社内データ専用のセキュアなRAGチャットボットは安全かつ低コストで構築できる。

1. RAGとは何か、事業にとって何が良いのか

RAG（ラグ）とは、AIが答えるときに、あらかじめ登録した社内の資料を探して、その内容をもとに答える仕組みです。AIに「会社の辞書」を渡して、調べながら答えさせるイメージです。

事業にとっての良い点は、「社内の問い合わせ対応の時間が減る」ことです。就業規則、製品マニュアル、よくある質問などを、毎回人に聞かなくても確認できます。

中小企業では、詳しい人に質問が集中しがちです。その負担を減らせます。新しくサービスを始める方も、自社サービスのサポートに使う形で応用できます。

2. 最初に決める、3つのこと

作り始める前に、次の3つを決めます。

1. どの資料を読ませるか：最初は、就業規則や製品マニュアルなど、整った文書にしぼる
2. 誰が使うか：全社員か、特定の部署か。見せてはいけない資料は、使う人ごとに分ける
3. どんな質問に答えさせるか：「答えられない質問には、無理に答えず担当者を案内する」と決めておく

たとえば、給与の資料は人事の担当者だけが見られるようにする、といった線引きが必要です。誰が何を見られるかを先に決めると、あとの作り直しを防げます。

3. 情報漏えいを防ぐための考え方

社内の資料を扱うので、安全面の確認は欠かせません。主な確認点は次のとおりです。

• 入力した内容が、AIの学習に使われない設定になっているか
• 資料の保管場所が、アクセスできる人を限定できる設計になっているか
• 誰が何を質問したかの記録（ログ）を、残せるか
• 資料を更新したとき、古い内容が残らないか

使うAIのサービスごとに、データの扱いの規約が異なります。規約の内容は、発注前に開発会社と一緒に確認してください。会社の規則に合わせた判断は、必要に応じて専門家にも相談を。

4. 安く、正しく答えさせるための工夫

費用を抑えつつ、答えの質を保つ工夫を3つ紹介します。

• 資料を、見出しごとに短く区切って登録する（探しやすくなる）
• 答えのもとになった資料名を、一緒に表示する（確認しやすくなる）
• 間違いが出た質問を記録し、資料の書き方を直す（少しずつ精度が上がる）

Ill（イル）株式会社では、Claude Codeを使った開発と、ベトナムの開発チームとの分業で、試作のコストを抑えています。まず1つの資料群で試し、答えの質を見てから範囲を広げる進め方がおすすめです。

5. 発注前のチェックリスト

• 読ませる資料が、データとして整理されているか（紙や写真だけではないか）
• 答えを間違えたときの、確認と訂正の流れを決めたか
• 個人情報や取引先の秘密情報を、資料に含めるかを決めたか
• 試作で、何を見て成功とするか（正しく答えられた割合など）を決めたか

社内向けチャットボットの費用の目安

読ませる資料の量と、安全面の要件で費用が変わります。

他社の目安は参考値です。AIサービスの利用料は、使う量により別途かかります。Ill（イル）株式会社の金額は、機能や条件により変わります。

よくある質問