RAG構築

RAG（検索拡張生成）は、質問に答える前に社内文書を検索し、見つかった内容を根拠にAIが回答を組み立てる仕組みです。AIに知識を覚えさせるのではなく、答えるたびに資料を渡す方式なので、文書を更新すれば回答も新しくなり、根拠となった文書を人が確認できます。社内の質問に答えるAIを作る方法として現在の標準で、「社内GPT」「社内チャットボット」と呼ばれるものの中核はこの仕組みです。ARCHECOは、社内の知識を数値・文書・関係性の3種類に分け、問いの型に応じて参照先を切り替える形でRAG構築を行います。

対象文書の量と状態（整備が要るか）、権限管理の複雑さ（誰がどの文書を見てよいか）、求める精度水準、既製サービスを使うか自前で組むか、の4つでほぼ決まります。内訳は要件定義・設計・構築・評価・運用保守に分かれ、初期費用のほかにインフラとAIモデルの利用料が毎月かかります。とくに文書の整備と権限は見積もりから漏れやすく、後から膨らむ典型です。ARCHECOは無料の社内AI診断で、どの文書から着手すべきか、どこを直せば精度が上がるかを見立ててから概算をお出しします。

RAGは文書を検索してAIに渡す方式で、ファインチューニングはモデル自体を追加学習させる方式です。ファインチューニングは口調や形式の学習には向きますが、事実知識の追加には不向きで、更新のたびに再学習が要ります。社内文書に答えさせる用途なら、まずRAGが正解です。両者は対立ではなく併用もできますが、順序は常にRAGが先で、ARCHECOもRAG構築で土台を作ってから必要に応じて追加の手段を検討します。

社内GPTは社員が使う対話画面のことで、RAGはその裏で正確な回答を作るための検索の仕組みです。社内GPTだけを導入してもAI自体の知識でしか答えられず、社内の最新情報には対応できません。RAG構築によって、社内文書を検索してから回答を生成する構成にすることで、初めて自社の情報に基づいた正確な回答が可能になります。

始められますが、全部を一度に入れるところからは始めません。よく参照され、更新の担当が決まっている文書から着手します。整理されていない文書をまとめて投入すると、古い版を正解として返すようになり、かえって信頼を失うからです。

何もしなければ落ちます。文書は更新され、モデルも変わるからです。評価用の質問セットを定期的に測定し、誤りが出た質問をセットに追加していく運用まで含めて設計します。

お好みのスタイルを何なりと

ARCHECOのソリューションライブラリと自律型AI開発エージェントを活用し、1年以内でカスタムシステムを構築・納品します。AI戦略策定からAgentic RAG構築、業務特化型プライベートSaaS開発、UX/UIデザインまで、事業に必要な全工程を一気通貫で実行します。

産みの苦しみ、請け負います

ARCHECOが事業の企画・開発・運営を主導し、2〜3年計画で事業を立ち上げます。無償保証、サービス譲渡確約、採用代行を含むリスク軽減策をセットで提示。事業が黒字化して初めてARCHECOの収益が発生するプロフィットシェア構造により、全員が事業の成功だけに集中します。

新たなお仕事ご一緒に

クライアント様とARCHECOが資本を出し合い、新たな事業体を共同設立します。双方からの人材出向・採用により、独立した組織として事業を推進。既存事業のルールや予算制度に縛られない「出島」として機能し、スタートアップと同等のスピードと柔軟性で意思決定を行います。