅広い業界のSEO改善を担当。
よくあるご質問
Q.RAGとは何ですか？
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を基にAIが回答を生成（Generation）する技術です。社内文書をデータソースとして活用することで、自社固有の質問に正確に回答できるAIシステムを構築できます。
Q.RAGとは何ですか？
通常のAIチャットボット（ChatGPT等）は学習済みの一般知識で回答するため、社内固有の情報には回答できません。RAGは社内文書をリアルタイムに検索して回答を生成するため、「うちの会社の経費精算ルールは？」といった社内固有の質問にも根拠付きで正確に回答できます。
Q.RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を基にAIが回答を生成（Generation）する技術です。社内文書をデータソースとして活用することで、自社固有の質問に正確に回答できるAIシステムを構築できます。
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、外部のデータベースやドキュメントから関連情報を検索（Retrieval）し、その情報を基にAIが回答を生成（Generation）する技術です。社内文書をデータソースとして活用することで、自社固有の質問に正確に回答できるAIシステムを構築できます。
Q.導入にはどのくらいの期間がかかりますか？
PoCは2〜4週間、スタンダードプランは1〜2ヶ月、エンタープライズプランは2〜4ヶ月が目安です。データの整備状況やセキュリティ要件により変動します。段階的な導入も可能ですので、まずはPoCから始めることを推奨しています。
Q.セキュリティは大丈夫ですか？
オンプレミス環境やプライベートクラウドでの構築に対応しており、社外にデータが出ない構成も可能です。アクセス権限管理（SSO/AD連携）、監査ログ、通信暗号化を標準装備しています。金融機関や医療機関での導入実績もあります。
Q.通常のAIチャットボットとRAGの違いは何ですか？
PDF、Word、Excel、PowerPoint、HTML、Markdown、テキストファイルなどの主要形式に対応しています。画像内テキストのOCR抽出にも対応。SharePoint、Confluence、Google Drive、Notionなど主要プラットフォームとの連携も可能です。
Q.通常のAIチャットボット（ChatGPT等）は学習済みの一般知識で回答するため、社内固有の情報には回答できません。RAGは社内文書をリアルタイムに検索して回答を生成するため、「うちの会社の経費精算ルールは？」といった社内固有の質問にも根拠付きで正確に回答できます。
通常のAIチャットボット（ChatGPT等）は学習済みの一般知識で回答するため、社内固有の情報には回答できません。RAGは社内文書をリアルタイムに検索して回答を生成するため、「うちの会社の経費精算ルールは？」といった社内固有の質問にも根拠付きで正確に回答できます。
Q.既存システムとの連携は可能ですか？
はい。SharePoint、Confluence、Google Drive、Box、Notion、社内Wiki、Slack、Teamsなど主要システムとAPI経由で連携可能です。既存の社内ポータルやチャットツールにRAG機能を組み込むことも対応します。
Q.小規模な組織でも導入可能ですか？
はい、可能です。PoC/検証プラン（50万円〜）から始められますので、少人数のチームや特定部門からスモールスタートし、効果を確認してから全社展開することを推奨しています。
Q.導入費用はどのくらいですか？
データの追加・更新は自動化設定を行うため、専任の運用担当者は不要です。月額の運用・改善プランでは、精度モニタリング、改善提案、ユーザーサポートをRadineerが担当します。社内でのAI活用推進もサポートいたします。
DIAGNOSIS
どこから手をつけるべきか、3分で分かります
8つの質問に答えるだけで、自社のAI活用成熟度と次の一歩が分かります。無料です。