RAGの依頼・発注・代行

▼こんな方におすすめ

・社内でChatGPTを導入したが、いまいち成果が上がらない。
・実務を効率化するために、AIをどのように活用すればいいか知りたい。
・社員がAIアプリを簡単に開発できるような仕組みを構築したい。

▼Difyとは

DifyはオープンソースのLLMアプリ開発プラットフォームです。
下記の有料クラウドサービスを利用することもできますが、セキュリティ、コストの観点から社内構築することをお薦めしております。
https://dify.ai/jp

多忙な営業活動に疲弊し、提案件数をこなすのに苦心されている方、営業提案の確度をもっと高め受注率を上げたいと思っている方。
DifyのAIエージェントアプリを御社独自に作成して、そんな課題を解決してみませんか？
通常のアプリ開発より、圧倒的なスピード開発、ローコストで提供が可能です。

社内用・業務用チャットボットの開発をお任せください。

StreamlitやReactを用いて、お客様のご希望に沿ったチャットボットを開発いたします。RAG（検索拡張）やWhisperを活用した文字起こし連携、LLMの導入、社内ドキュメントとの連携など、初期相談から実装、納品まで柔軟に対応いたします。

以下3つの技術スタックに対応可能です。

Streamlit製チャットボット（軽量・素早くUIが欲しい方向け）

React製チャットボット（高機能・カスタマイズ性重視）

Dify活用チャットボット（ノーコード寄りでの量産や検証）

Stripe、Google Drive API連携、ログ管理機能なども対応可能。業務効率化・社内ナレッジ共有・問い合わせ自動化などの用途でご依頼いただいております。

〇 生成AI（LLM）にRAGを構築します（図参照）

生成AIをオリジナルな情報に基づいて回答できるようにするための、RAG（検索拡張生成）を構築します。例えばChatGPTに自社の社内規定についての質問をしても、答えは返ってきません。答えられるようにするには、ChatGPTに社内規定を教える必要があります。

〇 AIに教える方法

AI（LLM）が知らないことを教える方法には２つあります。ひとつはファインチューニング。もう一つがRAG（Retrieval Augmented Generation：検索拡張生成）になります。ファインチューニングは情報をAIに覚えさせる方法です。このため学習コストが掛かり、情報が更新されたときの処理にも手数とコストが掛かってきます。RAGは質問に対してその教える情報を解析、整理、選択し都度与えるので、情報の更新にも簡単に対応できます。その上、ハルシネーション（誤情報）の低減も期待できます。

〇 RAGの構築方法

RAGには現在決定的な王道の手法はありません。なぜなら、その時の生成AIの使用目的や期待される結果、利用できるデータで、どのようなRAGを構築するかが変わるからです。

〇 お話をお伺いし、構築方法を決めていきます

まずは、お話をお伺いし、どのような形がベストなのかを作らせていただきます。
モヤっとしたイメージでも構いません。まずはお話していただければ、何か見えてくると思います。

サービス内容
自社データ学習型 ChatGPT利用の
顧客対応チャット
24時間365日対応が実現! AIがあなたの顧客サポートを担当。

月額で提供しているサービスが多い中、
これは買い切りタイプでの販売です。

openAI社のAPIを使い、自社データを使った
応答が可能です。

・学習データのインポート
・AIの応答ログ確認
・インデックス化
など、基本的な仕様を揃えて提供します。

クラウドタイプではないので、サーバーにインストールして御社独占でご利用いただけます。
購入にあたってのお願い
・openAI社のAPIkeyはご自身でご用意下さい。
・レンタルサーバーで構築してお渡しします。
　レンタルサーバー代は別途かかります。

AI活用で業務効率化を実現しませんか？

お問合せ無料で、貴社に最適なプランをご提案します。
話題のDifyを活用、ChatGPTと同様の画面をご提供いたしまして、ChatGPTのライセンス費用削減と問い合わせ対応工数の大幅削減を実現いたします。

▼このサービスについて

社内に蓄積された知識やFAQをAIで簡単に活用できるようにする法人向けソリューションです。また全社員にChatGPTライセンスを付与する必要がなく、ノーコードで誰でも簡単に構築・運用できるため、ITの専門知識がなくても導入可能です。

▼こんな課題を解決します

• ChatGPTなどのAIツールのライセンス費用が膨大になっている
• カスタマーサポートの問い合わせ対応工数が多すぎる
• 社内ナレッジが分散し、効率的に活用されていない
• 営業資料作成に時間がかかりすぎている
• 新人教育・オンボーディングに担当者の負担が大きい

▼導入メリット

• コスト削減効果： 全社員へのChatGPTライセンスが不要になり、導入コストを最大80%削減
• 業務効率化： 問い合わせ対応工数を最大70%削減、営業資料作成時間を60%短縮
• 知識活用の最大化： 散在する社内ナレッジを一元化し、AIで簡単に検索・活用
• 複数AIモデル対応： ChatGPT、Claude、Geminiなど、目的に応じて最適なAIを選択可能

▼活用シーン

1. カスタマーサポート業務の効率化
問い合わせ内容を自動的にFAQ化・ナレッジ化し、RAG（検索拡張生成）技術で過去の対応履歴や製品情報を参照したAI回答を提供。
効果：問い合わせ対応工数を最大70%削減、回答の精度向上

2. 営業ナレッジの活用と提案力向上
過去の成功事例や提案資料をAIナレッジベース化し、営業担当者がいつでも最適な提案資料を瞬時に作成可能に。
効果：提案資料作成時間を60%短縮、成約率15%向上

3. 社内マニュアル・規程の検索効率化
複雑な社内ルールや手続きをAIナレッジベース化し、必要な情報を自然言語で質問するだけで回答を取得。
効果：情報検索時間を80%削減、ルール遵守率向上

4. 新人教育・オンボーディングの効率化
研修内容やFAQをAIナレッジベース化し、新入社員が24時間いつでも質問できる環境を構築。
効果：研修担当者の負担軽減、戦力化までの期間短縮

導入までの流れ

最短2週間で運用が可能です

1. お問い合わせ
お気軽にご相談ください。ご要望やご質問などをお気軽にお寄せください。

2. オンライン個別相談
TeamsやZoomなどのオンラインミーティングで、現状の課題や導入目的について詳しくヒアリングいたします。

3. 提案・見積り
ヒアリング内容をもとに、最適なプランをご提案。具体的な導入メリットや費用対効果をご説明いたします。

4. ナレッジベース構築
ご契約後、初期設定やナレッジの登録を実施。お客様の社内情報を基にAIナレッジベースを構築します。

5. 運用開始・サポート
社内向け研修を実施し、スムーズな運用をサポート。継続的な改善提案で効果を最大化します。

RAGを使ってみたけど思ったような回答が出ない
そんな悩みはありませんか？
RAGは元々の資料の文書タイプ、文書カテゴリ、欲しい回答
によって設定するパラメータやembeddingに使うモデルの種類など
豊富な知識でカスタマイズすることによって、驚くような性能が発揮されます。
豊富な導入事例をもつ、当グループではこれを
コンサルティングすることが可能です。お気軽に相談して下さい

YouTubeの内容を素早く知りたい。シナリオを起こしたい、
データベース化したい、データベースとのチャットでの壁打ちアイディア出しなどに

サービス内容
今話題のDifyとAzure OpenAI Serviceに搭載されている生成AIモデル（GPT3.5、GPT3.5-turbo、GPT4、GPT-4o）を使って、Chat Botを作成します。

RAG(Retrieval-Augmented Generation)の技術を使います。
これにより、社内情報を使った回答生成が可能になります！
（※添付画像1枚目をご覧ください。）
Difyを使いますので、短期での開発が可能です。
また、Bing Search等、Web検索と組み合わせたチャットボットも作成可能です。

＜できることのイメージ＞
・社内情報とWEB情報の膨大な情報を用いて回答できます。
・あなたの好みに合わせて、特定のキャラクターを演じさせることも可能です。

＜サービスの特徴＞
●ITコンサルティング会社にてAIエンジニアをしていますので、専門知識を活かしたソリューションの開発が可能です。
●要件、課題定義　等、コンサルティングから実施いたします。
●生成AIを活用することで、よりリアルな対話が可能なBotを作成できます。
●あなたのニーズに合わせたオリジナルのBotを作成し、運用サポートも行います。
●データのアセスメント（網羅性、量、質、ノイズ）を実施します。

＜仕組み＞
Chat Botを動かすPythonプログラムをDify上で運用します。
GPTによる回答はAzure OpenAI ServiceのAPIを使って取得します。

＜サービスの流れ＞
step1：依頼内容のご確認
step2：Azure OpenAI Serviceの利用申請（最長3週間ほどかかります）
step3：ご要望やニーズに応じたプランのご提案
　　　（注：内容によって金額相談させていただくことがございます）
step4：Azure OpenAI ServiceAPIの取得、Azure App Serviceの作成、FastAPIサーバー構築
step5：Chat Bot画面の作成と設定
step6：運用のアフターサポート

Azure OpenAI Serviceに搭載されている生成AIモデル（GPT3.5、GPT3.5-turbo、GPT4、GPT-4o）を使って、Chat Botを作成します。

RAGの技術を使います。
これにより、社内情報を使った回答生成が可能になります。
Azure OpenAI Serviceを使いますので、社内情報が外部に漏れることはありません。

RAGの精度は検索精度にかかっています。
テキストデータの前処理が非常に重要です！ゴミ取り、名寄せ、構造化等の、適切な前処理を行います。
大手企業で活用されているRAG同等の品質が見込めると自負しています。*前処理をどこまで追求するかは、予算によります。

＜できることのイメージ＞
・社内情報とWEB情報の膨大な情報を用いて回答
・あなたの好みに合わせて、特定のキャラクターを演じさせることも可能です。

＜サービスの特徴＞
●ITコンサルティング会社にてAIエンジニアをしていますので、専門知識を活かしたソリューションの開発が可能です。
●要件、課題定義　等、コンサルティングから実施いたします。
●生成AIを活用することで、よりリアルな対話が可能なBotを作成できます。
●あなたのニーズに合わせたオリジナルのBotを作成し、運用サポートも行います。
●必要に応じて、Chat BotのUIも作成いたします。（添付2枚目の画像を参照）
●データのアセスメント（網羅性、量、質、ノイズ）を実施します。

＜仕組み＞
Chat Botを動かすPythonプログラムをAzure App Service上で運用します。GPTによる回答はAzure OpenAI ServiceのAPIを使って取得します。

＜サービスの流れ＞
step1：依頼内容のご確認
step2：Azure OpenAI Serviceの利用申請
（最長3週間ほどかかります）
step3：ご要望やニーズに応じたプランのご提案
　　　（注：内容によって金額相談させていただくことがございます）
step4：Azure OpenAI ServiceAPIの取得、Azure App Serviceの作成、FastAPIサーバー構築
step5：Chat Bot画面の作成と設定
step6：運用のアフターサポート
*上記は一例であり、実行ステップはご予算によります。

▼ こんな方へオススメ

システム開発の内製化に課題を感じている企業様
AIを活用したシステムを導入したいが、ノウハウがない企業様
スピーディなシステム開発を求めている企業様
コストを抑えてシステム開発を行いたい企業様
▼ ご提供内容

Difyを活用したシステム開発
要件定義から設計、開発、テスト、運用保守までトータルサポート
既存システムとの連携
AIモデルのカスタマイズ
開発後の技術サポート、運用支援
▼ ご購入後の流れ

ヒアリング：お客様の課題や要望を丁寧にヒアリングします。
要件定義：ヒアリング内容をもとに、システムの要件を定義します。
設計・開発：要件定義に基づき、システム設計・開発を行います。
テスト：開発したシステムの動作確認、テストを行います。
納品・導入：テスト完了後、システムを納品・導入します。
運用保守：導入後の運用保守、技術サポートを行います。
▼ 制作可能なジャンル

チャットボット
顧客管理システム
業務効率化システム
データ分析システム
その他、AIを活用したシステム全般
▼ 料金プランやオプション

基本プラン：要件定義、設計、開発、テスト、納品
運用保守プラン：基本プラン＋運用保守
カスタマイズプラン：お客様の要望に応じたカスタマイズ
オプション：AIモデルの追加学習、多言語対応など
▼ 納期

要件定義完了後、最短当日からで開発開始

社内外の問い合わせやカスタマーサポートに使用できるAIを開発します。

社内マニュアルやFAQなどのWeb上に出回っていない情報などのニッチな領域は現状ChatGPTでは正確に回答することができません。
しかし社内文書の検索器とChatGPTを組み合わせることによって、正確な返答を行うことができるチャットボットの開発ができます。

業務内容は以下の通りです。
・AIの開発
特定の分野への返答に特化したAIの開発を行います。学習元のデータを用意していただき、ユーザーが求める情報やサポートを的確に提供できるようにするための設計・開発を行います。

想定のお客様：
RAGチャットボットを運用しており、精度改善を行いたい。
LLMを利用したシステムを構築したい。
AIによる業務効率化を行いたい。

ご提供内容；
チャットボット構築やLLMを用いたサービス導入
画像分析、ドキュメントクラスタリングなど深層学習を用いたAIの導入。
既存のモデルの性能改善

過去の実績；
LLMを用いた文書クラスタリングの実装。
データベース構築。
モデルチューニングを用いた検索精度改善。
画像分析を用いた異常検知