RAG導入ガイド
社内RAGを検討する人が読む順番
社内の資料をAIに答えさせたい。そう考え始めた経営者・担当者の方に向けて、PosiiのRAG記事を検討の段階ごとにまとめました。
上から順に読めば「RAGとは何か」から「実際に動くもの」までがつながります。いま迷っている段階だけ拾い読みしても大丈夫です。
1. まず知る——RAGとは何か
ChatGPTだけでは社内資料や最新情報に答えられない理由と、RAGで何が変わるか。
代表がRAGの仕組みを1分の動画で解説。まず全体像をつかみたい方に。
2. 費用と進め方を決める
相場の幅が生まれる理由、見積もりの見方、予算を壊す隠れコスト、小さく始める順番までを1本に。
3. 設計で迷うところ——権限・どこまで閉じるか・マネージドか自前か
権限のない他部署の文書が回答に混ざる問題を、事前フィルタで塞ぐ方法。
ネット接続あり／社内ネットワーク完結／PC1台完結。文書を外に出せるかで構成が決まる。
AWS Bedrockとpgvectorを両方本番まで作った比較。判断を決める3つの問い。
4. 作り方（実装）
既存のPostgreSQLにpgvectorを入れて組む自前構成。インデックスの選び方からモデル差し替えまで。
DjangoからBedrock Knowledge Basesを呼び出す、マネージド構成の実装例。
会社追加時のKB自動作成・同期(Ingestion)・監視など、運用の勘所。
5. 動いている実例
worry.teamで動くRAGを類似度スコアごと公開。関係ない相談に「答えさせない」しきい値の決め方も。
外部AIサービスに1円も払わず動く意味検索。モデル選びと軽量化の実例。
無意味な文字列がしきい値を超えた実測から、類似度が0にならない理由と対処。
6. 背景の技術
分かち書き・品詞判定・原形化の仕組みと、MeCab／Sudachi／Janomeの使い分け。
辞書とルールの時代からベクトルの時代へ。言語処理がこの20年でどう変わったか。
よくある質問
RAGとは、一言でいうと何ですか？
AIが答える前に社内の資料から関係する部分を探し、それを根拠に回答させる仕組みです。ChatGPT単体が知らない自社の情報にも答えられるようになります。
費用の目安はどれくらいですか？
一般的な相場は小規模で50〜200万円、運用は月5〜50万円と言われます。構成を工夫すれば、小規模なら30万円台・保守月1万円から始められます。詳しくはRAGの構築費用の記事で。
何から読めばいいですか？
初めての方は1の「RAGとChatGPTの違い」から。導入を具体的に検討中なら、2の費用と3の「どこまで閉じるか」を先に読むと、社内で話を進めやすくなります。
自社の資料でRAGを作れるか知りたい方は、Posiiにご相談ください。
大河原 潤
AI開発専門家
ブーム以前からAI研究に携わる、本物の専門家。「AIに使われる」のではなく、「AIを使いこなす」確かな技術力を提供します。
【アカデミックな裏付け】
- カリフォルニア大学リバーサイド校 博士前期課程修了（研究分野：測度論、経路積分）
- アメリカ数学会のジャーナルに論文発表
【社会的に認められた専門性】
- AI関連書籍：『誤解だらけの人工知能』（2018年）、『AI×Web3の未来』（2023年）
- プログラミング専門書：実務的な技術書を2冊出版（確かな実装力の証明）
- 100社以上のAI導入コンサルティング実績、特許売却経験あり