RAG x MCP x GraphRAG

社内ナレッジをAIで最大限に活用する

RAG（Retrieval-Augmented Generation）技術で、貴社独自の高精度なAI環境を構築。ドキュメント、プロジェクト知識、運用ルールをAIが参照し、業務文脈に沿った回答を生成します。

MCP準拠、ハイブリッド検索、GraphRAG、リランク、セマンティック検索、APIキー認証、RBAC、監査ログまで、全社展開に必要な仕組みを設計します。

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RAG knowledge view

80%削減

情報検索時間

95%以上

回答精度

3倍

ナレッジ活用度

MCP

AIアシスタント連携

PRODUCT PROOF

AIが探し、文脈に沿って答えをつくる

RAGは単なる検索ではありません。社内に散在する文書をAIが理解し、関連情報を取り出して回答を生成することで、従業員が探す時間を減らし、判断に使える知識へ変えます。

80%削減

情報検索時間

社内資料やプロジェクト情報を探す時間を削減します。

95%以上

回答精度

検索・リランク・引用設計により、回答精度を高めます。

3倍

ナレッジ活用度

蓄積された文書を日常業務で再利用しやすくします。

MCP

AIアシスタント連携

Claude DesktopやCursorなどから知識ベースへ接続できます。

WHY RAG

社内情報が散らばるほど、AIは業務文脈を失う

ドキュメント、議事録、仕様書、FAQ、ナレッジが複数ツールに分かれると、担当者が探す時間が増え、AI回答も一般論に寄りがちです。RAGは、社内固有の知識を回答に接続します。

必要な資料を探す時間が長い

PDF、DOCX、Markdown、チケット、議事録が分散し、キーワード検索だけでは目的の情報にたどり着きにくくなります。

Context

AIがプロジェクト文脈を理解しない

一般的なLLMだけでは、社内ルール、過去の意思決定、固有名詞、顧客別条件を踏まえた回答ができません。

Security

全社展開には権限と監査が必要

部署、チーム、顧客、プロジェクトごとに閲覧範囲を分け、操作履歴と使用量を追跡する必要があります。

RAG IMPLEMENTATION FLOW

取り込み、検索、生成、連携を一つの運用に

ドキュメント処理から検索品質評価、AIアシスタント連携、権限設計まで、RAGを業務で使える状態に整えます。

01 Ingest

文書を取り込む

PDF、DOCX、Markdownなどを解析し、検索可能な知識ベースにします。

02 Retrieve

高精度に検索する

ベクトル検索、キーワード検索、リランクで関連情報を取得します。

03 Answer

文脈に沿って回答

取得した根拠をもとに、業務文脈と引用を含む回答を生成します。

04 Connect

AIツールと連携

MCP/APIでClaude Desktop、Cursor、社内システムから利用できます。

FEATURES

検索精度、連携性、セキュリティをまとめて設計

単一の検索窓ではなく、社内業務に合わせた知識ベース、検索方式、回答設計、権限、監査を組み合わせます。

MCP準拠

Claude DesktopやCursorなど、使い慣れたAIアシスタントから知識ベースへ接続できます。

コンテキスト自動提供

質問に関連する資料をRAGが参照し、プロジェクト文脈に沿った回答を生成します。

ハイブリッド検索

ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせ、曖昧な質問にも対応します。

GraphRAG

文書間の関係性をグラフ構造で理解し、より深い洞察に基づく回答を支援します。

リランク機能

検索結果をAIが再評価し、最も的確な情報を上位に並べます。

セマンティック検索

キーワードが曖昧でも、文脈を読み取り関連情報を提案します。

プロジェクト管理

検索対象をプロジェクト、部署、顧客単位で切り替えられます。

多言語対応

日本語、英語、タイ語など複数言語での検索と回答生成を支援します。

PRODUCT VIEW

使い慣れたAIアシスタントから、社内知識を呼び出す

AIチャット、開発環境、社内システムからRAGを利用できるようにし、検索と回答生成を日常業務へ組み込みます。

Assistant Integration

MCP経由でAIアシスタントからプロジェクト知識へアクセス。

Hybrid Search

ベクトル検索、キーワード検索、リランクで関連資料を抽出。

Enterprise Control

マルチテナント、APIキー、RBAC、監査ログで管理。

活用例

開発: 仕様書、設計メモ、コード規約をAIアシスタントから参照
営業: 提案資料、FAQ、過去事例を検索し、回答案を作成
CS: 問い合わせ履歴とマニュアルを参照し、回答品質を標準化
管理: 権限、利用量、監査ログを確認し、全社展開を統制

GOVERNANCE