RAGの構築・開発に強いAI開発企業6選！外注先の選定ポイントやRAGでできることについて

自社のFAQやマニュアル、過去の商談履歴といった社内文書をAIに活用させたいと考えても、ChatGPTのような汎用LLM（大規模言語モデル）では自社固有の情報に基づいた回答が得られず、導入の検討を保留にしてしまうケースは少なくありません。

RAG（検索拡張生成）は、こうした課題に対応するために設計された技術です。

本記事では、RAGの基本的な仕組みから、コールセンター対応や社内ナレッジ検索、技能継承といった具体的な活用方法、そして開発会社を選定する際に押さえておきたい4つの評価ポイントまでを整理して解説します。

また、AI Marketのプロのコンサルタントが1社1社Webサイトの調査やインタビューを通して、RAGの構築・開発に強いおすすめのAI会社を厳選しました。

RAGとは？

RAG（Retrieval-Augmented Generation／検索拡張生成）とは、LLMに回答を生成させる前に、社内文書やデータベースから関連する情報を検索し、その内容を根拠として回答させる技術です。

モデルが学習済みの知識だけに頼らないため、学習データに含まれていない自社固有の情報にも対応でき、事実に基づかない回答（ハルシネーション）を抑えられます。

回答の根拠となった文書を提示できる点や、モデルを再学習させることなく、参照する文書を差し替えるだけで回答内容を更新できる点も、業務利用で重視される理由です。

RAGの仕組みや構成要素、ファインチューニングとの使い分けについては、以下の記事で詳しく解説しています。

RAGとは？仕組み・メリット・活用事例を徹底解説

RAGの活用方法例

RAGの価値は、汎用のLLMだけでは答えられない自社固有の問いに、根拠付きで回答させられる点にあります。裏を返せば、活用の成否は「どの業務の、どの文書を根拠として使うか」の設計で決まります。

自社への導入をご検討の際は、以下の活用方法例を参考に、社内のどの情報資産を検索対象にできるかという観点から用途を絞り込んでみてはいかがでしょうか。

いずれの用途でも、成果を左右するのは検索対象となる文書がどの程度整備されているかという点です。まずは、更新頻度が高く、問い合わせが集中していて、かつ回答の根拠となる文書がある程度そろっている業務から着手すると投資対効果を検証しやすくなります。

RAGの開発に強いおすすめのAI会社

ここからは、RAGの構築・改善に強みを持つAI開発会社を6社ご紹介します。RAGは検索設計、データ整備、既存システム連携と求められる技術領域が広く、得意分野は各社で異なります。

新規事業の企画段階から伴走できる会社、社内ナレッジ検索の構築に実績を持つ会社、費用対効果の検証を重視する会社など、それぞれの特色を踏まえて掲載していますので、自社の状況に近い会社から比較してみてください。

なお、掲載順は優劣を示すものではありません。

株式会社XAI

株式会社XAIは、「テクノロジーによるビジネス価値の継続的な創出」を企業理念にAIシステム企画、開発サービスを提供しています。5年以上の豊富なAI開発プロジェクト経験を持つコンサルタント・エンジニアで構成されており、クライアントの課題解決を目的とした技術の活用・実装を行っています。

製造業や公共・交通インフラ、商社といった業界への、AIシステム開発、AI SaaS製品開発、サービス企画・販売支援等の実績を保有し、AIコンサルティング・システム開発サービスを提供しています。

ChatGPT関連では、新規事業、新規サービス開発を検討するお客様に対し活用検討支援コンサルティングと、MVP開発やAIシステム開発を「ChatGPT導入支援サービス」として提供しています。QAを行うチャットボットの開発や、ECサイトにおけるお薦め商品のレコメンドチャットボットの開発などが可能です。

同社ではお客様のデータと、ChatGPTに代表されるLLM（大規模言語モデル）を使うことで、どのような新規事業・サービスを立ち上げられるのか、から一緒に考え、実際の開発・導入まで支援を行うことが可能です。

AI Marketおすすめポイント
・新規事業・サービス ✕ AI に特化した、AI企画・開発を伴走支援
・お客様の固有のデータを用いたオリジナルのAIシステムを開発
・アイデア創出、事業計画作成、MVP作成、製品開発までを一気通貫で支援

株式会社XAIの概要

株式会社XAIの詳細はこちら

株式会社AVILEN

株式会社AVILENは、「最新のテクノロジーを、多くの人へ」というビジョンを掲げ、企業のAI開発・導入やDX推進を支援する企業。2018年に設立され、東京都中央区に本社を構えています。

高度な技術力を持つデータサイエンティストが多数在籍しており、AIソリューション開発からAI開発の内製化支援まで幅広くAI関連サービスを提供。ChatGPT導入支援サービスもいち早くリリースしており、様々な業界・業種におけるChatGPTのビジネス活用を支援しています。

ChatGPT導入支援のスペシャリストが業界・ビジネスモデルに特化した最適な活用・導入方法を提案し、コンサルティングから開発まで、クライアント企業の状況・ニーズに合わせて最適なサポートを提供してくれます。ビジネス企画・活用方法といった上流工程から実際の開発・導入までワンストップで支援できることも同社の強みです。

ChatGPTの導入を検討・推進されていて、「活用方法が思い浮かばない」「アイデア実現の方法がわからない」「セキュリティーのリスクが心配」などのお悩みを抱えている方におすすめの支援会社です。

AI Marketおすすめポイント
・豊富なAIエンジニア・データサイエンティストリソースを保有
・幅広い領域のAI開発に対応
・内製化支援も可能

株式会社AVILENの概要

株式会社AVILENの詳細はこちら

株式会社エクスプラザ

株式会社エクスプラザは、「プロダクトの力で、豊かな暮らしをつくる」というミッションのもと、生成AIの活用を通じて企業の成長を支援するスタートアップです。

生成AIの幅広い知見と実績に基づく、AIプロダクト開発やコンサルティング支援など、企業のフェーズに応じた支援を行っています。生成AIのビジネス活用に精通したメンバーがサポートするため、AIに関する知識がない企業でも安心してご相談いただけます。直近1年で生成AIに関するお問い合わせは3,000件を超え、PoC30件以上、本開発15件以上の実績があります。

RAG構築・精度改善、文書要約ツール、マルチモーダルシステム、AIエージェント開発など、多様なニーズに応えるソリューションを提供。製造業・金融・行政など幅広い業界で実績があり、戦略立案から導入・運用まで一貫した支援を行っています。

AI Marketおすすめポイント
・AIに関する本開展開とプロダクト開発の豊富な実績を持つチーム
・AI技術の導入だけでなく、エンドユーザーにとって真に価値あるプロダクト開発を実施
・PoCで終わらせず、本番展開・運用までワンストップで支援する総合的なサービス体制

株式会社エクスプラザの概要

株式会社エクスプラザの詳細はこちら

株式会社Archaic

株式会社Archaicは、「誰もが先端技術の恩恵を享受できる世界へ」というメッセージを掲げ、AIソリューション事業とAI SaaS事業を展開しているAIベンチャーです。

AIソリューション事業では、完全オーダーメイドまたはArchaicの特許技術に基づいたAIシステムを提供しています。AI SaaS事業では、広告物の適法性(景表法、薬機法、金商法など)をチェックする『広告チェックAI』と、メールやメッセージから社内ハラスメントの発生を検知する『ハラスメントチェックAI』を提供しています。

AIソリューション事業では、生成AIや画像処理、予測、最適化、異常検知など幅広いAI領域に対応可能な技術を有しており、これまでに多くの大手企業へのAI開発支援実績があります。

大日本印刷株式会社への技術支援の実施、あいおいニッセイ同和損害保険株式会社と協業した生成AI保険の提供など、大手企業とのコラボレーションを行っていることも特徴です。多国籍な開発メンバーが所属していることや、AIに関する特許も数多く取得していることなど、他社にはできない支援が可能な会社です。

AI Marketおすすめポイント
・幅広いAI領域の開発を可能とする技術力と実績
・多数の大手企業への開発支援と協業実績
・特許技術によるユニークな支援

株式会社Archaicの概要

株式会社Archaicの詳細はこちら

NOVEL株式会社

NOVEL株式会社は2019年に設立され、東京都中央区に本社を構えています。「AI時代のインフラを創る」というミッションのもと、生成AI（ジェネレーティブAI）に特化したコンサルティングおよび開発支援サービスを提供しています。

同社の強みは、AIの活用方法に悩む企業に対して、初期段階からの包括的なサポートにあり、「どこにAIが使えるか分からない」という段階から、投資対効果の高い課題を明確化し、概念実証（PoC）から本開発まで一貫した支援体制を提供しています。

また、AI技術だけでなく、Web/アプリ開発にも優れた実績を保有し、数千名規模の社内システム構築経験を活かした実用的なシステム企画力も備えています。

特に、社内でのセキュアなChatGPT活用やナレッジ検索システムの構築に強みを持っており、独自のパッケージによるカスタマイズされたシステム提供が可能です。さらに、2023年からは生成AIを用いた自社サービス「SAKUBUN」を展開し、70万回を超える利用実績から豊富な開発ノウハウを蓄積しています。「2冊⽬に学ぶChatGPTプロンプト攻略術」という技術書を出版するなど、生成AI分野における高い技術力・専門性を保有しています。

AI Marketおすすめポイント
・コンサルティングから一気通貫の支援体制を提供
・生成AIに特化した技術力・ノウハウ
・多数のAIエキスパートが在籍

NOVEL株式会社の概要

ナイル株式会社

ナイル株式会社は「産業DXカンパニー」を掲げ、あらゆる産業のDX実現を目指す企業です。2007年に設立され、現在は東証グロース市場に上場しています。

ナイルが生成AI活用支援において最も強みとしているのは、生成AI技術の「ビジネス適用」です。多くのAIソリューションが台頭するなか、技術的には素晴らしいものでもビジネスでの実用性が十分ではなく、費用削減・売上向上に直結しないケースも多々存在します。

ナイルは、支援事業以外にも自社事業を2つ持ち、自社事業においても生成AIの活用に取り組んでいます。そのため、自分事として生成AIを使って利益向上に取り組んできた実績がございます。

「生成AI受託開発サービス」では、生成AIで利益向上の支援をするサービスです。プロトタイプを使ったPoCと費用削減効果のシミュレーション、貴社のデータ整備や業務ルール構築など、生成AIの活用ために必要なことを一気通貫で対応します。

「生成AIでパフォーマンスが上がらない」「アイディアはあるけど出来るかどうかわからない」「自社サービスやデータと連携したい」といったご要望をお持ちの方に適した支援会社です。

AI Marketおすすめポイント
・事業会社ならではのビジネス視点
・費用対効果の算出からプロト開発までを短期間で実行
・生成AIという手段にこだわらず最適解を提案

ナイル株式会社の概要

RAG開発会社選定の4つのポイント

まずは、開発を依頼する上で、押さえておきたいポイントについて紹介します。RAGは検索、生成、データ整備、既存システム連携と関わる領域が広く、いずれか一つが欠けても実用に耐えるシステムにはなりません。

以下の4点を提案依頼書（RFP）やヒアリングの質問項目に落とし込んでおくと、複数社の提案を同じ土俵で比較しやすくなります。

RAGの開発・導入実績があるか

RAGは、デモンストレーションの段階であれば比較的短期間で形になる一方、実業務で使える精度と安定性に到達させるには相応の経験が求められます。そのため、「生成AIの開発実績がある」という説明だけで判断せず、RAGとして本番稼働まで到達させた案件をどれだけ持っているかを確認してください。

ヒアリングの際は、PoCの件数と本番稼働の件数を分けて質問すると実力を把握しやすくなります。

加えて、扱った文書の種類（PDFの仕様書、手書きを含む帳票、議事録の文字起こしなど）と規模（文書数、想定利用者数）が自社の想定に近いかどうかも重要な判断材料です。

文書の形式が変われば前処理の難易度は大きく変わるためです。

さらに、回答精度をどのような指標と評価データで確認したのかを説明できる会社であれば、担当者の感覚ではなく数値に基づいて改善を進める体制が整っていると判断できます。

データ整備から検索・回答精度の改善まで対応できるか

RAGの回答品質は、生成を担うLLMそのものよりも、その手前の検索工程で大きく左右されます。検索工程での以下のような設計が、そのまま回答の的中率に跳ね返ります。

• 文書をどの単位で分割するか
• どの埋め込みモデルを採用するか
• キーワード検索とベクトル検索をどう組み合わせるか
• 検索結果をどう並べ替えるか

また、多くの企業では社内文書がそもそも検索に適した状態になっていません。旧版の資料が混在している、重要な情報が表や図の中に埋め込まれている、部署ごとに用語の表記が異なるといったケースは珍しくありません。

こうした前段のデータ整備まで伴走できるかどうかが、成果を分ける大きな要因になります。

あわせて、稼働後に回答できなかった質問のログを分析し、文書や検索設定を継続的に改善する運用まで提案できるかも確認しておきましょう。

既存システムとの連携やセキュリティに対応できるか

RAGは社内の機微な情報を検索対象にする仕組みであるため、セキュリティ要件の整理が欠かせません。特に見落とされやすいのが、既存システムのアクセス権限を検索結果にどう反映するかという論点です。

人事情報や経営資料など、本来閲覧権限のない文書が回答の根拠として引用されてしまえば、それだけで情報漏えいにつながります。検索の段階で利用者の権限に応じて対象文書を絞り込む設計ができるかを、必ず確認してください。

入力したデータがモデルの学習に利用されないか、データの保管先はどこか、操作ログをどう取得するかといった点も社内説明の材料として提案段階で明文化してもらいましょう。

PoCから本番開発・運用改善まで支援できるか

RAGは「試作までは進んだものの本番導入に至らない」という結果になりやすい領域です。原因の多くは、PoCの合格ラインを決めないまま検証を始めてしまう点にあります。

評価用の質問セットをあらかじめ用意し、どの程度の正答率であれば次のフェーズに進むのかを発注側と開発会社の双方で合意できるかどうかを提案段階で見極めてください。

本番移行にあたっては、同時利用者数や応答速度に加えて、利用量に応じて変動する運用コストの見積もりも欠かせません。これらを早い段階で提示できる会社であれば、社内稟議に必要な材料もそろえやすくなります。

さらに、稼働後は文書の更新への追随や利用状況を踏まえた改善が継続的に発生します。将来的な内製化まで視野に入れているのであれば、どの範囲まで支援を受け、どこから自社で担うのかを契約の段階で整理しておくことをおすすめします。

ここまで挙げた4点は、社内に生成AIの評価経験がない状態で複数社の提案を比較するには負担の大きい観点でもあります。

AI Marketでは、検索対象とする文書の棚卸しや評価基準の設定といった要件整理の段階からご相談いただけます。ご要望を伺ったうえで、RAGの本番稼働実績を持つ開発会社を1〜3営業日でご紹介しますので、比較検討の起点としてご活用ください。

最適なLLM・RAG開発会社選びを

本記事でご紹介した6社は、いずれもRAGの構築・改善に実績を持つ開発会社ですが、実際にどの会社が自社に適しているかは、各社の強みだけでなく、貴社が扱う文書の種類や規模、既存システムとの連携要件によっても変わってきます。

公開されている実績情報だけでは、自社の案件規模や業界に近い経験を持つかどうかまで判断しきれない場合も少なくありません。

AI Marketでは、貴社の課題や要件を伺ったうえで、本記事でご紹介した会社を含む1,000件以上の相談実績の中から、非公開の実績情報も踏まえて貴社に適した開発会社を1〜3営業日で無料でご紹介しています。

まずは自社の課題整理の段階から、お気軽にご相談ください。

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