社内マニュアル、規程、製品資料、FAQ、過去の問い合わせ履歴など、企業には多くのナレッジが蓄積されています。一方で、「必要な情報が見つからない」「担当者に聞かなければ分からない」「同じ問い合わせへの対応を繰り返している」といった課題も少なくありません。
こうした企業内ナレッジの活用方法として注目されているのが、RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。
本記事では、RAGの基本的な仕組みと中堅企業が製品を選ぶ際のポイントを整理し、chai+、Glean、Alli LLM App Market、neoAI Chat、Helpfeelの5製品を比較します。
RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）とは、生成AIが回答する前に、社内文書やデータベースなどから質問に関連する情報を検索し、その情報を根拠として回答を生成する仕組みです。一般的な生成AIとは異なり、社内マニュアル、規程、FAQ、製品資料など、企業固有の情報を回答に活用できることが特徴です。
一般的な生成AIが主にモデルの学習済み知識を利用するのに対し、RAGでは社内マニュアル、規程、FAQ、製品資料など、企業固有の情報を回答に利用できることが特徴です。
そのため、社内問い合わせ、ナレッジ検索、営業支援、FAQ、カスタマーサポートなど、企業固有の情報が必要な業務への活用が期待できます。
ただし、RAGを導入すれば誤回答が完全になくなるわけではありません。データ品質、検索方式、回答生成、権限管理、継続的な精度評価まで含めて運用することが重要です。
RAGツールは、機能数の多さだけでなく、自社の業務課題と利用環境に適しているかという観点で比較することが重要です。
特に確認したいのは次の7項目です。
chai+は、デフィデ株式会社が提供する企業向けRAG型AIチャットボットです。
PDF、Word、Excel、PowerPointなどの企業内資料を活用し、社内ナレッジ検索、社内問い合わせ、FAQ、製品情報検索、カスタマーサポートなどに生成AIを利用できます。
既存の情報資産を利用してRAG環境を構築し、専門的なAIシステムを一から開発することなく導入したい企業に適した選択肢です。
検討しやすいケース
・社内問い合わせ対応の工数を削減したい
・社内ナレッジの属人化を解消したい
・PDFやOffice文書など既存資料を活用したい
・FAQやカスタマーサポートをAI化したい
・RAG導入後の運用まで支援してほしい
Gleanは、企業内に分散した情報を検索・活用するエンタープライズ検索／Work AIプラットフォームです。
特定の文書だけをRAGへ登録するというより、複数の業務システムに情報が分散している企業が、それらを横断的に検索・活用したい場合に検討しやすいサービスです。
検討しやすいケース
・複数のSaaSに社内情報が分散している
・全社横断のナレッジ検索を実現したい
・ユーザーの権限を考慮した検索が必要
・検索から生成AI活用へ範囲を広げたい
Alli LLM App Marketは、Allganizeが提供する企業向け生成AI・AIエージェントプラットフォームです。
公式情報では、独自RAGによる社内文書検索と根拠付き回答、表・グラフを含む文書への対応、RAG検索のチューニング、ノーコードでのAIアプリ・AIエージェント構築などを提供しています。
検討しやすいケース
・社内文書を利用したRAGを構築したい
・図表を含む資料を生成AIで活用したい
・RAGとAIエージェントを組み合わせたい
・生成AIを全社的な業務基盤として展開したい
neoAI Chatは、企業が生成AIを業務で活用するための法人向け生成AIプラットフォームです。
社内データを利用したRAGによるナレッジ活用と、企業内での生成AI利用を一つの環境で展開したい場合の選択肢になります。
検討しやすいケース
・社内文書をRAGで活用したい
・企業内の生成AI利用環境を整備したい
・複数部門へ生成AIを展開したい
・ナレッジ検索以外にも生成AIを活用したい
Helpfeelは、FAQ、社内ドキュメントなどの情報を活用し、AIによる検索・回答や問い合わせ対応を支援するAIナレッジプラットフォームです。FAQ検索に加え、RAGを活用したAI回答や対話型AIエージェントなどを提供しており、顧客サポートや社内ヘルプデスクなどでナレッジを活用したい場合の選択肢になります。
検討しやすいケース
・FAQの自己解決率を高めたい
・問い合わせ対応を効率化したい
・社内ヘルプデスクを改善したい
・FAQや社内ドキュメントをAIで活用したい
5製品は、いずれも企業内情報をAIで活用するための選択肢ですが、RAG型AIチャットボット、エンタープライズ検索、生成AI・AIエージェント基盤、FAQ・AIナレッジプラットフォームなど、製品の位置付けと得意領域は異なります。そのため、単純な機能数ではなく、導入目的、利用するデータ、既存システムとの連携、運用体制などを基準に比較することが重要です。
| 製品 | 主な位置付け | 特徴的なナレッジ活用 | 検討しやすい用途 |
|---|---|---|---|
| chai+ | RAG型AIチャットボット | 企業内文書を活用したRAG | 社内問い合わせ、FAQ、製品検索 |
| Glean | Work AI／エンタープライズ検索 | 複数の業務システムを横断した検索・AI活用 | 全社ナレッジ検索、業務横断の情報活用 |
| Alli LLM App Market | 生成AI・AIエージェント基盤 | RAGと生成AIアプリ・AIエージェント | 全社AI活用、業務自動化 |
| neoAI Chat | 法人向け生成AI基盤 | RAGを活用した企業内生成AI | 社内生成AI、ナレッジ活用 |
| Helpfeel | AIナレッジプラットフォーム | FAQ・社内文書を活用したRAG検索・AI対話 | FAQ、顧客・社内サポート |
※各サービスの機能・仕様は変更される場合があります。導入時には各社の最新公式情報をご確認ください。
RAGツールを比較するときに重要なのは、単純な機能数ではありません。
例えば、PDFやOffice文書を使って社内問い合わせを自動化したい場合と、複数のSaaSに分散した情報を横断検索したい場合、RAGからAIエージェントまで全社展開したい場合では、必要な製品特性が異なります。
そのため製品比較を始める前に、「誰が」「どの情報を」「どの業務で」「何のために利用するのか」を整理することが重要です。
chai+は、社内マニュアル、規程、FAQ、製品資料など、既存の企業内文書を活用してRAG環境を構築したい企業で検討しやすいサービスです。
特に、専門的なAI開発をできるだけ抑えながら、既存資料を利用して社内問い合わせやナレッジ検索を効率化したい企業に適しています。
実際の製品選定では、自社の文書を使ってPoCを実施し、回答精度、回答根拠、運用負荷、セキュリティ、権限管理、サポート体制などを確認するとよいでしょう。
chai+では、RAGによる社内ナレッジ活用に加え、用途に応じて汎用AIチャットやAIボイスボットも利用できます。RAGを起点として、文章作成や要約、問い合わせ対応などへ生成AIの活用範囲を広げることができます。
文章作成、要約、翻訳、アイデア作成など、日常業務で生成AIを活用できます。RAGによる「自社情報を参照した回答」と、汎用AIによる「一般的な生成AI業務」を用途に応じて使い分けられます。
RAGと音声AIを組み合わせ、企業が保有するFAQ、商品情報、マニュアルなどを参照しながら、電話での問い合わせにAIが回答する仕組みを構築できます。Full Duplex（全二重）に対応し、自然な双方向の音声対話を目指した設計です。
このようにchai+では、社内情報を検索・回答するRAG、一般的な生成AI業務を支援する汎用AI、電話問い合わせを支援するAIボイスボットを、業務課題に応じて使い分けることができます。
RAGは、企業が指定した文書やデータから関連情報を検索し、その内容を参照して回答を生成します。企業固有の情報を生成AIで利用できることが大きな違いです。
検索精度だけでなく、利用目的、対象データ、セキュリティ、権限管理、運用負荷、既存システムとの連携、サポート体制まで確認することが重要です。
完全には防げません。RAGは関連情報を参照することで誤回答を抑制する方法の一つですが、データ品質、検索設計、回答生成、継続的な評価・改善が必要です。
製品によって必要な専門知識は異なります。SaaS型やノーコード型では導入負荷を抑えられる場合がありますが、実際の運用体制やサポート内容を事前に確認することが重要です。
可能であれば、自社で実際に利用する文書を使ったPoCを行い、回答精度だけでなく、引用元の確認性、権限管理、運用負荷、セキュリティなどを確認しましょう。
RAGツールは、社内に蓄積された情報を生成AIで活用し、情報検索や問い合わせ対応を効率化するための有力な選択肢です。
一方で、製品ごとに得意領域は異なります。重要なのは「有名な製品」や「機能の多い製品」を選ぶことではなく、自社の業務課題、データ、利用者、運用体制に適した製品を選ぶことです。
まずは利用目的を明確にし、自社データを使ったPoCで実際の回答品質や運用性を確認したうえで導入を判断するとよいでしょう。
社内マニュアルやFAQ、規程、製品資料などを活用したRAG導入を検討している方は、
chai+のRAG機能や導入方法をご確認ください。