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AI CHATBOT

知識が、
対話になる。

社内マニュアルやFAQをもとに、参照元を示して答えるチャットボット(RAG)を作ります。Webサイト・社内ポータル・LINEに組み込めます。

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Service 02

AIチャットボット・社内文書検索(RAG)

チャットボットの精度は、AIの性能よりも資料の整え方と検索の仕組みで決まります。

実際に寄せられる質問から評価用のデータを作り、検索と回答の精度を測りながら改善します。

社内マニュアル・FAQ・PDFをもとに答えるAIチャットボット(RAG)を開発します。参照元の表示、Web・LINEへの組み込み、会話履歴の管理まで対応します。

For You

こんな課題に

  1. 同じ質問への回答に、担当者の時間がとられている

  2. マニュアルや規程はあるのに、必要な箇所が見つからない

  3. ChatGPTに社内のことを聞いても、正しく答えてくれない

  4. AIの回答が正しいか、根拠を確かめられないのが不安

そのお悩み、まずはお聞かせください。相談する

Live Demo

このサイトにも、資料を検索して答えるAIを置いています。

このサイトの文章を検索し、その内容だけを根拠に、出典つきで答えます。答えが見つからないときは、推測せずに「分かりません」と答えます。

Capabilities

できること

  • PDF・Word・Excelなどの社内文書を取り込み、その内容に基づいて答えるチャットボット(RAG)
  • 回答の根拠になった文書と箇所の表示
  • 資料に答えがないときは推測で答えず、分からないと返す設計
  • Webサイト・社内ポータル・LINE公式アカウントへの組み込み
  • 部署やユーザーごとの閲覧権限、会話履歴の管理

Workflow

構築の流れ

  1. Step 01

    資料の整理

    回答のもとになる資料を集め、整えます。

  2. Step 02

    検索の設計

    資料を分割・索引化し、探せる仕組みを作ります。

  3. Step 03

    回答と評価

    実際の質問から評価データを作り、精度を測ります。

  4. Step 04

    組み込み・改善

    Web・LINEに組み込み、運用しながら改善します。

主な成果物Deliverables

  • チャットボット本体(ソースコード)
  • 資料の取り込み・更新の仕組み
  • 評価用の質問データと結果
  • 運用の手順書

内容はご依頼の範囲によって変わります。

FAQ

よくある質問

ほかにも気になることがあれば、
どうぞお気軽にお尋ねください。

質問する

社内の資料を使うと、情報が外に漏れませんか?

利用するAIサービスのデータの扱い(学習に使われないか、どこに保存されるか)を確認したうえで構成を決めます。部署やユーザーごとに見られる資料を分けることもできます。

どのくらいの資料から始められますか?

よく聞かれる質問に答えるのに必要な資料からで十分です。まず範囲を絞って精度を確かめ、資料を追加していく進め方をおすすめしています。

秘密保持契約(NDA)は結べますか?

はい、対応しています。ご相談の段階から、お預かりする情報は秘密として扱います。

打ち合わせはできますか?

はい。メッセージでのやり取りのほか、ビデオ通話での打ち合わせにも対応しています。

仕様が決まっていなくても相談できますか?

はい。「こんなことは実現できる?」という段階から、目的を伺って一緒に整理します。

どこから相談・依頼できますか?

お客さまの安全と、より確実なお取引のため、現在ご相談はランサーズでのみ受け付けています。ランサーズのメッセージからのご相談のほか、出品中のパッケージからもご依頼いただけます。

料金の目安(ランサーズのパッケージ 1件・2026年11月8日時点)

ChatGPT・LINE対応の高機能AIチャットボットを開発します(新しいタブで開きます)

  • ベーシック98,000円納期の目安 7日ChatGPT APIを活用したシンプルなAIチャットボットを開発。基本的な対話機能・Web画面・初期設定に対応します。※修正1回
  • スタンダード298,000円納期の目安 14日ChatGPT・RAG対応のAIチャットボットを開発。社内FAQ検索やWeb・LINE連携、会話履歴管理に対応します。※修正2回
  • プレミアム698,000円納期の目安 30日高度なRAG・AIエージェント・外部API連携に対応。企業向け高機能AIチャットボットを設計・開発します。※修正3回
このサービスの実績・お客さまの声・開発経験

お客さまの声

前任者からの引き継ぎという難しい案件でしたが、こちらの意図を汲み取り、不具合の解消から高度なAI機能の実装まで、驚くほどスピーディーに対応してくださいました。専門用語を使わず分かりやすく進捗を報告してくださるため、終始安心してプロジェクトを進めることができました。

WordPress×OpenAI API連携|ストレスチェックシステムの機能拡張(第2フェーズ)2026年5月8日・5回リピート・原文

関連する開発経験

企業のチームで担当してきたプロジェクトです(ランサーズのプロフィールの「ビジネス経験」と同じ内容です)。

2023-04 – 2024-03中堅企業向けChatGPT・RAG文書解析システム開発
体制
6名(PM1・AIエンジニア2・Webエンジニア2・業務担当1)
担当
AIエンジニア(RAG設計、文書取り込み、テキスト抽出、ベクトル検索、LLM API連携、フロント・バックエンド開発)
課題
文書ごとに形式や書き方が違い、必要な情報を正確に探しにくかった。生成AIの誤回答や、参照元を確認できない問題への対策も必要だった。
取り組み
PDF・Office文書のテキスト抽出、分割、ベクトル化、検索、RAGによる回答生成を実装。回答に参照元を表示し、情報が足りないときは回答を控える仕組みにした。評価用の質問データで検索精度と回答品質の改善を繰り返した。
成果
担当者が大量の資料を1件ずつ確認する負担を減らし、社内文書の活用を効率化した。
技術
  • Python
  • FastAPI
  • OpenAI API
  • LangChain
  • PostgreSQL
  • React
  • AWS

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2024-04 – 2026-07中堅IT企業向けAIエージェント・マルチテナントSaaS開発
体制
7名(PM1・AIエンジニア2・バックエンド2・フロントエンド1・インフラ1)
担当
AIエンジニア・テックリード(アーキテクチャ設計、RAG構築、LLM連携、API・DB設計、マルチテナント化、クラウド構築、コードレビュー)
課題
企業ごとに異なるデータ構造・権限・業務フローに対応しながら情報漏えいを防ぎ、AIの回答品質・速度・運用コストを両立する必要があった。
取り組み
企業単位のデータ分離、ロール別権限、文書のインデックス化とベクトル検索、RAG回答生成、API認証を実装。回答の参照元表示、ログ管理、エラー監視、評価用データセットでの品質検証も整備した。
成果
複数企業が安全に使えるAI業務基盤を構築し、社内情報検索と問い合わせ対応を効率化。AIエージェントの追加や企業別の機能拡張にも対応できる構成にした。
技術
  • Python
  • FastAPI
  • Next.js
  • TypeScript
  • OpenAI API
  • RAG
  • PostgreSQL
  • AWS
  • Docker

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Inquiry

AIチャットボットのご相談

目的と現状を伺い、進め方とお見積もりをご提案します。
仕様が決まっていない段階でも大丈夫です。

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