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。
光/Hikari
燈株式会社
Kasanare
カサナレ株式会社
SELFBOT
SELF株式会社
Aimate
株式会社スニフアウト
ENSOU AI
株式会社Digeon
KICK SEARCH
KICK ZA ISSUE 株式会社
ソクラグ
株式会社リベルクラフト
生成AI導入支援サービス
ジンベイ株式会社
RAGコンシェルジュ
株式会社Wanderlust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。