RAG チャットボット・大阪
RAG チャットボット 構築 — 社内文書を学習させる AI
「マニュアルが膨大で新人が探せない」「過去の議事録から似た案件を探すのに半日」「営業資料から該当ページを抜き出すのに 30 分」 — これらの「社内文書を AI に検索させる」ニーズに、RAG（Retrieval-Augmented Generation）チャットボットがピッタリ当てはまります。
スグレルは、社内のマニュアル・FAQ・議事録・契約書・過去案件データを LLM に検索させ、社員からの自然言語の質問に出典付きで回答する AI チャットボットを構築。大手 SI の数百万〜数千万円スケールではなく、PoC 50 万円から 始められる中小企業向け軽量実装が特徴です。
こんな課題はありませんか？
- ▸「マニュアル・FAQ を全社員が探しきれない、結局ベテランに口頭で聞いている」
- ▸「議事録・過去案件の知識が属人化、ベテランが辞めると一緒に消える」
- ▸「営業資料・提案テンプレート の検索に毎日 1〜2 時間使っている」
- ▸「ChatGPT 単体だと社内情報を知らないので業務で使えない」
- ▸「セキュリティ的に、社外秘文書を外部 LLM API に送るのは避けたい」
スグレルが選ばれる 3 つの理由
1. 50 万円〜の中小企業向け軽量実装
市場の RAG 構築見積もりは小規模でも 500 万円〜、中規模で 1,000〜3,000 万円が一般的。スグレルは大手 SI のフルカスタム ではなく、PoC 50 万円から動く実装を提供。LangChain、LlamaIndex、Pinecone、Weaviate、ChromaDB などのオープンソース技術を使い倒すことでコストを抑えています。
2. 閉域化対応 — データを外部に出さない構成も可能
Azure OpenAI、Amazon Bedrock の企業向け契約では入力データがモデル学習に使われません。さらにセキュリティ要件が厳しい場合は、社内サーバー設置型の Llama 3 / Mistral などオープンソース LLM で、クラウドに一切データを出さない完全閉域構成も実装可能です。
3. フォーマット問わず — PDF・Word・Excel・議事録音声
PDF（スキャン画像含む）、Word、Excel、PowerPoint、Markdown、HTML、議事録の音声録音（自動文字起こし経由）まで対応。SharePoint / Google Drive / Notion / Confluence など既存のドキュメント管理ツールと自動連携することも可能です。
RAG チャットボットでできること
社内マニュアル AI 検索
就業規則、業務マニュアル、機器操作手順を学習させ、社員からの自然言語の質問に即時回答。「有給休暇は何日もらえる？」のような質問に出典付きで答えます。
過去案件・議事録 AI 検索
過去の商談議事録、提案書、契約書を学習させ、「3 年前に A 社の案件で対応した類似条件は？」のような調査が 30 秒で完了。ベテランの暗黙知の流出を防ぎます。
顧客対応 FAQ 自動応答
過去の問い合わせ履歴と FAQ を学習させ、LINE / メール / Web チャット上で問い合わせの 70% を自動応答。難しい案件のみオペレーターへ転送するハイブリッド運用。
営業資料・提案テンプレ 検索
「製造業の在庫管理システム提案で使った資料を出して」「料金表の最新版は？」のような営業現場の即答ニーズに対応。Slack や Teams から呼び出せます。
料金プラン
| プラン | 価格帯 | 期間 | 含まれる内容 |
|---|---|---|---|
| PoC ライト | 50 万円〜 | 3〜4 週間 | 1 領域・文書 100 件以下の動くプロトタイプ |
| 本格導入 | 100〜300 万円 | 8〜12 週間 | 複数領域・閉域化対応・既存ツール連携 |
| フル運用 | 300 万円〜 | 継続契約 | 継続学習・モデル改善・新領域追加 |
月額運用コスト：1〜5 万円/月（LLM API 利用料・ベクトル DB ホスティング含む、文書 500〜2,000 件規模の場合）。
導入の流れ
-
01
業務ヒアリング・文書整理
どの業務で「文書を探す手間」が発生しているか、対象文書の種類・件数・保管場所を整理します。セキュリティ要件もここで確認。
-
02
アーキテクチャ設計・お見積もり
クラウド or 閉域、LLM 選定（GPT / Claude / Llama）、ベクトル DB 選定（Pinecone / ChromaDB / Qdrant）など、要件に合わせた構成と費用を提示。
-
03
PoC 開発・精度検証
実際の社内文書でプロトタイプを動かし、回答精度を御社のレビュアーと一緒に検証。「使い物になるかどうか」を本格導入前に判断できます。
-
04
本番展開・運用
Slack / Teams / LINE / Web UI など御社の使いやすい入口に統合。文書更新の自動取り込み、回答精度の継続改善を運用フェーズで対応。
業種別の活用シーン
大阪・関西圏で実際にご相談いただく代表ユースケースです。
- 製造業：過去図面・仕様書 検索、品質基準書 検索、生産設備マニュアル AI 化
- 士業（弁護士・税理士・行政書士）：過去案件・判例 検索、契約書ドラフト生成、税制最新情報の社内共有
- 不動産：物件情報 + 法律相談 自動応答、過去取引事例 検索
- IT・SaaS サポート：問い合わせ自動振り分け、Tier 1 サポート自動応答
- 教育・研修：テキスト・マニュアル 検索、新人研修 FAQ 自動応答
よくあるご質問
どんな文書フォーマットに対応していますか？
PDF、Word、Excel、PowerPoint、Markdown、HTML、テキスト、CSV など主要フォーマットすべて対応します。スキャン画像 PDF も OCR で文字起こしして学習可能。会議の音声録音 → 自動文字起こし → 学習という流れにも対応します。
社内情報が外部 LLM に学習されてしまうのが心配です
Azure OpenAI と Amazon Bedrock の企業向け契約では、入力データがモデル学習に使われません（明示的に契約で保証）。さらに機密性が高い場合は、社内サーバー設置型のオープンソース LLM（Llama 3、Mistral など）も選択肢になります。クラウドにデータを一切出さない構成も実装可能です。
AI の回答精度は？ハルシネーション（嘘の回答）対策は？
RAG の仕組み上、AI は事前に取得した社内文書の中からしか回答できないため、ハルシネーションは大幅に抑制されます。さらに「どの文書のどのページから引用したか」を明示する出典付き回答にすることで、ユーザーが回答の真偽を判断できる UI を実装します。
文書が追加・更新されたら自動で学習し直しますか？
はい。SharePoint / Google Drive / Notion / Confluence などのドキュメント管理ツールとの連携で、文書更新を自動検知して再学習する仕組みを実装可能です。手動アップロード方式も選択できます。
Slack、Teams、LINE などの既存チャットツールから使えますか？
はい、Slack Bot、Microsoft Teams Bot、LINE Bot、社内 Web チャット UI など、御社の社員が日常的に使っているツールに統合できます。新しいツールを覚えさせる必要がなく、定着率が高くなります。
文書件数とコストの関係を教えてください
初期構築費用は文書件数より「対象領域の複雑さ」に依存します。100 文書でも 1,000 文書でも、領域が同じなら基本構成は変わりません。月額運用コストはベクトル DB と LLM API 利用料で、文書 500〜2,000 件規模で月 1〜5 万円が目安です。
RAG チャットボット構築のご相談、まずは無料で。
「自社のどの文書を AI に学習させると効果が出るか」分からない段階のご相談も歓迎です。初回ご相談・お見積もり無料、通常 24 時間以内に折り返します。