社内ヘルプデスクRAGシステム
課題
情報システム部門に同じ内容の問い合わせが集中し、担当者の業務負担が増えていました。
支援内容
- FAQ・マニュアルの整理
- RAG検索基盤の構築
- Teamsから利用できるチャット画面の開発
- 回答根拠・参照元の表示
- 未解決時の担当者引き継ぎ
想定成果
- 定型問い合わせの削減
- 回答時間の短縮
- ヘルプデスク担当者の負担軽減
AIエージェント・RAGシステム開発
社内データを活用し、
検索・判断・業務実行まで行うAIを開発します。
- 社内文書を検索して回答するAIを構築したい。
- 問い合わせ対応やヘルプデスク業務を自動化したい。
- AIエージェントと既存システムを連携させたい。
セルバの「AIエージェント・RAGシステム開発」は、社内文書や業務データを活用し、
情報検索、回答生成、判断、システム操作まで行うAIシステムを開発するサービスです。
要件整理からPoC、RAG構築、AIエージェント開発、既存システム連携、セキュリティ設計、本番運用まで一貫して支援します。
AIエージェント × RAG ×
システム連携 × 業務自動化
無料相談する
こんなお悩みはありませんか？
- 社内文書やマニュアルが分散し、必要な情報を探せない
- RAGを構築したが、回答精度や検索精度が低い
- AIの回答に、根拠となる文書や出典を表示したい
- 社内FAQやヘルプデスクへの問い合わせを減らしたい
- LangChainやLangGraphを使ったAIエージェントを開発したい
セルバのAIエージェント・RAGシステム開発は、こうした課題を解決します。
-
社内データをAIで活用
文書、FAQ、問い合わせ履歴、顧客情報などを整理し、AIが検索・回答に活用できる状態を作ります。
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検索から業務実行まで対応
質問への回答だけでなく、データ登録、通知、申請、外部API実行などの業務処理まで自動化します。
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既存システムと連携
基幹システム、顧客管理システム、Webシステム、SaaS、各種APIとの連携に対応します。
-
本番運用を前提に設計
権限、ログ、監視、誤回答対策、AI利用コストまで含めて、安全に運用できる環境を構築します。
AIエージェント・RAGシステム開発とは？
AIエージェント・RAGシステム開発は、生成AIに社内データや業務システムを連携し、
企業独自の業務を支援・実行するAIを構築するサービスです。
企業独自の業務を支援・実行するAIを構築するサービスです。
RAGを利用すると、社内規程、マニュアル、提案書、設計書、FAQなどから関連情報を検索し、その内容に基づいた回答を生成できます。
さらにAIエージェントを組み合わせることで、情報を回答するだけでなく、状況を判断し、必要なツールやAPIを選択して業務処理を実行できます。
例えば、顧客からの問い合わせ内容をAIが確認し、社内情報を検索して回答案を作成したうえで、担当部署への振り分けや対応履歴の登録まで行う仕組みを構築できます。
一方で、AIモデルを接続するだけでは、実際の業務で使えるシステムにはなりません。
対象業務、参照データ、検索方式、権限、回答精度、外部システム連携、運用ルールまで含めた設計が必要です。
セルバでは、次の内容を一貫して支援します。
- AI活用対象業務の整理
- データ・文書の調査
- RAG・検索基盤の構築
- AIエージェントの設計・開発
- API・既存システム連携
- 回答精度の評価・改善
- セキュリティ・権限設計
- 本番導入・運用改善
主な支援内容
1. AIエージェント・RAG導入アセスメント
対象業務、利用データ、既存システムを調査し、AIエージェントやRAGの適用可能性を整理します。
実施内容
- 対象業務・課題のヒアリング
- 現行業務フローの整理
- 文書・データの保管状況調査
- AI活用ユースケースの選定
- システム連携方法の確認
- 技術構成・導入ロードマップの作成
成果物例
- AI活用候補一覧
- 現行・導入後の業務フロー
- データ・システム調査結果
- 推奨システム構成
- PoC計画
- 概算費用・スケジュール
2. RAG・社内検索システム開発
社内文書や業務データを検索し、その内容に基づいて回答するAIシステムを構築します。
支援内容
- 対象文書・データの調査
- データクレンジング
- 文書分割・メタデータ設計
- キーワード・ベクトル検索設計
- 検索インデックス構築
- RAGアプリケーション開発
- 回答根拠・参照元表示
- 検索・回答精度の改善
対象データ例
- PDF・Word・Excel
- 社内規程・マニュアル
- FAQ・問い合わせ履歴
- 商品資料・約款
- 提案書・議事録
- 設計書・技術資料
- データベース
- SharePoint・ファイルサーバー
3. AIエージェント開発
生成AIが目的を理解し、必要な情報やツールを選択して業務処理を実行するAIエージェントを開発します。
開発例
- 社内業務支援エージェント
- 営業支援エージェント
- 問い合わせ対応エージェント
- 人材・案件マッチングエージェント
- 申請・審査支援エージェント
- システム運用支援エージェント
支援内容
- エージェントの役割・権限設計
- プロンプト・処理フロー設計
- ツール・API呼び出し設計
- LangChain・LangGraphなどによる開発
- 処理結果の確認・承認フロー
- エラー・例外処理
- テスト・精度評価
4. マルチエージェントシステム開発
役割の異なる複数のAIエージェントを連携させ、複雑な業務を分担して処理する仕組みを構築します。
活用例
- 情報収集・分析・資料作成の分担
- 要件整理・実装・レビュー・テスト
- 問い合わせ分類・回答・品質確認
- 求人・人材検索・評価・提案
- 複数部門をまたぐ申請・確認業務
支援内容
- 各エージェントの役割設計
- エージェント間の連携設計
- 処理順序・状態管理
- 人による確認工程の設計
- 異常終了・再実行制御
- 実行履歴・ログ管理
5. API・既存システム連携
AIエージェントと社内システム、データベース、外部サービスを連携します。
連携例
- 顧客管理システム
- 営業支援システム
- 販売・会計システム
- 求人・人材管理システム
- 会員管理システム
- 問い合わせ管理システム
- Microsoft 365
- Slack・Teams
- 外部SaaS
- 各種Web API
既存システムにAPIがない場合は、連携用APIや中間システムの開発もご提案します。
6. RAG・AI回答精度改善
既存のRAGやチャットボットについて、検索結果、回答内容、データ構造を分析し、精度を改善します。
改善項目
- 文書の分割方法
- メタデータ設計
- 検索クエリの生成
- キーワード・ベクトル検索
- リランキング
- プロンプト設計
- 回答根拠の表示
- 質問に回答できない場合の制御
- 評価データ・テストケース作成
- 利用ログを基にした改善
7. セキュリティ・権限設計
企業内でAIエージェントやRAGを安全に利用するための設計を行います。
主な対応項目
- ユーザー認証
- 部門・役職別のアクセス権限
- 文書・データ単位の閲覧制御
- 個人情報・機密情報管理
- AIが実行できる操作の制限
- 人による確認・承認
- 操作履歴・回答ログ
- APIキー・シークレット管理
- 誤回答・不正操作対策
- AI利用ガイドライン
セルバが選ばれる理由
―― 一般的なAIエージェント・RAG開発支援との違い
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比較項目
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AIツール導入会社 | AIコンサル会社 | セルバ |
|---|---|---|---|
| 対象業務の整理 | 限定的 | 対応 | 対応 |
| データ・文書の整理 | 一部対応 | 方針中心 | 対応 |
| RAG構築 | 標準機能中心 | 構想中心 | 対応 |
| AIエージェント開発 | 一部対応 | 限定的 | 対応 |
| API・既存システム連携 | 限定的 | 対象外が多い | 対応 |
| 独自ロジック開発 | 限定的 | 対象外が多い | 対応 |
| 精度評価・改善 | 一部対応 | 方針中心 | 対応 |
| セキュリティ・権限設計 | 一部対応 | 方針中心 | 対応 |
| PoCから本番運用 | 一部対応 | 別会社の場合あり | 一貫対応 |
支援事例・プロジェクトイメージ
SIer向けプロジェクトナレッジ検索
課題
設計書、議事録、障害報告書が複数の場所に保存され、過去の知見を活用できていませんでした。
支援内容
- プロジェクト文書の整理
- 技術用語を考慮した検索設計
- RAG・回答画面の開発
- プロジェクト別アクセス権限の設定
想定成果
- 資料検索時間の短縮
- 障害調査・引き継ぎの効率化
- プロジェクト横断のナレッジ活用
営業提案支援AIエージェント
課題
過去事例の検索や提案資料の作成に時間がかかり、担当者によって提案品質に差がありました。
支援内容
- 顧客情報・商談内容の取得
- 類似事例・提案書の検索
- 提案内容・資料構成の生成
- 営業担当者による確認フロー
- 顧客管理システムとの連携
想定成果
- 提案準備時間の短縮
- 過去事例の再活用
- 提案品質の平準化
人材・案件マッチングエージェント
課題
大量の求人、案件、人材情報を担当者が確認し、条件に合う候補を手作業で選定していました。
支援内容
- 求人・人材データの整理
- 条件・経験・スキルの抽出
- 候補者・案件の検索と評価
- マッチング理由の生成
- 管理システムへの結果登録
想定成果
- 候補者選定時間の削減
- 見落としの防止
- マッチング理由の明確化
料金・費用
ご相談内容、対象データ量、システム連携、利用人数、セキュリティ要件によって費用が異なります。
AIエージェント・RAG導入診断
主な内容
- 対象業務・課題の整理
- 文書・データの調査
- AI活用テーマの選定
- 推奨構成・PoC計画作成
RAG・社内検索PoC
主な内容
- 対象データの加工
- 検索インデックス構築
- RAGアプリケーション開発
- 回答根拠表示
- 精度評価
AIエージェントPoC
主な内容
- エージェント設計
- ツール・API連携
- 業務フローの実装
- テスト・効果検証
- 本番化計画
RAG・AIエージェント本番開発
主な内容
- 要件定義
- AI・検索基盤構築
- アプリケーション開発
- 既存システム連携
- 認証・権限・ログ
- 本番移行
運用・精度改善支援
主な内容
- 利用ログの分析
- 回答精度の評価
- 検索・プロンプト改善
- データ更新支援
- エージェント・連携機能の改修
※AIモデル、クラウド、検索サービスなどの利用料は含みません。
※データ整備、外部サービス契約、既存システム改修は別途お見積もりします。
支援の流れ
1. 無料相談
対象業務、現在の課題、利用したいデータやシステムを確認します。
2. 現状分析
業務フロー、文書、データ、既存システム、セキュリティ要件を調査します。
3. AI活用テーマの選定
期待効果、技術的な実現性、データ品質を基に、PoC対象を決定します。
4. 構成・PoC計画策定
利用するAIモデル、検索基盤、開発方式、評価方法を整理します。
5. PoC・効果検証
限定したデータと業務で、回答精度や業務削減効果を検証します。
6. 本番開発・導入
認証、権限、ログ、監視、システム連携を含む本番環境を構築します。
7. 運用・精度改善
利用ログや現場の評価を基に、検索精度、回答内容、業務フローを改善します。
よくある質問
- QRAGと通常の生成AIは何が違いますか？
- A通常の生成AIは、学習済みの情報を基に回答します。
RAGは、社内文書やデータベースから質問に関連する情報を検索し、その内容を基に回答を生成します。社内固有の情報を活用したい場合に適しています。 - QRAGを構築すれば、必ず正確に回答できますか？
- ARAGを導入しても、すべての誤回答を防げるわけではありません。
文書の品質、検索設計、質問内容、プロンプトなどによって精度が変わるため、評価データを用いた継続的な改善が必要です。 - QAIエージェントとチャットボットの違いは何ですか？
-
Aチャットボットは、利用者からの質問に回答することが中心です。
AIエージェントは、目的に応じて情報を検索し、APIやシステムを利用して、登録、通知、申請などの処理まで実行します。 - Q既存のRAGやチャットボットの改善だけでも依頼できますか？
-
Aはい。
検索ログ、回答内容、登録文書、システム構成を確認し、文書分割、検索方法、プロンプト、評価方法などを改善します。 - Q自社の基幹システムやWebシステムと連携できますか？
-
Aはい。
APIやデータベースを利用し、顧客管理、販売管理、人事、会計、求人管理などのシステムと連携できます。
APIがない場合は、連携方法からご提案します。 - Q利用者ごとに参照できる文書を制限できますか？
-
Aはい。
社内の認証情報やユーザー属性と連携し、部門、役職、プロジェクトなどに応じて、検索・閲覧できる情報を制御します。 - Q小規模なPoCから始められますか？
-
Aはい。
対象業務とデータを限定して、検索精度、回答精度、業務削減効果を確認してから本番開発へ進めます。
社内データを、
AIが業務を動かす力へ。
企業内には、マニュアル、規程、提案書、設計書、問い合わせ履歴など、多くの情報が
蓄積されています。
しかし、情報が分散していたり、必要な資料を探せなかったりすると、
十分に活用できません。
AIエージェントとRAGを組み合わせることで、社内情報を検索して回答するだけでなく、
状況を判断し、システム操作や業務処理
まで実行できるようになります。
セルバは、対象業務の整理から、
RAG、AIエージェント、システム連携、
セキュリティ設計、本番運用まで
一貫して支援します。
- 「社内文書をAIで検索したい」
- 「問い合わせ対応を自動化したい」
- 「AIに業務処理まで実行させたい」
といった段階からご相談ください。
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