Enterprise RAG
月30万円〜
まずは小さくPoCから。社内ナレッジ検索を最短で始められます。
案件規模・支援内容に応じて最適なお見積りをご提案します。※大型案件は個別見積で構いません。
社内文書、議事録、マニュアル、規程、営業資料、FAQを対象に、 権限管理・引用・監査ログを考慮した企業向けRAG基盤を設計・開発します。
Enterprise RAG
社内ナレッジ検索
すべての回答に監査ログを記録
Enterprise RAGとは
Enterprise RAGとは、社内文書を生成AIで検索するだけでなく、権限管理、回答根拠の明示、監査ログ、Human in the Loopを含めて企業向けに設計するAIナレッジ基盤です。一般的な生成AIと異なり、回答の根拠となる社内文書を明示できる点が特徴です。
一般的な社内検索・個人向け生成AI・Enterprise RAGの違い
| 項目 | 一般的な社内検索 | 個人向け生成AI | Enterprise RAG |
|---|---|---|---|
| 目的 | キーワード一致検索 | 汎用的な質問応答 | 社内文書を根拠にした回答 |
| 開始速度 | 既存システム次第 | すぐ使える（社内情報は非対応） | PoCから最短2週間〜 |
| 権限管理 | システムによる | 基本的になし | 文書ごとに権限管理 |
| 監査性 | システムによる | 基本的になし | 検索履歴を監査ログとして記録 |
| 業務理解 | 検索対象の設定次第 | 汎用知識のみ | 現場ヒアリングを踏まえて設計 |
| PoC | 改修が必要な場合が多い | PoCという概念がない | 2〜4週間のPoCから検証 |
| 運用改善 | システム更新次第 | 継続的な改善の仕組みなし | 監査ログをもとに継続改善 |
| 費用目安 | 既存システムの改修費用による | 個人利用は無料〜数千円 | PoCは月30万円〜 |
いきなり大型開発はしません
2〜4週間のPoCで効果を確認してから進めます
社員採用より資本効率良くスタートできます
| 項目 | 正社員採用 | Enterprise RAG |
|---|---|---|
| 月額コスト | 月100万円前後（年収800〜1200万円相当） | 月30万円〜 |
| 採用期間 | 3〜6か月 | 最短2週間 |
| 教育 | 必要 | 不要 |
| 開始 | 採用後 | すぐ開始 |
| PoC | 別途必要 | PoCから可能 |
| 契約 | 雇用契約（期間の定めなし） | 業務委託契約（必要な期間だけ） |
こんな課題はありませんか？
社内資料が散らばっていて探せない
Notion / Google Drive / Slack / Box / SharePointに情報が分散している
社員が同じ質問を何度もしている
ChatGPTに社内情報を安全に使わせられない
権限管理が不安
回答根拠がないAIは業務に使いづらい
監査ログや利用履歴が必要
提供内容
ナレッジ整理からRAG基盤設計、本番化支援まで一気通貫で対応します
想定データソース
導入による削減効果（試算例）
実際の効果は業務内容・従業員数により異なります。あくまで一例としての試算です。
月5時間
1人あたりの情報検索時間
社内資料を探す時間の目安
約60%
想定削減率
RAG導入による検索時間の削減目安
年間約3,600時間
従業員100名の場合
削減できる想定工数（試算例）
RAG導入ステップ
対象文書の整理から本番運用・改善まで、9つのステップで導入します
1. 対象業務・対象文書の整理
RAG化する業務範囲と対象文書を整理します。
2. 権限・閲覧範囲の確認
誰がどの情報を参照できるかを確認します。
3. データソース選定
連携するデータソースと取得方法を選定します。
4. RAG方式設計
Retrieval方式・Vector DB構成を設計します。
5. Prototype開発
検索・引用表示を備えたプロトタイプを開発します。
6. PoC検証
実際の質問で回答精度・引用精度を検証します。
7. 回答精度・引用精度改善
検証結果をもとに精度を継続的に改善します。
8. 本番運用設計
権限制御・監査ログを含めた本番設計を行います。
9. 利用ログ・改善運用
利用状況をログで可視化し、継続改善します。
※ 導入期間・工数はデータ量・対象範囲により異なります。詳細はお問い合わせください。
Enterprise RAGは、検索AIではありません。
回答精度だけでは、企業AIは本番に出せません。
権限管理・監査ログ・回答根拠・Human in the Loopまで考慮した、企業専用のAIナレッジ基盤として設計します。
Permission-aware Retrieval
RBAC / ABAC
Audit Log
Evidence / Answer Source
Human in the Loop
Context Engineering
Enterprise Security
AI Governance
単なる社内AIチャットではなく、
Enterprise RAGへ
回答の速さだけでなく、以下の3点まで考慮した設計を行います。
「誰が、どの情報を、どの権限で参照できるか」
「AIが何を根拠に回答したか」
「人間確認が必要な判断はどこか」
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