#RAG・AIエージェント
8件の記事が見つかりました。
2026.06.02 — updated 2026.10.21
RAGとは｜仕組み・構成要素・精度が出ない原因と改善方法
RAG（検索拡張生成）は、社内文書を検索してLLMに根拠付きで回答させる仕組みです。文書の取り込み・ベクトル検索・回答生成の構成要素と、精度が出ないときにデータ品質・チャンク・検索・評価のどこから見直すかを解説します。
2026.07.09 — updated 2026.10.21
RAG構築を外注する費用相場｜内訳と依頼前に確認すべき3つのこと
RAG構築を外注する費用相場を、要件定義・データ前処理・検索基盤・保守の内訳で示します。既製ツールで足りるか、閲覧権限を回答に反映できるか、精度の合格ラインをどう決めるかという依頼前の3つの確認事項も取り上げます。
2026.07.10 — updated 2026.10.21
AIエージェント開発会社の選び方｜チャットボットとの違いと質問例
AIエージェント開発会社の選び方を、チャットボット開発との違いから解説します。誤ったときの止まり方や人の承認点を確かめる4つの質問例、失敗しやすい依頼の仕方、発注仕様に書く要件を示します。
2026.07.11 — updated 2026.10.21
MCPサーバーとは？業務システムをAIに繋ぐ仕組みと開発の選び方
MCPサーバーとは、AIが社内システムやデータに共通の手順で接続するための窓口です。仕組みと業務での使いどころ、繋ぐ前に決める権限と安全設計、自社開発か委託かの判断基準を担当者向けに説明します。
2026.07.13 — updated 2026.10.21
社内ヘルプデスクのAI自動化｜構築方法・答えさせる範囲・費用
社内ヘルプデスクのAI自動化を、構築の4フェーズ、AIに答えさせてよい問い合わせと人に引き継ぐ問い合わせの線引き、進め方別の費用目安に分けて解説。答えられないときの設計とよくある失敗も示します。
2026.07.14 — updated 2026.10.21
AIエージェントとは｜できることと業務活用の始め方・費用の目安
AIエージェントとは、指示を理解して自分で判断し、社内システムを操作しながらタスクの完了まで進める生成AIです。できることや業務活用の具体例、導入の進め方と費用の目安を整理しました。
2026.07.14 — updated 2026.10.21
LangChainとは｜できることと導入判断の考え方・費用の目安
LangChainとは、生成AIを使ったアプリケーションを開発するためのオープンソースのフレームワークです。できること、AIエージェントやMCPとの関係、発注側が判断すること、内製・外注別の費用の目安を非エンジニア向けに示します。
2026.07.14 — updated 2026.10.21
Difyとは｜使い方と業務導入の判断ポイント・費用の目安
Difyとは、ノーコードで生成AIアプリを構築・公開できるプラットフォームです。できること、最初のアプリを作るまでの使い方、LangChainとの違い、業務導入の判断ポイントと費用の目安を説明します。
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