「RAGって最近よく聞くけれど、具体的にどんな仕組みなの？」
「自社の業務にRAGを導入するメリットや費用感を把握したい」
このようにお考えの企業担当者の方は多いのではないでしょうか。
RAG（検索拡張生成）とは、AIが回答を生成する前に外部のデータベースから関連情報を検索し、その情報を根拠として回答を作成するアーキテクチャです。LLM（大規模言語モデル）単体では対応が難しかった社内固有の情報や最新データへの回答を、再学習なしで実現できる仕組みとして注目を集めています。
本記事では、RAGの基本的な仕組みからメリット・デメリット、国内外の活用事例、構築コストの目安、導入ステップまでを網羅的に解説します。RAGの導入を検討している方は、ぜひ参考にしてください。
| AI基本知識 | |
|---|---|
| AIエージェントとは | MCPとは |
| RAG（検索拡張生成）とは | ベクトル検索とは |
- 目次
RAG（検索拡張生成）とは
RAGの意味と読み方
RAGは「Retrieval-Augmented Generation」の略称で、日本語では「検索拡張生成」と訳されます。読み方は「ラグ」が一般的です。2020年にMeta社の研究者であるLewisらがNeurIPS 2020で提唱したアーキテクチャであり、LLM単体の限界を「外部知識の検索」で補うという画期的な考え方を示しました。
LLMは膨大なテキストデータを学習しているものの、その知識は学習時点のデータに限定されています。そのため、社内規程や最新の業界動向など、学習データに含まれない情報には対応が困難でした。RAGは、AIが回答する前に外部のナレッジベースから関連情報を検索・取得し、その情報を根拠として回答を生成する仕組みを提供することで、この課題を解決しています。
実際の運用では、社内マニュアル、製品仕様書、契約書、FAQ集など、企業が保有する多様な文書をナレッジベースとして登録できます。登録したデータはリアルタイムに反映されるため、モデルの再学習を待つことなく、常に最新の情報に基づいた回答を得られるのが大きな利点です。
RAGが注目される背景
RAGが注目を集める最大の理由は、LLMが抱える「ハルシネーション（もっともらしい嘘）」問題への有効な対策となる点にあります。LLMは学習データの範囲外の質問に対しても、もっともらしい文章を生成してしまうことがあり、ビジネスの現場では大きなリスク要因です。RAGを活用すれば、AIの回答範囲を信頼できる外部データに限定できるため、誤情報の発信リスクを大幅に低減できます。
市場規模の面でも、RAGへの期待は高まり続けています。調査会社の推計によると、グローバルRAG市場は2025年時点で約19億ドル規模に達しており、2030年には約100億ドル規模へ成長する見通しです。国内でも大手企業を中心にRAGの導入が加速しており、社内ナレッジの検索や問い合わせ対応の効率化といった実務的な活用が広がっている状況です。
RAGの仕組み
RAGの仕組みは、大きく「検索」「拡張」「生成」の3つのステップで構成されています。それぞれのステップを順に見ていきましょう。
各ステップは独立して最適化が可能であり、検索の精度だけを改善したい場合や、生成の品質だけを向上させたい場合にも柔軟に対応できる設計です。
ステップ1：検索（Retrieval）─ 質問に関連する情報を探す
ユーザーから質問が届くと、RAGはまずその質問をベクトル（数値の配列）に変換します。コンピュータはことばの意味をそのまま理解することはできませんが、ことばを多次元空間上の座標として数値化すれば、数学的な計算が可能になります。
この数値化された質問をもとに、あらかじめベクトル化して保存しておいたナレッジベース（社内文書やFAQなど）の中から、意味的に近い情報を瞬時に探し出すのが検索ステップの役割です。単純なキーワードの一致ではなく、「意味の近さ」で情報を検索する仕組みが、柔軟で高精度な情報取得を実現しています。
ステップ2：拡張（Augmented）─ 検索結果をAIに渡す
検索で見つけた関連情報は、LLMへ送るプロンプト（指示文）に動的に挿入されます。このプロセスは、しばしば「試験会場にカンニングペーパーを持ち込ませる」ようなアプローチに例えられます。LLMに「暗記で答えること」を強いるのではなく、最新の参考資料を手元に置いたうえで回答させるイメージです。
AIの回答を外部の確かな事実情報に結びつけるこのプロセスは「グラウンディング」と呼ばれています。プロンプト内で「以下の資料のみを根拠に答えてください」といった制御指示を加えることで、AIの回答範囲を厳格に制限できるのが特徴です。
ステップ3：生成（Generation）─ 根拠に基づいて回答を作る
LLMは、検索ステップで取得した情報を読み込み、その内容に忠実な回答を生成します。回答の中に「どの文書のどの部分を参照したか」という根拠情報を含めることも可能なため、利用者は回答の正確性を自分の目で確認できます。
この根拠提示の仕組みにより、回答の検証が容易になり、コンプライアンスが重視される金融・医療・法務などの業界でも、安心してAIを活用できる基盤が整います。RAGは単なる検索ツールではなく、「AIの高い知能」と「外部の信頼できるデータ」の橋渡しを行うシステムだと言えるでしょう。
RAGのメリット
再学習なしで知識を更新できる
RAGの大きな利点は、ナレッジベースのドキュメントを差し替えるだけで最新情報に対応できる点です。LLM自体を再学習（ファインチューニング）させるには、大量のデータ準備とGPUリソースが必要であり、時間もコストもかかります。
一方、RAGであればナレッジベースに最新の文書を追加するだけで済むため、運用コストと情報更新にかかる時間を大幅に削減できます。法改正への対応や製品仕様の変更など、頻繁な情報更新が求められるビジネス環境において、この柔軟性は大きな強みとなるでしょう。
社内固有の情報に基づいた回答を実現できる
LLMが学習していない社内規程やマニュアル、顧客対応履歴、議事録といった企業独自のデータも、RAGのナレッジベースに登録すれば回答の根拠として活用できます。部門ごとに異なる業務知識や、属人化しがちなノウハウをAIが横断的に検索・提示することで、ナレッジの属人化解消や社内の情報共有促進にもつながります。
たとえば、新入社員が業務マニュアルの内容について質問した場合、RAGが該当箇所を自動で検索し、正確な情報をもとに回答を生成できるため、先輩社員への問い合わせ負担の軽減が期待できます。
回答の根拠を提示できる
RAGでは、「どの文書のどの部分を参照して回答を生成したか」を併せて提示できるため、回答の検証が容易に行えます。とくにコンプライアンスが重視される金融・医療業界では、この説明可能性が導入判断を後押しする大きな要因となっています。
回答に根拠が紐づいていることで、利用者はAIの回答を鵜呑みにすることなく、原典に立ち返って確認できます。「AIの便利さ」と「情報の信頼性」を両立できる点が、RAGがビジネスシーンで高く評価される理由のひとつです。
ハルシネーション（AIの嘘）を抑制できる
ハルシネーションとは、AIが事実に基づかない情報をあたかも正しいかのように生成してしまう現象です。RAGでは、「以下の資料のみを根拠に答えてください。資料にないことは『わかりません』と回答してください」といったプロンプト制御により、回答範囲を外部データに限定できます。
これにより、事実に基づかない回答のリスクを大幅に低減できます。ただし、RAGはハルシネーションを「完全に」なくす技術ではなく、検索精度やデータ品質に依存する側面があることは認識しておく必要があるでしょう。
RAGのデメリット・注意点
検索精度がそのまま回答精度に直結する
RAGの回答品質は、検索ステップの精度に大きく左右されます。検索段階で不適切な情報を取得してしまうと、LLMは誤った根拠に基づいて回答を生成しかねません。「Garbage in, garbage out（ゴミを入れたら、ゴミが出てくる）」の原則は、RAGにも当てはまります。
そのため、ナレッジベースの品質管理は不可欠です。情報の古さや誤り、データの重複が検索精度を大幅に低下させるため、定期的なデータの棚卸しと更新の体制構築が求められます。
データの鮮度管理が必要
RAGのナレッジベースは自動的に最新化されるわけではありません。ナレッジベースの更新が滞ると、古い情報や誤った情報がそのまま回答に反映されてしまうおそれがあります。たとえば、改定済みの社内規程の旧版がナレッジベースに残っていれば、AIは古い規程をもとに回答を生成してしまうかもしれません。
この課題を防ぐためには、文書オーナーの明確化と、定期的なデータ更新のワークフローを組織的に構築することが重要です。
セキュリティとアクセス権限の設計が不可欠
社内の機密文書をナレッジソースとして利用する場合、アクセス制御やログ管理、情報漏洩対策を徹底しなければなりません。本来閲覧権限のない社員がRAG経由で機密情報にアクセスできてしまう状況は、大きなセキュリティリスクとなります。
文書ごとのアクセス権限を検索段階で制御する仕組みや、「誰が・いつ・何を質問し・どの文書を参照し・何を回答したか」を記録する監査ログの設計が求められます。RAGの技術的な側面だけでなく、運用ルールの整備が導入成功のカギを握ります。
レスポンス速度とコストの増加
LLM単体の推論に加えて、検索処理や再ランキングが追加されるため、応答時間とAPI利用コストが増加する傾向にあります。リアルタイム性が求められるユースケースでは、レスポンス速度の最適化が課題となります。
とはいえ、近年のマネージドRAGサービスでは処理の最適化が進んでおり、実用上十分な速度で応答できる環境も整いつつあります。導入目的に応じた適切なインフラ設計が、コストパフォーマンスを左右するポイントです。
RAGの精度を左右する要因
RAGの回答精度は一様ではなく、設計や運用のあり方によって大きく変動します。精度に影響を与える要因を正しく理解することが、RAGの効果を最大限に引き出すための第一歩です。
データの品質
ナレッジベースに登録する情報の品質は、RAGの精度に直結します。情報の古さ、内容の誤り、データの重複が存在すると、検索精度は大幅に低下してしまいます。定期的なデータクレンジングと更新体制の構築が欠かせません。
具体的には、文書のバージョン管理、重複ドキュメントの統合、廃止文書の削除といった運用フローを整備することが重要です。「データの品質が悪いまま導入したが、期待した精度が出ない」という失敗を避けるためにも、導入前のデータ品質の棚卸しが成功の第一歩となります。
チャンク設計
チャンク設計とは、文書をどのような単位で分割するかの設計を指します。固定長チャンキング、セマンティック（意味的）チャンキング、階層的チャンキングなどの手法があり、用途に応じた使い分けが欠かせません。チャンクが長すぎるとノイズが増え、短すぎると文脈が消失してしまうため、適切な分割粒度の見極めが精度改善の重要なポイントです。
たとえば、FAQのような短い文書では1問1答単位でのチャンキングが有効ですが、契約書や規程のような長文書では、セクション単位での分割が有効となる場合があります。文書の種類に応じた柔軟な設計が求められます。
検索方式の選定
検索方式には、ベクトル検索（意味的な類似度で検索）、キーワード検索（BM25など文字列の一致で検索）、そして両者を組み合わせたハイブリッド検索があります。日本語環境では、製品型番や規程番号などの完全一致が必要な場面も多いため、ハイブリッド検索の導入が効果的です。
ベクトル検索だけでは「規程第12条」のような正確な番号での検索が苦手であり、キーワード検索だけでは「休暇の取り方」のような意味的な質問に対応できません。両方の強みを活かすハイブリッド方式が、実務では最もバランスの取れた選択肢となります。
リランキング（再順位付け）
検索で取得した複数の候補文書を、さらに精密な基準で再評価し、順位を付け直すプロセスがリランキングです。初回の検索で拾い上げた文書の中から、質問との関連度がより高い文書を上位に並べ替えることで、LLMに渡す情報の質を高められます。
リランキングを導入することで、初回検索では上位にならなかったが実際には最も関連性の高い文書を、正しく最上位に配置できるようになります。特に大規模なナレッジベースを扱う場合には、リランキングの有無が回答品質を大きく左右する要素となります。
プロンプト設計
「根拠にない情報は回答しない」「不明な場合は『わかりません』と答える」といった制御指示をプロンプトに組み込むことで、生成品質を管理できます。プロンプト設計の精度は、ハルシネーション抑制に直結する重要な要素です。
加えて、検索結果の提示順序や出典の明示方法もプロンプトで制御できます。「参照した文書名と該当箇所を回答の末尾に記載してください」のような指示を加えることで、回答の透明性と検証性を高めることが可能です。
継続的な評価と改善
RAGは一度構築して終わりではなく、運用開始後も定期的に検索品質と生成品質を分離して評価し、改善を繰り返す体制が必要です。「検索が正しいか」と「生成が根拠に従っているか」を分けて測定することが、精度向上への近道となります。
評価指標としては、検索側ではRecall（再現率）やMRR（平均逆順位）、生成側ではFaithfulness（忠実度）やAnswer Relevancy（回答関連性）といった指標が活用されています。これらを定期的にモニタリングすることで、精度劣化を早期に検知できます。
RAGと他のAI技術との違い・使い分け
RAGは有効な技術ですが、万能ではありません。目的に応じて他のAI技術との使い分けを検討する必要があります。
ファインチューニング、ロングコンテキストLLM、AIエージェントとの組み合わせなど、目的に応じた最適な構成を検討する視点が重要です。それぞれの技術との違いと使い分けの基準を整理しましょう。
RAG vs ファインチューニング
ファインチューニングは、LLMそのものを追加データで再学習させ、出力スタイルや判断傾向を固定する手法です。知識の頻繁な更新にはRAGが適しており、回答のトーンや形式の統一にはファインチューニングが強みを発揮します。
迷った場合は、まずRAGから着手し、必要に応じてファインチューニングを追加するのが実務的なアプローチです。両者を組み合わせることで、知識の鮮度と出力品質の両立が期待できます。
| 比較項目 | RAG | ファインチューニング |
|---|---|---|
| 知識の更新 | ナレッジベースの差し替えで即時対応可能 | 再学習が必要で時間とコストがかかる |
| 出力スタイル | プロンプト設計に依存 | モデルレベルで統一可能 |
| 導入コスト | 比較的低コストで開始可能 | GPUリソースと専門知識が必要 |
| 適したユースケース | 社内文書検索、FAQ、マニュアル参照 | 定型的な応答パターンの最適化 |
RAG vs ロングコンテキストLLM
近年、100万トークンを超える長大なコンテキストを処理できるLLMが登場しています。会議録全体をまとめて分析するような用途では、ロングコンテキストLLMが有効に機能するかもしれません。
ですが、毎回大量の文書を丸ごと読み込ませるアプローチは、トークン費用と応答遅延の増大を招きます。RAGは必要な断片だけを取得してLLMに渡すため、コストと情報漏洩リスクを抑えながら高精度な回答を得ることが可能です。
RAG × AIエージェント（Agentic RAG）
最新のトレンドとして、RAGとAIエージェントを組み合わせた「Agentic RAG」が注目されています。従来のRAGが「検索して回答する」にとどまるのに対し、Agentic RAGは質問の分解、複数回の検索、要約、ツール実行、次のアクションの提案まで自律的に行います。
稟議書の下書き作成や契約レビューなど、検索だけでは完結しない多段階の業務フローにおいても活用が見込めるアーキテクチャです。
RAGの活用事例
RAGはすでに多くの企業で導入が進んでおり、業種を問わず幅広い場面で成果を上げています。国内外の代表的な活用事例を紹介します。
国内企業の導入事例
日本国内でもRAGの活用は急速な広がりを見せており、製造業から小売、IT業界まで幅広い企業が導入を進めています。以下の表に、代表的な国内事例をまとめました。
| 企業名 | 活用領域 | 定量効果・概要 |
|---|---|---|
| パナソニック コネクト | 社内AIアシスタント | 内製の「ConnectAI」を国内全社員約11,600人に展開。2024年の年間削減時間は44.8万時間、利用回数は240万回に達した |
| LINEヤフー | 社内ナレッジ検索 | RAGツール「SeekAI」を全従業員約11,000人に展開。広告CS業務では約98%の正答率を達成 |
| ファミリーマート | 店舗経営支援 | 問い合わせ対応や教育資料作成、社内文書作成において関連業務の約50%削減を見込む |
| 三井住友カード | 問い合わせ対応 | 月間約50万件の問い合わせ対応にRAGを導入。回答草案の自動生成で対応時間を最大60%短縮 |
事例から見える共通点は、成功企業は「何でも答える汎用チャット」ではなく、問い合わせ対応や教育資料作成のように、対象業務を明確に絞ってRAGを導入している点です。最初から全社展開するのではなく、対象文書や対象部門を限定して成果を出す企業が多いことがわかります。
参考：三井住友カードとELYZA、お客さまサポートにおける生成AIの本番利用を開始
参考：LINEヤフー、RAG技術を活用した独自業務効率化ツール「SeekAI」を全従業員に本格導入。
国内の事例からわかるのは、RAGの活用は特定の業界に限らないという点です。通信、小売、金融といった幅広い業種で、社内ナレッジの検索や問い合わせ対応において具体的な成果が出ています。業務特性に合わせたナレッジベースの構築が、導入成功の共通のカギとなっています。
海外企業の導入事例
Morgan Stanley（モルガン・スタンレー）：社内ナレッジ検索
10万件を超える社内文書をナレッジベースとして構築し、アドバイザーが必要な情報を瞬時に検索・取得できる仕組みを実現しました。アドバイザーチームの98%以上が日常的に利用しているとされ、大量の社内ナレッジを横断検索できるRAGの典型的な成功事例と言えるでしょう。
従来、アドバイザーが必要な情報を見つけるためには、複数のデータベースやPDF資料を手動で検索する必要がありました。RAGの導入により、自然言語での質問だけで最適な情報が即座に提示されるようになり、情報検索にかかる時間が大幅に短縮されています。
参考：モルガン・スタンレーは、AI eval を活用して金融サービスの未来を形作ります | OpenAI
スクウェア・エニックス：社内AIアシスタント
社内向けAIアシスタント「Hisui-chan」にRAG構成を採用し、ゲーム開発という専門性の高い領域で社内ナレッジの検索と回答生成を自動化しています。専門用語や独自の社内ルールが多い環境でも、RAGがナレッジベースの情報を正確に検索できることを示した好例です。
同社の事例で注目すべきは、ゲーム開発における「バグ報告、仕様書、過去の開発ノウハウ」といった、非常に細かい専門知識をRAGが正確に検索・提示できている点です。日本企業においても、業界固有の専門知識を活用したRAG導入の参考になる事例です。
参考：Square Enix uses Azure OpenAI Service for AI-enhanced game development | Microsoft Customer Stories
RAGの構築コスト｜規模別の費用目安
RAGの導入を検討する際、コスト面の見通しは重要な判断材料のひとつです。ここでは、クラウド別の月額コスト比較と、規模別の総額目安をまとめました。
クラウド別の月額コスト比較
主要クラウドサービスごとに料金体系は異なり、従量課金型から固定費型まで選択肢は多様です。自社のユースケースや月間の問い合わせ件数を踏まえて、最適なサービスを選定する必要があります。
以下の試算は、文書数10,000件、1日あたり問い合わせ500件、ベクトルデータ10GBを前提とした概算です。実際には、LLMのトークン課金や文書解析（OCR）、バックアップなどの費用が加算されるため、RAG基盤費の目安としてご参照ください。
| サービス | 概算月額 | 特徴 |
|---|---|---|
| Azure AI Search | 約250ドル/月〜 | 専用容量課金型。ハイブリッド検索やセマンティックランキングに対応 |
| Amazon Bedrock Knowledge Bases |
約3〜4ドル/月 ＋モデル課金 |
従量課金中心。小規模PoC（概念実証）に最適なコスト構造 |
| Google RAG Engine | 約90〜95ドル/月 ＋モデル課金 |
マネージドDB付きで安定稼働。アイドル時も基礎費が発生 |
| OpenAI File Search | 約65ドル/月 ＋モデル課金 |
ストレージ＋呼び出し課金で見積りが明瞭 |
規模別の総額目安
国内ベンダーの相場と公開サービス価格を組み合わせた実務的な総額推定は、以下のとおりです。日本企業では、クラウド利用料よりもSSO（シングルサインオン）連携・権限設定・文書整備・評価設計などの人件費が総額を押し上げる傾向にある点には注意が必要です。
| 規模 | 初期構築費 | 月額運用費 | 向いている構成 |
|---|---|---|---|
| 小規模PoC | 50万〜200万円 | 10万〜30万円＋API従量 | Bedrock＋S3 VectorsやOpenAI File Searchなど |
| 中規模部門導入 | 300万〜1,000万円 | 20万〜80万円＋API課金 | Azure AI SearchやGoogle RAG Engineなど |
| 大規模全社導入 | 1,500万〜5,000万円超 | 年300万〜1,500万円規模 | マネージド基盤＋IdP連携＋監査ログ＋専任運用 |
RAGの導入ステップ
RAGを初めて導入する場合、段階的に進めることが成功への近道です。以下の5ステップに沿って導入を進めることで、リスクを抑えながら成果を出しやすくなります。
ステップ1：導入前の準備
最初に行うべきは、対象文書の棚卸しと既存の検索・FAQ体制の課題整理です。「全社文書を一気に投入する」アプローチはよくある失敗パターンのひとつであり、対象業務と文書を明確に絞り込むことが重要です。併せて、アクセス権限の方針やKPI案の策定も進めておきましょう。
この段階では、想定される質問パターンの洗い出しも有効です。現場の担当者が日常的に受ける問い合わせの内容を分析することで、RAGの対象範囲と期待される効果を具体的に定義できます。
ステップ2：PoC（概念実証）の設計と実施
対象業務を1つに絞り、成功指標を定義します。たとえば「一次回答時間の短縮」「自己解決率の向上」「検索成功率」など、定量的に測定可能な指標を設定するのがポイントです。「なんとなく便利」という定性的な評価だけでは、本番展開の判断材料としては不十分でしょう。期間の目安としては、2〜6週間を見込んでおくと安心です。
PoCの段階では、利用者からのフィードバック収集も並行して進めることをお勧めします。「どんな質問に答えられなかったか」「どの回答が不正確だったか」といった実務データは、次のチューニングフェーズにおける貴重な改善材料となります。
ステップ3：技術選定と構築
マネージドサービスを活用するのか、OSSで自社構築するのかの判断に加え、ベクトルDB、LLMモデル、認証方式を決定します。データパイプラインの構築（文書解析→チャンキング→埋め込み→インデックス作成）も、このステップで進めましょう。
「まずOSSで安く始めて、運用で詰まる」というのも典型的な失敗パターンのひとつです。自社のリソースと運用体制を踏まえた現実的な技術選定が、安定運用への近道となります。
ステップ4：評価・チューニング
検索品質と生成品質を分離して評価します。検索段階で適切な根拠が取得できているかを測る「検索の品質」と、取得した根拠に沿って正確に回答しているかを測る「生成の品質」に分けて計測することで、改善すべきポイントが明確になります。
「回答が不正確だった」という問題が発生した場合、原因が「そもそも正しい文書を検索できていなかった」のか、「正しい文書は見つけたが生成時に誤った解釈をした」のかを切り分けて分析できます。原因の切り分けが可能になることで、改善のスピードが格段に上がります。
ステップ5：本番運用と継続改善
SSO/RBAC（ロールベースアクセス制御）連携、監視体制の整備、問い合わせログの分析、品質改善サイクルの構築を行いましょう。「PoC品質のまま全社展開する」のもよくある失敗パターンです。RAG導入を「AIプロジェクト」ではなく「検索品質改善と知識運用の改革プロジェクト」として位置づけることで、継続的な成果につなげやすくなります。
運用開始後は、月次で「回答精度」「利用率」「未回答率」などのKPIをダッシュボードで可視化し、ナレッジベースの追加・更新と合わせて継続的に改善を回す体制を整えましょう。
RAGで「正確に答えるAI」を実現し、業務の効率と質を向上させる
RAG（検索拡張生成）は、LLMの知識の限界を外部データの検索で補い、根拠に基づいた正確な回答を実現する仕組みです。再学習なしで社内固有の情報に対応でき、回答の根拠提示により信頼性を高められるため、企業のAI活用における標準的なアーキテクチャとして定着しつつあります。
一方で、検索精度やデータの鮮度管理、セキュリティ設計といった課題も存在します。成功の本質は「最新のモデルを選ぶこと」ではなく、高品質なデータ整備、適切な検索設計、継続的な評価と改善を回す運用体制の構築にあるでしょう。
まずは小さくPoCを始め、段階的に部門展開・全社展開へと進めるアプローチが、もっとも失敗しにくい導入戦略です。RAGの導入で、業務の問い合わせ対応を効率化し、組織全体の生産性向上を目指してみてはいかがでしょうか。
RAGを活用したAIエージェント「うちのAI」
「うちのAI」の特徴
「うちのAI」は、高度なRAG技術をノーコードで活用できる企業向けのAIエージェントサービスです。ここまで解説した「ベクトル検索」や「グラウンディング」といった複雑なRAGの仕組みを意識することなく、お手持ちのドキュメント（PDF・Excel・Wordなど）をアップロードするだけで、自社のコンテキストを深く理解した専用AIを簡単に構築できます。
ChatGPTベースの高精度な自然言語処理により、従来のシナリオ型チャットボットでは実現できなかった柔軟な対話を提供します。
うちのAI Chat
「うちのAI」の中で最もスタンダードなRAG活用サービスです。直感的なインターフェースを通じて、社内規程やマニュアルといった膨大なナレッジから正確な根拠に基づいた情報を瞬時に引き出せます。社内問い合わせの効率化や、ナレッジの属人化解消において即戦力となるサービスです。
Webサイトへの埋め込みにも対応しており、お客様向けのFAQ対応や製品情報の案内といった外部向けの活用も可能です。社内・社外両方のナレッジ活用を一元的に管理できる点が特徴です。
うちのAI Avatar
RAGによる正確な情報提供に加え、「ビジュアル」と「音声」を融合させた次世代のAIアバターサービスです。WebサイトでのAI接客、店舗の案内サイネージ、受付対応などをブランドイメージに合わせたアバターを通じて、親しみやすいコミュニケーション体験を提供します。15言語に対応しているため、インバウンド需要への対応にも活用できます。
「こんな使い方がしたい」「こんな使い方はできる？」のようなアイデアベースで問題ございませんので、少しでもご興味がありましたら、お気軽にお問い合わせください。
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