社内文書・ナレッジの検索と要約
規程、
GENERATIVE AI
生成AI・RAGの受託開発
社内文書の
参照する情報社内文書・マニュアル・記録
質問に合わせて検索根拠を参照して回答を生成
根拠が見つかる原文とともに回答
根拠が見つからない担当者へ引き継ぎ
想定質問で検証し、利用ログから改善。
YOUR CHALLENGES
こんな課題から、
ご相談いただけます。
- 生成AIを
業務に 活用したいが、 何から 始めれば よいか 分からない - 社内文書が
分散しており、 必要な 情報を 探すのに 時間が かかる - チャットサービスを
導入したが、 日々の 業務で 活用できていない - 試作品は
動いているが、 回答精度を 検証できず本番導入に 進めない
WHAT WE SOLVE
このサービスで解決できること
社内文書・
問い合わせの一次対応
よく
書類・テキストの読み取りと分類
申込書、
複数の作業をつなぐ業務自動化
データの
EXAMPLES
具体的な開発例
ご相談いただける
- 01
アンケートを
活用した 相談チャットボット 教育事業者向けに、
収集済みの アンケートを もとに 受験生の 相談へ回答する チャットボットを 構築しました。 LINE公式アカウントと 連携し、 相談内容に 合う回答を 参照する よう 調整しています。 - 02
社内規程を
検索できる 質問・ 回答システム 就業規則、
経費精算の ルール、 稟議の 基準などを 検索し、 該当箇所を 引用して 回答する システムを 開発します。 規程の 改定後に 検索対象を 更新できるよう、 更新手順も 整えます。 - 03
見積・
提案書の 下書き生成 過去の
見積や 案件記録を 参照し、 入力した 条件に 応じて 見積・ 提案書の 下書きを 作成します。 金額や 納期は 担当者が 確定し、 下書きを 確認・ 編集してから 利用する 設計にします。
SCOPE
対応範囲
業務の
対応する内容
- 対象業務の
整理と、 最初に 導入する 用途の 選定 - 参照する
文書・ データの 整理と 加工 - 検索方式・
プロンプトの 設計と、 参照範囲の 設定 - 評価用の
質問作成と、 回答品質の 検証 - 誤回答・
未回答時の 動作と、 担当者への 引き継ぎの 設計 - 既存システム・
チャットツール・ 業務ツールとの 連携 - 利用ログの
記録と、 公開後の 改善
対象外の内容
- 基盤モデルその
ものの 学習・ 追加学習 - データ基盤の
新規構築のみを 目的とした 案件 - 回答精度を
検証せずに 本番公開する 案件 - 事実確認できない
内容を、 確定情報と して 出力させる 用途
対象外の内容を含む場合は、ご相談時に対応可否を確認します。別の方法で実現できる場合は、代替案をご提案します。
HOW WE WORK
開発の流れ
用途や
- STEP 01
用途を
1つに 決める 業務量、
作業時間、 判断の 難しさを 確認し、 効果が 見込めて 検証しやすい 用途を 1つ 選びます。 - STEP 02
参照する
文書を 確認する 必要な
文書が 揃っているか、 内容が 最新か、 利用権限に 問題が ないかを 確認します。 データの 整理が 必要な 場合は、 その 作業も 見積に 含めます。 - STEP 03
試作して
回答精度を 検証する 想定質問に
対する 回答を、 事前に 決めた 評価基準に 沿って 検証します。 検証結果を もとに、 本番導入の 可否を 判断します。 - STEP 04
日々の
業務で 使えるように する 既存の
チャットツールや 管理画面から 利用できるようにし、 操作手順書を 用意します。 公開後は 利用ログを 確認し、 参照する 文書や プロンプトを 調整します。
QUALITY
品質への取り組み
- 開発前に
評価基準を 決める - 実装前に
想定質問と 期待する 回答を 整理します。 改修後も 同じ 質問で 検証し、 回答品質が 低下していないか 確認します。 - 根拠の
ない 質問は 担当者へ 引き継ぐ - 参照文書に
該当する 情報が 見つからない 場合は、 回答を 生成せず 担当者へ 引き継ぐ 設計にします。 - 入力データの
扱いを 明示する - 外部APIに
送信する 情報、 保存期間、 学習への 利用有無を 整理し、 書面で 確認します。 個人情報や 機密情報を 扱う 場合は、 送信前に 対象情報を 除去する 処理を 設計します。 - 運用時の
記録を 残す - 質問、
参照した 文書、 生成した 回答、 担当者の 修正内容を 記録し、 検索と 回答の 改善に 活用します。
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アンケートの
導入前の課題受験生の
LINE受験生からの相談
参照する情報現役学生のアンケート
相談の種類に合わせて検索
根拠がある相談参照情報から回答
個別の判断が必要担当者へ引き継ぎ
参照できる
PRICING
料金・費用の目安
開発内容と
用途を
絞った 検証 40万円〜
想定質問の
作成、 参照データの 整理、 回答精度の 検証を 含みます。 業務フローへの
組み込み 80万円〜
既存システム連携、
管理画面、 運用手順の 整備を 含みます。 公開後の
調整 月5万円〜
当社が
開発・ 納品する システムと あわせて ご契約いただく 場合に 対応します。 保守のみの 契約は お受けしていません。
金額は税別です。API、サーバー、SaaSなどの外部サービス利用料は別途かかります。お見積もり時に、開発費用とあわせて運用費用もご案内します。
料金・FAQ
AI・生成AI開発についてよくいただく質問
ご不明な点があれば、お問い合わせください。
社内の文書が整っていませんが、相談できますか？
はい。
間違った回答が出た場合はどうなりますか？
誤回答が
機密情報を外部APIに送信せずに利用できますか？
送信する
既存のDifyやn8nの構成を引き継げますか？
はい。
ほかの対応領域
DEVELOPMENT GUIDES
相談・発注の前に、知っておきたいこと
費用を知りたい
RAG開発は
いくらかかる？ 社内AIの 予算と 見積の 考え方 資料の整理から公開後の点検まで。初期費用と運用費を分けて、見積の範囲を読み解きます。
運用を改善したい
RAGの
回答が 間違うのは なぜ？ 精度を 上げる 前に 見る ポイント 検索・読み違い・情報不足。回答の失敗を分けて、精度改善の手がかりを探します。
進め方を知りたい
社内AIに
見せてはいけない 情報は？ RAGの 閲覧権限を 考える 誰が、どの資料を参照できるか。回答・引用・履歴まで一貫した権限を設計します。
進め方を知りたい
AIエージェントに
どこまで 任せる？ 送信・ 更新の 前に 人が 確認する こと 下書き、承認、実行。操作の影響と取り消しやすさから、AIに任せる境界を決めます。
進め方を知りたい
生成AIの
PoCが 試作止まりに なるのは なぜ？ 本番導入へ 進む 考え方 試作と日常業務の違いを確認。人の確認作業や運用体制まで含め、本番導入を判断します。
運用を改善したい
AIチャットボットで
解決しない ときは？ 有人対応へ つなぐ 仕組み 会話と未解決事項を担当者へ。受付からボットの返信停止まで、引き継ぎをつなぎます。
開発のご相談
その課題から、次の一歩を。
業務で困っていること、実現したいことをお聞かせください。開発する範囲と進め方、費用の目安を一緒に整理します。
要件が固まる前から。ご相談・概算見積もりは無料です。
ご相談いただけること
- 何から始めればよいか相談したい
- 実現したい機能が作れるか知りたい
- 開発内容や見積もりを相談したい
- 返信目安
- 1営業日以内
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- オンライン（30分から）