RAG
RAGは、社内文書やFAQ、規程、製品情報などを検索し、その根拠を参照しながら回答を生成するAI技術です。LLMを業務で使う際に、正確性、説明可能性、情報更新のしやすさを高めたい場合に役立ちます。
Legalscape
株式会社Legalscape
Super RAG
株式会社シナモン
Leapnet
AI inside 株式会社
PKSHA AI Helpdesk
株式会社PKSHA Technology
自治体AI zevo
シフトプラス株式会社
AMY KnowledgeFinder
Automagi株式会社
AI孔明 on IDX
AIデータ株式会社
Talk Coordinator
株式会社レトリバ
AI CHAT
株式会社JINGSカテゴリ解説
RAGサービスでできること
RAG(検索拡張生成)に対応したAIサービスは、LLMが回答を作る前に、社内ナレッジ、PDF、マニュアル、FAQ、データベースなどから関連情報を検索し、その内容をもとに回答を生成します。チャットボット、社内検索、問い合わせ対応、営業支援、法務・規程確認など、根拠を確認しながらAIを使いたい業務に向いています。
主な活用シーン
- 社内規程、マニュアル、FAQを横断検索して回答する
- 顧客対応やヘルプデスクで根拠付きの回答を提示する
- 製品資料、提案書、技術文書を営業やサポートに活用する
- 法務、総務、人事などの文書確認を効率化する
比較時に見るポイント
- PDF、表、画像内文字、社内Wikiなどのデータを取り込めるか
- 回答の根拠、参照箇所、更新日時を確認できるか
- 権限管理、部署別ナレッジ、監査ログに対応できるか
- 検索精度の改善、評価、運用チューニングまで支援があるか
RAGはLLM活用の実務化で重要な技術ですが、データ整備や検索設計が不十分だと期待した精度が出にくくなります。AI CATALOGでは、RAG対応サービスを、社内データ連携、回答根拠、セキュリティ、運用支援の観点から比較できます。