RAG構築サービスおすすめ7選！費用・選び方・導入事例まで解説

1. RAG構築サービスとは？

RAG構築サービスとは、社内文書やFAQ、マニュアル、規程、過去の問い合わせ履歴などを生成AIが参照できるようにし、業務に即した回答を生成できる環境を構築・提供するサービスです。

RAGを活用すれば、生成AI単体では答えにくい社内独自のルールや最新情報についても、登録されたデータをもとに回答できるようになります。

1-1. RAGとは生成AIと社内データ検索を組み合わせる技術

RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略で、日本語では「検索拡張生成」を意味します。社内文書や外部データベースから関連情報を検索し、その結果をもとに生成AIが回答する仕組みです。

たとえば、就業規則について質問された場合、RAGはまず登録済みの規程やマニュアルから関連する箇所を検索します。そのうえで、生成AIが検索された情報をもとに自然な文章で回答します。

通常の生成AIは、学習済みの一般知識をもとに回答するため、自社固有のルールや最新の社内情報には対応しにくいのが一般的です。一方、RAGを活用すれば社内で管理している資料を参照できるため、業務に即した回答を得やすくなります。

【関連コラム】RAGシステムとは？導入メリットと構築のポイントを解説

1-2. RAG構築サービスで実現できること

RAG構築サービスを利用すると、社内に蓄積された情報をAIで検索・活用しやすくなります。代表的な活用例としては、以下のようなものがあります。

• 社内問い合わせ対応（マニュアル・規程・FAQなど）
• 議事録や過去資料の検索
• 自治体における法令・条例・過去事例の検索　など

たとえば従業員が「この手続きはどう進めればよいか」「過去に似た対応事例はあるか」と質問すると、AIが関連資料を検索し、回答文を生成します。サービスによっては回答の参照元を表示できるため、利用者は根拠となる資料を確認しながら判断できます。

これにより、担当者に聞かないとわからない状態を減らし、社内ナレッジの活用や問い合わせ対応の効率化につなげられるでしょう。

1-3. RAGと社内検索システムとの違い

RAGを活用したサービスと一般的な社内検索システムでは、検索した情報をもとに回答まで提示できるか、検索結果を表示することが中心か、という違いがあります。

社内検索システムは、キーワードに合致する文書やページを一覧で表示する仕組みが一般的です。利用者は検索結果を開き、必要な箇所を自分で読み解く必要があります。

一方RAGを活用したサービスでは、関連情報を検索したうえで、生成AIが質問内容に応じて回答を作成します。複数の資料にまたがる情報を整理したり、利用者の質問意図に合わせて要点をまとめたりできる点が特徴です。

こうした違いから、社内ナレッジの活用や問い合わせ対応の効率化などを目的として、RAGの導入を検討する企業が増えています。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、RAGを活用した社内向けAIチャットボットを構築できるサービスです。社内の独自データを活用した回答ができ、回答の参照元も表示されるため、根拠を確認しながら業務で活用しやすい点が特長です。「ミンクスプラス生成AI」の特徴について、ぜひ以下の資料からご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

2. RAG構築サービスはSaaS型・個別開発型の2種類

RAG構築サービスは、大きく「SaaS型」と「個別開発型」に分けられます。短期間で導入し、社内問い合わせやナレッジ検索から始めたい場合はSaaS型が適しています。一方、既存の業務システムやデータベースと連携したい場合や、自社独自の業務要件に対応したい場合は、個別開発型が選択肢になります。

SaaS型は、あらかじめ用意されたサービスを利用するため、スピーディに導入しやすい点がメリットです。また、月額定額制を採用しているサービスが多いため、予算管理もしやすいでしょう。

一方で個別開発型は、既存システムとの連携や画面設計、検索方法などを自社要件に合わせて作り込めます。ただし、開発には時間と費用がかかりやすいため、目的や必要なカスタマイズ範囲を明確にしたうえで検討することが重要です。

短期間でRAGを導入し、初期費用を抑えながら運用を始めたい場合は、SaaS型のサービスがおすすめです。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、SaaS型でスピーディに導入できるほか、利用者数に応じた月額定額制のため、予算管理もしやすいサービスです。さらに、AI研修やRAG伴走サポートなど、導入後の活用支援も相談できます。詳しいサービス内容は、以下の資料をご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

3. RAG構築サービスおすすめ7選

RAG構築サービスを選ぶ際は、回答精度だけでなく、提供形態や情報セキュリティ面などを比較することが重要です。

ここでは、企業や自治体がRAG構築を検討する際に候補となる代表的なサービスを比較します。

3-1. ミンクスプラス生成AI（NTT東日本株式会社）

「ミンクスプラス生成AI」は、NTT東日本が提供する法人・自治体向けの生成AIサービスです。社内マニュアルや法令、規則、条例などをデータとして取り込み、自社専用のAIチャットボットとして利用できます。

大きな特徴は、RAGを活用して社内・庁内独自の情報をもとに回答を生成できることです。回答の参照元情報も表示できるため、利用者はAIの回答をそのまま受け取るだけでなく、根拠となる資料を確認しながら判断できます。

また、利用状況を可視化するレポート機能に加え、特定IPアドレスからのアクセス制御や禁止ワード設定にも対応しています。保管データは国内リージョンで暗号化され、お客さまごとに論理分割されているため、情報セキュリティを重視する企業や自治体でも利用しやすいサービスです。

さらに、生成AI研修、RAG伴走サポート、ガイドライン策定支援など、導入後の活用・定着を見据えた支援も提供しています。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

3-2. exaBase 生成AI（株式会社エクサウィザーズ）

「exaBase 生成AI」は、エクサウィザーズが提供する法人向け生成AIプラットフォームです。ChatGPTをはじめとする生成AIを、企業利用に適した環境で活用できるサービスとして提供されています。

RAGやプロンプトテンプレートなどの機能を備えており、社内データを活用した質問回答や、日常業務の文章作成、要約、アイデア出しなどに利用できます。

また、法人・自治体・教育機関での利用を想定したサービスとして提供されているため、生成AIを安全かつ実用的に活用したい組織にとって検討しやすい選択肢です。

参照：exaBase 生成AI｜株式会社エクサウィザーズ

3-3. JAPAN AI CHAT（JAPAN AI株式会社）

「JAPAN AI CHAT」は、社内文書や専門データを横断検索し、根拠に基づいた回答を生成できる法人向け生成AIチャットです。

RAGによって社内外のデータから質問に関連する情報を検索し、その内容をもとに回答を生成できます。AIが単独で回答するのではなく、社内文書や専門データを参照したうえで、引用元や原文リンクを示しながら回答するため、利用者は回答の根拠を確認しやすいでしょう。

また、多要素認証やIP制限、操作ログ管理など、全社利用を想定した情報セキュリティ機能も備えています。社内外のデータを横断的に活用し、従業員が必要な情報へすばやくアクセスできる環境を整えたい企業に適しています。

参照：JAPAN AI CHAT｜JAPAN AI株式会社

3-4. Alli LLM App Market（株式会社日立ソリューションズ）

「Alli LLM App Market」は、Allganize社が提供し、日立ソリューションズが取り扱う法人向けの生成AI活用プラットフォームです。

独自のRAGにより回答に関連する文書の該当箇所をハイライト表示できる点が特徴で、回答の根拠を確認しやすいため、社内問い合わせ対応やナレッジ検索など、正確性が求められる業務に活用しやすいでしょう。

オンプレミス環境での利用にも対応しているため、既存業務システムと連携して生成AIを活用したい企業にも適しています。

参照：Alli LLM App Market｜株式会社日立ソリューションズ

3-5.RAGシステム開発／RAG精度改善コンサルティング（株式会社ヘッドウォータース）

ヘッドウォータースの「RAGシステム開発／RAG精度改善コンサルティング」は、RAG環境の構築や回答精度の改善を支援するサービスです。

RAGの仕組みそのものを設計・改善できる点が特徴的です。検索対象データの整理や検索精度の改善、LLMとの連携など、個別要件に合わせた支援を提供しています。

社内サーバーや社内ネットワーク上のデータを活用しながら、情報セキュリティやデータプライバシーに配慮したRAG環境を構築したい企業に適しています。

参照：RAGシステム開発／RAG精度改善コンサルティング｜株式会社ヘッドウォータース

3-6.RAG環境構築支援（NHN テコラス株式会社）

NHN テコラスの「RAG環境構築支援」は、生成AIによるデータ検索のPoCから本番導入までを支援するサービスです。

PoCの実施から本番導入、導入後の継続改善まで長期的にサポートしています。要件に応じたカスタマイズにも対応しており、社内業務の効率化だけでなく、サービスサイトやプロダクトの検索UX向上にも活用できます。

Amazon BedrockなどAWSサービスを活用した生成AI導入を検討している企業にとっても相談しやすい選択肢です。

参照：RAG環境構築支援｜NHN テコラス株式会社

3-7.Azure OpenAI Service RAGスターターパック（サイオステクノロジー株式会社）

Azure OpenAI Service RAGスターターパックは、サイオステクノロジーが提供するRAG導入支援サービスです。

チャットUIや社内データの取り込み、回答精度の評価・改善のための機能をまとめて提供しています。Azure OpenAI Serviceを基盤としており、社内データを活用したRAG環境を短期間で試したい企業に適しています。

また、回答精度の定量評価と改善に対応しているため、単にチャットボットを導入するだけでなく、PoCを通じて精度を確認しながら本格導入を検討できます。

参照：Azure OpenAI Service RAGスターターパック｜サイオステクノロジー株式会社

ここまで紹介したように、RAG構築サービスはそれぞれ提供形態や強みが異なります。社内データを活用したRAG環境をスムーズに導入したい場合は、NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」も選択肢の一つです。サービスの特徴については、ぜひ以下の資料からご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

4. RAG構築サービスにかかる費用

RAG構築サービスの費用は、SaaS型か個別開発型かによって異なります。また、登録するデータ量や利用人数なども費用に影響する要因です。

ここでは、SaaS型と個別開発型それぞれのRAG構築サービスで発生する費用について解説します。

4-1. SaaS型で発生する費用

SaaS型のRAG構築サービスでは、主に初期設定費用・月額利用料・オプション費用が発生します。月額利用料は、ID数や利用人数、利用できる機能、AIモデルの利用量などによって変動するのが一般的です。

SaaS型は、個別にRAG環境をゼロから開発する場合に比べて、初期投資を抑えやすい点が特徴です。管理画面やチャット機能、データ登録機能、ユーザー管理機能などがあらかじめ用意されているため、比較的スピーディに導入できます。

初めてRAGを導入する企業や自治体では、まずSaaS型でスモールスタートし、利用状況に応じて対象業務や登録データを拡大していく方法も有効です。

4-2. 個別開発型で発生する費用

個別開発型のRAG構築サービスでは、以下のような工程ごとに費用が発生するのが一般的です。

• 要件定義
• データソース調査
• データ整備
• 検索基盤構築
• LLM連携
• 画面開発
• 権限管理
• 検証　など

個別開発型は、自社要件に合わせて柔軟に設計できる一方で、導入までの期間が長く、初期費用も高額になりやすい傾向です。

そのため、個別開発型を選ぶ場合は、RAGで解決したい業務課題や必要な回答精度、アクセス権限、運用体制などを事前に整理しておきましょう。要件が曖昧なまま開発を始めると、費用が膨らみやすくなります。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、SaaS型で初期投資を抑えやすいだけでなく、参照元表示やアクセス制御、導入支援などにも対応しています。サービス内容も含めて比較したい方は、ぜひ以下の資料をご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

5. RAG構築サービスの選び方

RAG構築サービスを選ぶ際は、以下のポイントを確認し、自社の業務やデータ環境に合うサービスを選びましょう。

• 自社の予算や利用目的に合っているか
• 回答の参照元や根拠を確認できるか
• 自社が保有するファイル形式に対応しているか
• 既存のシステムやデータ基盤と連携できるか
• SSO・IP制限・権限管理などの情報セキュリティ機能があるか
• 研修やガイドライン策定などの伴走支援があるか
• 自社に近い業種・業務での導入実績があるか

5-1. 自社の予算や利用目的に合っているか

RAG構築サービスを比較する際は、初期費用や月額料金の安さだけでなく、自社の予算や利用目的に合っているかどうかを確認することが重要です。安価に見えるサービスでも、利用できる機能や情報セキュリティ機能、導入支援の範囲が限定されている場合があります。

また、標準プランでは対応できない機能を追加する場合、オプション料金が発生することもあります。自社に必要な機能や支援を含めた場合の総額を確認したうえで比較しましょう。

見積もりを確認する際は、以下の点をチェックすると安心です。

• 初期費用に含まれる作業範囲
• 月額料金に含まれるID数・データ容量
• RAG用データの整備支援の有無
• 情報セキュリティ機能
• 研修やガイドライン策定支援の有無
• 導入後の改善サポートの有無

これらを事前に確認することで、導入後に想定外の費用が発生するリスクも抑えられます。

5-2. 回答の参照元や根拠を確認できるか

RAG構築サービスを選ぶ際は、AIが生成した回答の参照元や根拠が表示されるかを確認しましょう。RAGは社内文書を検索して回答を生成する仕組みですが、回答文だけでは、どの資料をもとにした内容なのか判断しにくい場合があります。

参照元が表示されるサービスであれば、利用者は回答の根拠となる文書や該当箇所を確認することが可能です。誤った解釈や認識違いも防ぎやすくなります。

5-3. 自社が保有するファイル形式に対応しているか

自社が保有しているファイル形式をそのまま利用できるかも確認しましょう。社内のナレッジは、PDFやWord、テキストファイルなど、さまざまな形式で保存されています。

対応形式が限られているサービスを選ぶと、登録前にファイル変換や再整理が必要になり、導入準備の負担が大きくなる可能性があります。

導入前には実際に利用したいファイルの種類を洗い出し、対応可否を確認しましょう。

【関連コラム】生成AIの精度向上 ～RAGにおけるデータ形式の選択について～

5-4. 既存のシステムやデータ基盤と連携できるか

RAG構築サービスは、既存のファイルサーバーやグループウェア、社内ポータルなどと連携できるかも確認しておきたいポイントです。

既存のデータを検索対象として活用できれば、従業員が普段利用している文書やマニュアルをもとに精緻な回答を生成しやすくなります。

導入前には、どのデータをRAGに連携したいのか、既存システム側にAPIなどの連携機能があるかを整理しておきましょう。

5-5. SSO・IP制限・権限管理などの情報セキュリティ機能があるか

RAGでは、社内規程や顧客情報、業務マニュアルなど、機密性の高い情報を扱う場合があります。そのため、SSO（シングルサインオン）による認証やアクセス制御など、自社の運用に必要な情報セキュリティ機能を備えているか確認しましょう。

特に、部署や役職によって閲覧できる文書が異なる場合は、権限管理を適切に設計する必要があります。全利用者がすべての文書にアクセスできる状態では、機密情報の漏えいにつながるリスクがあるためです。

利便性だけでなく、自社の情報セキュリティポリシーやアクセス管理の運用に対応できるかという観点でも比較しましょう。

【関連コラム】情報漏えいだけじゃない！生成AIのセキュリティ課題と社内ルール整備の進め方

5-6. 研修やガイドライン策定などの伴走支援があるか

RAG構築サービスは導入して終わりではなく、継続的な活用・改善が重要です。実際に業務で活用するためには、利用者向けの研修やガイドライン策定、回答精度の改善、利用状況の確認などが必要になります。

生成AIに慣れていない組織では、「何を質問すればよいかわからない」「回答をどこまで信用してよいかわからない」といった不安が生じることがあります。そのため、機能提供だけでなく、活用方法や運用ルールづくりまで支援してくれるサービスを選ぶと安心です。

伴走支援があるサービスを選ぶことで、組織全体に定着させやすくなるでしょう。

【関連コラム】生成AI研修はなぜ必要？企業に求められる教育とNTT東日本の支援

5-7. 自社に近い業種・業務での導入実績があるか

RAG構築サービスを選ぶ際は、自社に近い業種や業務での導入実績があるかも確認しましょう。RAGは、扱うデータや業務プロセスによって、必要な設計や運用のポイントが変わるためです。

たとえば、自治体では法令や規則、過去事例などを参照する場面が多く、回答根拠の確認が重要です。企業のバックオフィスでは、社内規程や申請手順、人事・経理・情報システム関連のFAQを横断的に検索したいニーズがあります。

導入事例を見る際は、どのような課題を解決したのか、どの業務で活用されているのかに加え、回答の参照元を確認できるか、組織利用に必要な情報セキュリティ機能を備えているか、導入後の活用支援まで受けられるかといった点も確認するとよいでしょう。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、回答の参照元表示や社内データを活用した回答に対応しているほか、AI研修やガイドライン策定などの導入後の活用支援も提供しています。RAGを活用した生成AIサービスを業務に定着させたいとお考えの場合は、ぜひ以下の資料をご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

6. RAG構築サービスを導入・運用する際の注意点

RAG構築サービスを活用するには、導入前のデータ整理から導入後の運用改善まで見据えて進めることが欠かせません。RAGは社内データを参照して回答できる仕組みですが、登録データの状態や運用方法によって回答精度が左右されます。

特に以下の点に注意しましょう。

• 古い資料や重複した資料を整理しておく
• 社内で利用ルールを決めておく
• 回答精度を定期的に確認・改善する
• データを継続的に更新する
• 利用状況を確認しながら対象業務を広げる

RAGは一度構築して終わりではありません。利用者の質問傾向を確認しながら、データの追加・更新、プロンプトの見直し、運用ルールの改善を続けることで、より効果的に活用できます。

こうした継続的な運用・改善を自社だけで進めることが難しい場合は、導入後の支援体制が充実したサービスを選ぶことも重要です。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、RAG伴走サポートやAI研修、ガイドライン策定支援まで対応しています。導入準備から運用・定着までスムーズに進めたい方は、ぜひ以下の資料をご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

【関連コラム】RAGの精度向上術：企業導入の課題と解決策

7. RAG構築ならNTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」

RAG構築をスピーディに進めたい企業・自治体には、NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」がおすすめです。ミンクスプラス生成AIは、回答の参照元表示や社内データを活用した回答に対応しているほか、ID/パスワードでの認証に加えて、Microsoft Entra ID連携や固定グローバルIPアドレスによるアクセス制御など、組織で利用しやすい情報セキュリティ機能も備えています。

費用面では、SaaS型のため初期費用を抑えやすく、利用者数に応じた月額定額制のため予算管理しやすい点も特長です。さらに、AI研修やガイドライン策定、RAG伴走サポートなど、導入後の活用・定着まで見据えたサポートを提供しています。

社内データを活用したRAG構築を、導入から運用・定着まで一貫してスムーズに進めたい方は、NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」の資料をぜひご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

8. NTT東日本のRAG・生成AI活用事例

NTT東日本では、RAGや生成AIを活用し、社内業務の効率化やナレッジ活用に取り組んでいます。

ここでは、ドキュメント検索によってマニュアル検索時間を短縮した事例と、社員情報と社内募集情報の照合作業を効率化した事例を紹介します。

8-1. NTT東日本｜生成AIとドキュメント検索でマニュアル検索時間を最大60％削減

NTT東日本では、生成AIとドキュメント検索を組み合わせ、社員が質問するとAIが関連するマニュアルを検索して必要な情報を回答できる環境を整備しました。これにより、サービス仕様や事務手順が記載された大量のマニュアルから、必要な情報を探す時間を最大60％削減しています。

この取り組みでは、非エンジニアの社員が中心となり、現場ニーズに合わせてプロンプトや導線を工夫しています。単にAIを導入するだけでなく、利用者が必要な情報にたどり着きやすい設計にしたことが、検索時間の削減につながりました。

RAGを活用した環境でも、検索対象とするデータの選定や、利用者が使いやすい導線・プロンプトの設計が重要です。現場主導で改善を進めたい企業に参考になる事例です。

【関連コラム】非エンジニアでもここまでできる。生成AI × ドキュメント検索が変えた、現場の検索業務

8-2. NTT-ME｜社員情報と社内募集情報の照合作業を効率化

NTT-MEでは、社員のキャリア志向調査と社内ダブルワーク募集情報の照合作業に、「ミンクスプラス生成AI」を活用しました。従来は社員の趣味や特技、資格などの情報と募集内容を担当者が確認し、Excelのフィルターや経験に頼って照合していました。

生成AIの導入後は、社員情報と募集情報からキーワードを抽出するプロンプトを定型化し、照合作業を効率化しています。結果、以前は部署ごとに2〜3時間かかっていた作業が、約30分まで短縮されました。

このように、生成AIは社内に蓄積された人材情報や募集情報の整理・照合にも活用できます。社内データを活かして人事や総務、経営企画などの業務を効率化したい企業にとって参考になる事例です。

【関連コラム】生成AIとNTT-ME総務人事部が支えた、社員1万人のキャリアオーナーシップ改革

これらの事例からもわかるように、生成AIやRAGはマニュアル検索だけでなく、人事・総務など幅広い業務を効率化できます。自社で効果的に活用するには、業務や用途に合わせて利用機能や支援内容を選べるサービスを選ぶことも重要です。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、メニュー化されたサービスの中から、用途に合わせて柔軟にオプションを組み合わせられます。自社の業務に合わせたRAG・生成AIの導入を検討している方は、ぜひ以下の資料をご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

9. RAG構築サービスに関するよくある質問

ここでは、RAG構築サービスを検討している企業・自治体の担当者からよくある質問に回答します。

9-1. RAGは自社で構築できますか？

RAGは自社で構築することも可能です。検索基盤やベクトルデータベース、生成AIモデル、チャットUIなどを組み合わせることで、自社要件に合わせたRAG環境を構築できます。ただし、設計・開発・検証・運用には専門知識が必要です。

そのため、自社のリソースに不安がある場合や短期間で導入したい場合などは、SaaS型のRAG構築サービスの利用を検討するとよいでしょう。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」はSaaSとして提供されており、社内独自データを活用したAIチャットボットをスピーディに導入できる点が特長です。活用サポートやAI研修も相談できるため、自社構築に不安がある企業・自治体でも検討しやすいでしょう。

9-2. RAGを導入すればハルシネーションを防げますか？

RAGを導入すると、生成AIが社内文書やFAQなどの根拠情報を参照して回答できるため、ハルシネーションのリスクを低減しやすくなります。ただし、誤回答を完全に防げるわけではありません。回答の参照元を確認しながら利用し、重要な判断では人による確認を行う運用が必要です。

そのため、RAG構築サービスを選ぶ際は、回答の参照元が表示されるかどうかも重要なポイントです。NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、回答の参照元情報を表示できます。回答の根拠を確認しながら利用できるため、業務で活用しやすい点が特長です。

9-3. 社内データが生成AIの学習に使われることはありますか？

社内データが生成AIの学習に使われるかどうかは、利用するサービスや契約内容によって異なります。RAG構築サービスを選ぶ際は、登録した社内データや入力内容がAIモデルの学習に利用されるのか、どのように保管・管理されるのかを確認しましょう。

特に、顧客情報や個人情報、機密文書などを扱う場合は、データの取り扱い条件を事前に確認することが重要です。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」では、対話内容および連携先の業務データは、生成AIモデルの学習や再利用には用いられません。また、データは日本国内で保存され、利用者ごとにデータ領域が論理的に分離されています。

社内データを安全に扱いながらRAGを活用したい方は、ぜひ以下の資料からNTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」の特徴をご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

10. まとめ｜RAG構築サービスは回答精度・情報セキュリティ・費用・支援体制で比較しよう

RAG構築サービスは、社内文書やFAQ、マニュアルなどを生成AIが参照し、社内データに基づいて回答できるようにするサービスです。社内問い合わせ対応やナレッジ検索をはじめ、幅広い業務で活用できます。

一方で、RAGは導入すれば自動的に高精度な回答が得られる仕組みではありません。登録するデータの質や導入後の運用・改善体制まで含めて設計することが求められます。

そのため、RAG構築サービスを比較する際は、回答の参照元表示や情報セキュリティ、費用、導入支援、自社に近い業種での導入実績などを総合的に確認しましょう。

NTT東日本の「ミンクスプラス生成AI」は、RAGによる社内独自データの活用や回答の参照元表示、AI研修やガイドライン策定支援などを備えたサービスです。RAG構築を通じて、社内ナレッジの活用や業務効率化を進めたい企業・自治体の方は、ぜひ以下の資料をご確認ください。

ミンクスプラス生成AIの資料ダウンロードはこちらから

本コラムに記載されてる会社名、サービス名、商品名は、各社の商標または登録商標です。