RAG & DATA PLATFORM
社内データ活用・RAG基盤構築
社内の文書・規程・過去案件・FAQ。眠っているナレッジを、AIが正確に参照して答える状態へ。RAG（検索拡張生成）とベクトルDBにより、ハルシネーションを抑え、自社データに根ざした信頼できる回答を実現します。
Issues
自社の情報を知らないAIは、
本当に使えますか？
汎用の生成AIは便利でも、自社の業務知識やルールは知りません。社内データと結びつけて初めて、AIは実務で使える戦力になります。
情報が探せない
ナレッジが各所に散らばり、必要な情報を探すだけで時間がかかる。属人化も進んでいる。
汎用AIは社内を知らない
一般的な生成AIは自社の規程や商品知識を答えられず、実務に使いにくい。
ハルシネーション不安
それらしい誤回答をされると業務で使えない。根拠の提示が求められる。
情報がサイロ化
部署・ツールごとにデータが分断され、横断的に活用できていない。
これらの課題を、CLANEの
「社内データ活用・RAG基盤構築」が解決します。
Our Approach
「汎用LLM」から、
「自社知識で答えるLLM」へ
RAGは、AIが回答する前に社内データベースから関連情報を検索し、その根拠に基づいて回答を生成する仕組みです。これによりハルシネーションを抑え、出典を示しながら自社の知識で答えるAIを実現します。CLANEはデータの整備から検索精度の設計、運用までを支援します。
Before
汎用生成AI
一般論しか答えられず
根拠も不明
After
RAG基盤
社内データを根拠に
出典つきで回答
Features
CLANEが選ばれる3つの理由
データ整備のノウハウ
精度を左右するのは元データの質。文書の前処理・構造化・チャンク設計など、地味で重要な土台づくりを支援します。
検索精度を高める設計
ベクトル検索だけに頼らず、ハイブリッド検索や再ランクを組み合わせ、本当に必要な情報を引き当てる検索を設計します。
セキュアな権限制御
「誰がどの情報にアクセスできるか」を踏まえた権限設計で、機密情報を守りながら全社で安全に活用できる基盤を構築します。
Examples
散在するナレッジを、
即答できる資産に
規程・手続きの即答
Before
規程やマニュアルを探すのに時間がかかる。
After
社内文書を根拠に、出典つきで質問へ即時回答。
提案・見積の根拠検索
Before
過去案件や商品情報が探せず提案に時間がかかる。
After
過去資料を横断検索し、提案のたたき台と根拠を提示。
回答品質の標準化
Before
担当者によって回答にばらつきがある。
After
ナレッジを参照したAIが回答案を提示、品質を均一化。
技術ナレッジの活用
Before
設計書や障害履歴が活用されず埋もれている。
After
技術文書を検索可能化し、調査・引き継ぎを高速化。
Flow
ご支援の流れ
1ヶ月目
データ棚卸し・要件定義
対象データと利用シーンを整理し、精度・権限の要件を定義します。
2ヶ月目
PoC（小規模検証）
限定データで検索・回答精度を検証し、実用性を見極めます。
3〜4ヶ月目
基盤構築・連携
本番データで基盤を構築し、チャットや業務システムと連携します。
5ヶ月目以降
精度改善・運用
利用ログをもとに検索・回答精度を継続的に改善します。
Pricing
2つの契約形態でご支援
継続的な伴走は「準委任契約」、要件・成果物が明確な開発は「請負契約」と、ご要望に応じてお選びいただけます。
準委任契約
月額制で継続的に伴走
専任メンバーが継続的に開発・改善を伴走します。
月額料金
50万円〜 / 月
最小構成
最低0.5人月〜の小規模からスタート可能
請負契約
成果物単位で開発
要件・成果物が明確な開発を、成果物単位でお請けします。
単価
5万円〜 / 1人日
お見積もり
内容・規模に応じて個別にお見積もりします