RAG開発|社内ナレッジ検索の受託構築
商用RAGを自社運用中 社内ナレッジ検索に最適 PoC 2週間〜

「ハルシネーション」を抑えるRAG実装。
社内ナレッジを、即戦力のAIに。

自社SaaS「PigeonCloud」で AIファイル検索(RAG)を商用運用中。
その実装パターン・運用ノウハウを貴社の専用環境に還元します。
PoC 2週間〜/ラボ型 月額28万円〜/受託 100万円台〜

RAG運用の数字

自社SaaSでRAGを商用運用中、その実装パターンを還元します

商用運用
AIファイル検索として
PigeonCloudに組込済
500〜800
AIファイル検索
月額/ユーザー
300+
自社SaaS導入社数
(PigeonCloud全体)
2週間〜
PoC で技術的
実現性検証

※ AIファイル検索は PigeonCloud 本体料金とは別オプション(月額料金体系)/PoC 費用目安: 数十万円〜

RAGシステムの構成

受託開発で提供する技術スタック・商用運用で得た知見を還元します

LLMAnthropic Claude(Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5)、OpenAI ChatGPT、Google Gemini
EmbeddingOpenAI text-embedding-3-large / Voyage AI voyage-3 / Cohere Embed v3
ベクトルDBpgvector(PostgreSQL拡張)、Pinecone、ChromaDB、Qdrant 等
チャンク戦略文書種別に応じたサイズ・オーバーラップ最適化(要件別に提案)
フレームワークLangChain、LlamaIndex、Anthropic SDK、OpenAI SDK、独自実装パイプライン
運用最適化プロンプトキャッシュ・コンテキスト圧縮・レートリミット対応・コスト計測
自社実績PigeonCloud「AIファイル検索」として商用運用中(500〜800円/ユーザー)

こんな課題にRAGが効きます

社内のナレッジ活用・問合せ対応・資料再利用の4ユースケース

社内マニュアル・規程の検索を自然文で

キーワード検索では見つけにくい「〇〇の手続きってどこに書いてある?」に 自然文で回答。根拠となる文書のリンクと該当箇所も同時に提示します。

問い合わせ対応のセルフサービス化

FAQ・製品マニュアル・議事録等をベクトル化し、 社内問い合わせや顧客問い合わせの一次対応をAIに委譲。 担当者は「AIで解決しなかった件」だけに集中できます。

営業資料・提案書の再利用

過去の提案書・見積書・事例集をRAG化し、 「類似案件はどんな提案をしたか?」を瞬時に参照。 営業資料の品質とスピードを両立できます。

契約書・法務文書の一次チェック

過去の契約書・判例をRAG化し、新規契約書の論点抽出を補助。 最終確認は人(弁護士・法務担当)が行う運用を想定し、 工数削減のための一次フィルタとして活用できます。

費用の目安(事前開示)

RAG PoC・ラボ型・受託の3ラインから選べます

RAG PoC

数十万〜
2〜4週間
代表文書100〜1000件でチャンク戦略・精度検証・UI試作。 「本当にウチのデータで精度が出るか」を事前確認するフェーズ。

本格受託開発

100万円台〜
プロジェクト一括
要件定義〜本番運用開始まで。 規模・対象文書数・求める精度レベルによって変動。 保守・運用契約も別途ご提案可能。

なぜこの価格レンジで提供できるのか: 自社RAGの商用実装パターン・チャンク戦略・プロンプトテンプレートを再利用するため、 ゼロから設計・検証する他社よりも初期構築コストと検証期間を大幅に圧縮できます。 ラボ型は運用しながら精度を上げる前提で、月額単位で体制を調整可能です。

※ 上記は過去プロジェクトの概算レンジ。正確な見積もりは要件ヒアリング後に個別提示(初回ヒアリング無料)。

RAG開発についてよくある質問

技術・費用・運用の観点でまとめました

RAGとは何ですか?
RAG(Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成)は、 質問に対して社内文書や独自データの中から関連箇所を検索し、 その内容を元にLLMが回答を生成する仕組みです。 LLMに機密データを学習させずに「独自データに基づく回答」を実現できます。
どんなベクトルDBに対応していますか?
pgvector(PostgreSQL拡張)、Pinecone、ChromaDB、Qdrant 等、 主要なベクトルDBに対応可能です。既存インフラ・コスト・スケール要件からご提案します。
PoCから始められますか?
はい。2週間〜の PoC でベクトルDB構築・チャンク戦略検討・精度検証を行い、 本格開発の判断材料をご提供します。費用は数十万円台から。
精度が出ない場合はどうしますか?
チャンクサイズ・オーバーラップ・Embeddingモデルの見直し、 ハイブリッド検索(BM25 + ベクトル検索)・リランカー導入、 プロンプトチューニング等、複数の改善手段を段階的に適用します。 商用運用経験から得た改善パターンを適用可能です。
Claude Opus 4.7 などの最新モデルにも対応できますか?
はい。Anthropic Claude(Opus 4.7 / Sonnet 4.6 / Haiku 4.5)、 OpenAI ChatGPT、Google Gemini に対応します。 プロンプトキャッシュ等の最新機能でコスト・速度を最適化します。

無料相談・お見積り

1営業日以内にご連絡します。初回ヒアリング〜概算費用レンジ提示まで無料です。

送信後、担当者から1営業日以内にメールにてご連絡いたします。