こんな課題、ありませんか？
- ✓「あの資料どこだっけ？」で毎日30分ロスしている
- ✓ベテランしか知らないナレッジが属人化している
- ✓カスタマーサポートの対応品質にばらつきがある
- ✓ChatGPTを使いたいが、社内データは扱えない
→ これらの課題を、生成AI・RAG導入で解決します。
RAG アーキテクチャ
社内ドキュメント
FAQ・マニュアル
DB・ナレッジ
↓ Embedding ↓
ベクトルデータベース（pgvector / Pinecone）
↓ 類似検索 ↓
LLM（GPT-4o / Claude）検索結果 + プロンプト → 回答生成
↓
ユーザーへ回答（参照元付き）
WHY SHINJIDAI
選ばれる3つの理由
01
自社データで賢く回答するRAG
社内ドキュメント・マニュアル・FAQをベクトル化し、質問に対して関連情報を検索→AIが正確な回答を生成。「ハルシネーション」を最小化します。
02
参照元を明示して信頼性を担保
回答の根拠となったドキュメントのリンクを表示。「この回答は○○マニュアルのp.12に基づいています」と出典を明示します。
03
Slack・LINE・Webに組み込み可能
既存のコミュニケーションツールにシームレスに統合。新しいツールを覚える必要はありません。
まずは無料相談から。課題の整理からお手伝いします。
>_お問い合わせPROCESS
進め方
01
データ整理
対象となる社内ドキュメントを収集・整理。不要データを除外し、精度の高い検索基盤を準備。
02
ベクトル化
ドキュメントをAIが理解できる形式（Embedding）に変換。意味的な類似検索が可能になります。
03
RAGパイプライン構築
質問→検索→生成の一連のフローを構築。回答精度を最大化するプロンプト設計を行います。
04
チューニング
実際の質問パターンでテストし、精度を改善。フィードバックループで継続的に賢くなります。
05
デプロイ・運用
Slack・LINE・Web等のチャネルに展開。利用状況のダッシュボードもお渡しします。
TECHNOLOGY
使用する技術
OpenAI APIClaude APILangChainPineconeSupabase pgvectorNext.js
FAQ
よくあるご質問
A
PDF・Word・Excel・Notion・Confluence・Google Docs等、主要なフォーマットに対応しています。Webページのクロールも可能です。
A
お客様専用の環境を構築し、データは外部に送信されません。Azure OpenAI Serviceの利用やオンプレ型のLLM配置も対応可能です。
A
自動同期の仕組みを構築します。ドキュメントが更新されると自動的にベクトルDBも更新され、常に最新の情報で回答します。