社内外の問い合わせ対応やナレッジ活用の効率化を進めるにあたり、生成AI、RAGの活用を検討している方へ。RAG搭載サービスのタイプと選び方、おすすめのサービスを紹介します。
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RAG搭載サービスとは、外部のデータソースに基づき生成AIが回答を提供するRAG技術を搭載したサービスです。社内規定やマニュアル、自社製品に関する情報など、ユーザーが用意した様々な独自情報について、AIによる柔軟かつ高度な回答を得られ、社内外の問い合わせ対応やナレッジ活用の効率化・半自動化の実現に役立ちます。
RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、「検索拡張生成」とも言われます。LLMが事前に学習した知識だけでなく、与えられた外部のデータソースから情報を検索・取得（Retrieval-Augmented）し、それらをもとに生成AIが回答を生成（Generation）する技術を指します。
RAGの特徴は、AIが参照するデータをユーザー側が指定できること。一般的な生成AI（ここではGPTのような大規模言語モデル/LLMを指します）は、事前学習した知識やWeb上の公開情報に基づき回答を生成します。
一方RAGなら、ユーザーがアップロードしたファイルや外部ツールと連携したデータといった、独自情報（生成AIにとっての外部情報）を参照した回答を提供できます。そのため、一般的な生成AIよりも、指定したデータソースに関して正確性の高い情報を得られるのです。
また、RAGは単なる社内ナレッジの検索とも異なります。生成AIを利用するため、「検索結果から、類似事例を提案させる」「マニュアルから要点を抜き出す」など、より高度な検索・要約・情報の分析ができるというメリットがあります。
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RAG機能の活用によって、以下を実現できます。
| 独自性・専門性の高い情報への素早く正確なアクセス | 社内文書などの独自情報で構成されたデータベースから、正確な情報を取得。法務や人事労務など、部署間の問い合わせでは時間がかかりがちな専門性の高い情報への、素早いアクセスが可能に |
|---|---|
| 問い合わせ対応の自動化と効率化 | 上記により、社内外の問い合わせ対応にかかる人的・時間コストを大幅に削減する |
| ハルシネーションのリスク低減 | ユーザーが指定した情報源を参照するため、AIが事実に基づかない情報を生成（ハルシネーション）するリスクを低減しながら、生成AIを利用できる |
| ナレッジの集約と活用促進 | RAG用のデータベースに組織内に散在する知識やノウハウを一元的に集約することで、従業員間でのナレッジ共有・活用を促進する |
| 文書作成や業務支援 | 顧客データや経営情報といった社内情報にもとづく報告書や提案書、FAQなどの文書の作成補助や、分析レポートの生成などが可能に。業務にかかわる成果物の作成に活用できる |
| 多言語ナレッジへのアクセス・翻訳補助 | 外国語で記載された社内ナレッジや、業務にかかわる情報ソースに対して、自国語による検索で回答を取得。特にグローバル企業やオフショアでは、情報共有における翻訳の手間を解消できる |
RAG搭載サービスは、機能の強みや利用目的によって、以下の4タイプに分けられます。
RAGを利用した自動回答によって、主に社内からの問い合わせ対応を効率化するサービス。人事や経理に関する手続きや、社内システムの利用方法、社用PCのトラブルシューティングといった一般的なFAQに使えるのはもちろん、部署ごとに専門性の高いナレッジベースを構築することもできます。
たとえば「CorporateOn」では、社内文書データを格納するRAG機能に加えて、「コーポレートナレッジグラフ」機能を搭載。専門家監修の独自データベースが提供され、50超の法令観点に対応する法務のナレッジや、人事管理や労務管理、税務に関するナレッジを参照できます。
社内問い合わせへの対応に加え、問い合わせ状況の管理や有人対応の効率化にもAIを活用できるタイプ。AIによる一次対応から有人対応へ連携したり、蓄積された問い合わせ事例からAIがFAQを作成したりといった機能を備えています。
たとえば「PKSHA AI ヘルプデスク」は、Microsoft Teamsアプリ上にRAG搭載の問い合わせ窓口を構築できます。マニュアルやチャットログからAIがFAQを自動生成するほか、問い合わせチケットの管理にも対応。AI・有人の協業によって、問い合わせ対応の一元管理、効率化が可能に。
RAGだけではなく、ChatGPTなどの生成AIを法人利用するための機能も備えたタイプ。「法人として生成AIの利用ライセンスを一括契約したい」「データ漏えいなどのリスク対策を講じたうえで生成AIを利用したい」といったケースに向いています。
たとえば「JAPAN AI CHAT」では、自社独自のRAGを構築できることに加えて、「ChatGPT」「Gemini」「Claude」といった複数のAIモデル（LLM）が利用可能。更に、新規事業のアイディア提案やコードのバグ検出など、様々な業務領域で便利に使えるプロンプトテンプレートも提供しています。
生成AI・RAG機能を組み込んだアプリケーションを自社でノーコード開発したい場合に適したタイプ。「簡易的なRAGを低コストで検証したい」「自社の事情に合わせた細かなカスタマイズを行いたい」といったニーズに応えられます。
たとえばLLMアプリ開発プラットフォーム「Dify」では、プラットフォームが用意したブロックを組み合わせるだけで、生成AIアプリの作成が可能。AIが参照するデータソースの登録・指定できるため、簡単にRAG搭載チャットボットが作れます。
また、自社でAWSを利用している場合は、「Amazon Bedrock ナレッジベース」もおすすめ。AWSのコンソール上でRAGエージェント（チャットボット）を作成でき、Microsoft TeamsやSlackといったチャットツールにも作成したエージェントを組み込めます。
前述のタイプ分けに加えて、以下の4つのポイントに留意して比較検討を進めると、自社に合ったサービスが選びやすくなります。
RAG自体がAIの回答精度を高めるための仕組みですが、常に正しい回答が得られるとは限りません。RAGの回答精度を高める手法例として、「AIが正しい情報を検索する精度を高める（検索方法の組み合わせ）」「正確な情報を取得しやすいようにデータを加工する（チャンク化※の工夫）」といったアプローチがあります。
たとえば、「JAPAN AI CHAT」では、最高性能のエンベディングモデルによるエンベディング処理や、高性能なリランキングモデルを使用した類似度測定といった機能を搭載。検索精度を高める独自のチューニングにより、高性能RAGを実現しています。
※チャンク化とは、大量のテキストをより小さな単位（チャンク）に分割する前処理ステップのこと。適切な長さに分割することで、検索の正確性が向上する
ノーコードの開発プラットフォームでは、回答精度を高めるためのチューニングも行えます。標準機能の回答精度では不十分な場合には、検索手法のチューニングなどが行える自社開発のRAG搭載アプリが有力な選択肢となります。
たとえば「Dify」では、検索手法として、ベクトル検索、全文検索、その組み合わせのハイブリッド検索を選べます。加えて、AIがテキストデータを処理するためのチャンクルールやチャンクの長さを設定できるなど、回答精度を高めるためのチューニング項目が充実。
また、「Amazon Bedrock ナレッジベース」では、単語や文章をグラフ化することで検索精度の向上を図る「GraphRAG」といったチャンク化オプションが用意されています。
RAGからの回答の正誤チェックや、補足情報の確認も行いたい場合は、出典元の文書を表示する機能があると便利です。
たとえば「OfficeBot」や「Crew」では、回答とともに参考にした社内ドキュメントへのリンクを表示。元情報をすぐに確認できるため、スピーディーかつ正確な判断が可能に。
また、「CorporateOn」では、参照元の文書ファイルと引用箇所に加えて、「担当部署への相談」など、想定される次のアクションへの導線も表示。問い合わせを起点に、その後必要な手続きへとスムーズにつなげます。
BoxやGoogleドライブなどのファイル共有サービスと連携できるRAGサービスであれば、RAGのデータソースとなる社内文書を都度アップロードする手間を削減できます。
たとえば「クウゼン生成AIチャットボット」は要件に応じて、社内の基幹システムやSalesforce、kintoneといった外部システムとの連携が可能です。
また「Crew」は、Google WorkspaceやMicrosoft 365（OneDrive/SharePoint）、Notion、Confluence、Slackなどとの連携に対応しているほか、カスタム連携APIも提供。更に、Crew上のアウトプットをNotionやGmailへの下書きとして保存できるなど、出力の連携にも対応しています。
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（出所：CorporateOn公式Webサイト）
日常業務から経営課題まで、社内で発生した疑問をワンクリックで解決へと導くコーポレートRAGシステム。質問内容を入力して「ASK」ボタンをクリックすると、外部データをもとにAIが初期応答を行う。回答結果には出典元リンクに加え、「担当部署への相談」や「社内手続きの申請」など、想定される次のアクションへの導線を表示。ナレッジへのアクセスだけではなく、手続き全体の効率化が図れる。
また、同社が独自に構築したナレッジが提供されるというメリットも。独自ナレッジには、50超の法令観点に対応する法務に関する専門知をはじめ、人事労務、経理財務、経営企画といった領域をカバー。深い専門性や高度な知識が求められる課題の解決に寄与する。
（出所：OfficeBot公式Webサイト）
柔軟な対話力を持つ生成AIによって、業務効率化を支援する法人向けRAG。Azure OpenAI Serviceをはじめとする最先端のAIサービスに、独自チューニングを施した高性能のRAGを提供する。
社内独自の用語であっても類義語を学習するなど、質問内容の表現やユーザーの質問リテラシーに左右されない柔軟な応答に強みを持つ。管理画面ではセッションごとの質問回数を確認できるため、RAGに登録するデータの見直しや整備を行いやすい。また、AI-OCRにも対応。マニュアル内の画面キャプチャや画像内の文字、紙をスキャンしたPDFファイルなども回答生成範囲として有効活用できる。
（出所：クウゼン生成AIチャットボット公式Webサイト）
問い合わせ対応の自動化により、従業員と顧客ともに満足度向上を実現するAIソリューション。独自RAGをベースに、専任の担当者が全体設計から実装、運用後の改善まで一気通貫で併走する。検索用データの編集や適切なプロンプトの作成など、クライアント企業に合わせたチューニングを実施。回答精度の高い生成AIチャットボットを提供する。
ボットの挙動については、矢印をつなげるだけのノーコード仕様で、自由にシナリオ作成が可能。作成したボットはLINEやslackなど、様々なチャネルに設置でき、社内問い合わせやカスタマーサポート、従業員教育など様々なユースケースで役立てられる。
（出所：PKSHA AI ヘルプデスク公式Webサイト）
RAG対応のチャットボットと有人対応の両輪で、問い合わせ対応を効率化するナレッジマネジメントプラットフォーム。問い合わせに自動対応するAIチャットボットを軸に、有人対応の窓口をTeamsに集約。対応優先度、回答担当者などを設定できるチケット管理機能などを備え、AIと有人対応がシームレスに連携する問い合わせ窓口を構築する。
問い合わせ対応の対話ログから、AIがFAQを自動で生成、またはFAQ化を提案するなど、ナレッジ活用を促進するAI機能に強みを持つ。 AIが能動的にナレッジのメンテナンスを実施して回答精度を高めるため、継続的な運用で有人対応の比率削減が期待できる。
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（出所：JAPAN AI CHAT公式Webサイト）
誰でも簡単に生成AIの力を引き出せる、法人向けRAG・GPTプラットフォーム。類似度測定やエンベディング処理といった技術を用いて、快適な自然言語検索を実現する自社開発のRAGを搭載している。ドキュメントや動画ファイルなど多様な形式のデータの取り込みに加えて、Dropbox、Googleドライブなどの外部ツールとのAPI連携にも対応する。
生成AIはChatGPT、Gemini、Claudeといった複数の最新LLMモデルを採用しており、用途や予算に応じてた使い分けが可能。50種超の豊富なプリセットや、カスタマーサクセスによるプロンプト作成のバックアップなど、初めての生成AI活用にも適した機能・仕組みも充実している。
（出所：AIアシスタント公式Webサイト）
シンプルかつ使いやすいタブ型UIが特長の法人向け生成AI利用サービス。「議事録作成」や「社内問い合わせ」といった用途別に基本プロンプトをセットした「タブ」を作成し、プロンプト入力なしで生成AIを利用できる。ワンクリックで簡単にタブを切り替えられるほか、ChatGPT、Claude、Geminiの最新モデルをタブごとに設定可能だ。
過去の利用履歴に関しては、キーワードや使用タブ、ユーザーといった条件で絞り込み検索できるため、有用なプロンプトや回答を社内で共有しやすい。RAG機能はオプションで提供。txt、docx、pdfなどのファイルアップロードに対応する。
（出所：AirCourse AIナレッジ公式Webサイト）
ナレッジ共有とAI活用によって、企業の生産性向上を実現する法人向け生成AIサービス。ChatGPTの一部モデルを利用できる。
メール作成などの汎用的な用途から、業務や部門に特化した用途まで、150種類以上のプロンプトテンプレートを提供するほか、オリジナルのテンプレートの作成・共有が可能。また、ナレッジ共有に強みを持ち、生成AIの回答内容などを含めた社内ナレッジを一元管理できる。
ナレッジとして投稿された内容はRAGのデータソースとして活用可能。また、添付ファイルのみを読み込ませて回答を生成する機能も備え、ピンポイントで専門性の高い回答を得るのに役立つ。
（出所：Taskhub公式Webサイト）
直感的なUIでAIアプリを作成できる、ノーコードAIワークフローツール。ドラッグ＆ドロップを中心とする簡単な操作で、生成AIを組み込んだワークフローをスピーディーに作成できる。
AIモデルはChatGPT、Claude、Gemini、Copilotなどが搭載されており、処理ごとにLLMを使い分ける設計も可能。画像やテキスト生成のほか、RAG機能を備えたチャットボットの構築にも対応している。加えて、「URLからノウハウの抽出」「キャッチコピーの提案」など、200種を超える実用的なタスク処理のテンプレートが用意されており、導入してすぐに使いはじめられるのも魅力。65種類以上のAPIとの連携にも対応しており、既存のツールを組み合わせた業務効率化に強みを持つ。
（出所：NewtonX公式Webサイト）
導入から定着までの手厚いサポートに強みを持つ法人向けChatGPT。定着化支援の一環として、効果的なプロンプトの作成支援サービスを提供している。その他、活用促進に貢献する勉強会やミーティングなど、初めての生成AI利用でも安心の手厚いサポートを提供する。
セキュリティ面では、禁則ワードの設定や個人情報の検知機能など、機密性の高い情報送信を防ぐ仕組みが充実。利用ログを管理者がチェックできるため、利用状況をもとに禁止ワードの見直しも容易に行える。
オプションの「ナレッジコネクト」機能を使えば、社内のドキュメントをもとに、AIから専門性の高い回答を得られるRAGも利用できる。
（出所：Crew公式Webサイト）
安全かつ実践的なAI利用を支援する、企業向け生成AIプラットフォーム。GPT-4、Claude、Geminiなど複数のLLMを利用できるほか、社内資料をAIに読み込ませて回答を得るRAG機能を標準で搭載している。
WordやExcel、PDFなど多様なファイル形式に対応するほか、OCR機能により画像や手書き文字の資料もRAGのデータソースとして活用できる。更に、Google WorkspaceやNotionといった外部ツールとも連携できるため、常に最新の社内データを参照して回答を得られる。また、利用状況の分析機能も充実。利用状況を21種類のカテゴリーに自動で分類し、運用改善に役立つデータを可視化する。
（出所：exaBase 生成AI公式Webサイト）
多くの企業で実用されている高精度RAGを搭載した、生成AI導入ソリューション。豊富な導入実績で培ったノウハウが生んだ高精度RAGと、大企業でも安心して利用できる強固なセキュリティに強みを持つ。
データ処理は国内サーバーで行われ、利用履歴は契約企業のみが確認可能な形で蓄積されるなど、情報漏えいや海外へのデータ流出対策は万全。また、提供会社とマイクロソフト社との特別契約により、混雑時にも高速かつ安定した生成AIの出力が期待できる。個人情報を扱う人事向け生成AIや、行政専用ネットワークで利用できる自治体向け生成AIなど、特定領域に特化した生成AIプラットフォームも提供している。
（出所：Dify公式Webサイト）
オープンソースのLLMアプリ開発プラットフォーム。OpenAI、Anthropicなど数百種類のAI言語モデルを選べ、ノーコードでAIアプリを作成できる。
ドキュメント生成やデータの収集・分析、チャットボットなど、特定のタスクを処理するアプリ開発のテンプレートを豊富に提供。アプリへのRAG実装においては、参照するナレッジベースやワークフロー、引用の表示有無など自社の運用に合ったカスタマイズを行える。また、RAGの参照元となるナレッジベースには、複数のドキュメントを登録でき、ドキュメントごとにチャンクの調整も行える。加えてAIがデータを検索する際の手法も設定できるなど、回答精度を高めるため仕組みがそろう。
（出所：Amazon Bedrock ナレッジベース公式Webサイト）
基盤モデルを利用した生成AIアプリケーションの構築を可能にする、フルマネージドサービス。基盤モデルを利用した生成AIアプリケーションの構築を容易にする。より正確で関連性の高い応答を生成するために、プライベートデータソースからのコンテキスト情報を提供するのがナレッジベースの役割だ。Amazon S3やSharePointなど、様々なクラウドストレージやワークスペースに保存されたデータを利用できる。
検索拡張生成 (RAG) の取り込み、取得、プロンプト拡張といったワークフロー全体をサポートし、RAGの構築を支援。セマンティックチャンキングや階層チャンキングといった多様なチャンキングオプションや、複数の検索タイプを選べるため、回答精度の向上が期待できる。
RAG搭載サービスは、生成AIが社内ナレッジや独自データにもとづく回答を提供するサービス。社内外からの問い合わせ対応の自動化や業務の効率化を実現します。
RAG搭載サービスは、問い合わせ対応の自動化を軸とするか、幅広い用途で生成AIを法人利用するか、自社で開発するかによって選ぶべきサービスが異なり、主に以下の4タイプに分けられます。
上記のタイプに加えて、以下の4つのポイントに留意して比較検討することで、自社にあったサービスが選びやすくなります。
RAG搭載サービスを導入することで、部署を問わず社内のナレッジと生成AIを活用して生産性向上が期待できます。本記事を参考に、ぜひRAG搭載サービスの導入を検討してみてください。
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“RAG搭載サービス”の 一括資料ダウンロードする（無料）
株式会社LegalOn Technologies
AIによる高度な初期回答で社内の疑問解決を支援するソリューション。専門ナレッジや社内用RAGシステムを標準搭載し、運用効率化や事業リスクの低減を実現します。...
株式会社PKSHA Workplace
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