Google Cloudの導入から活用までワンストップでお客様を支援します
RAG Accelerator Kit（RAK）は買い切り型の生成AIチャットボットキット。生成AIチャットアプリに必要な機能を標準装備し、ソースコードライセンスを提供します。迅速に導入できるキット形式なので生成AI開発の内製化の第1歩に最適！検索拡張生成というRAGを用いることでハルシネーションを防ぎ、社内情報から的確に応答します。セキュリティを確保しながら貴社独自のAIチャット環境構築をご支援いたします。
RAKでは、生成AIチャットアプリケーションのソースコードライセンスを提供します。お客様は単にキットを利用するだけでなく、自社の特定の要件に合わせて機能を追加・変更したり、ユーザーインターフェースを調整したり、社内データベースとの連携といった、自由なカスタマイズが可能になります。これにより、外部ベンダーに依存せず、変化に迅速に対応できる柔軟性と、AI技術を自社の競争力へと繋げる内製化の道が拓けます。
お客様専用環境に構築するため、入力情報が外部AIの学習に使われる心配はありません。RAG技術で参照情報も限定でき、機密情報を含む社内データも情報漏洩リスクを抑え、安全に活用可能です。
開発・検証済みのテンプレートキットにより、構築の手間を大幅に削減します。1ヶ月以内の利用開始も可能なため、早期の効果検証へと繋げることができます。
買い切り型のため、導入後の追加ライセンス費用は不要です。運用コストは主に基盤となるGoogle Cloudや生成AIのAPI利用料のみ。予算化しやすく、長期的なコスト管理も容易になります。
操作方法からカスタマイズ方法まで学べるトレーニングメニューをご用意。キット導入後のスムーズな運用開始はもちろん、貴社内でのAI活用スキル向上をご支援いたします。
契約形態：ソースコードライセンスの提供・準委任契約（履行割合型）
ソースコードの利用可能範囲：貴社の社内向け利用に限る
本サービスの提供範囲
ソースコード / 環境構築手順書 / 運用手順書の提供
6ヶ月間の技術サポート：月5時間以内の問い合わせ対応
月2回1時間のミーティングによる技術サポート
本サービスを利用するにあたっては貴社にて以下のご準備が必要となります。
Google Cloud 環境・Google Workspace アカウント・Open AI API Key・アプリケーション用のドメイン
アプリケーション標準動作環境：Google Chrome最新版
利用端末のスペックはGoogle Chromeのシステム要件に準拠
※ 本サービスは開発中であり、画面イメージや提供条件も変更になる可能性があります。
SaaS型AIのコストとセキュリティに懸念があり全社展開を躊躇していたが、買い切り型チャットボットのRAKを導入することにより、予算内かつ自社環境でのセキュアな運用が可能になった。
社内情報が散在し、検索や問合せ対応に時間がかかっていたが、RAK導入後は社内規定や過去資料から素早く情報を引き出せるようになり、資料作成も格段に効率化。アイデア出しも活性化し、業務の質が向上した
Google Cloudの導入・開発・トレーニング実績は1,000社以上（グループ全体）
クラウドの導入設計や生成AI活用、開発、運用・保守までをワンストップで提供
製造、小売、情報通信、ゲームなどあらゆる業界に対応
優れた実績を収めたパートナー企業を選出する「Google Cloud Partner of the Year」を通算7回受賞
Google Cloud認定資格取得数100以上 ※2025年1月時点
Cloud Partner Top Engineer 2025で16名の社員が選出
ご契約いただいたお客様へは、弊社エンジニアによる技術サポートを提供
テクニカルサポートの顧客満足度は95％以上 ※2024年（1〜12月）
Google Cloud認定トレーナー数30名（国内トップクラス） ※2025年1月時点
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は「検索拡張生成」のことで、AIが社内文書などのナレッジベースを検索し、その情報をもとに正確な答えを導き出す手法です。
業務マニュアルや社内規定、製品・サービス情報や技術ドキュメント、過去のお問い合わせ履歴など、さまざまな形式の社内ナレッジを登録・活用いただけます。
AIが回答を生成する際に参照した社内ナレッジ（ドキュメントなど）の情報源（参照元）を、回答と合わせて表示します。参照元へのリンクが示されるため、ユーザーは元情報を辿って詳細を確認することが可能です。 Augmented Generation）という技術は、社内の正確な情報源に基づいて回答を生成するため、ハルシネーションを大幅に抑制できます。また、プロンプトエンジニアリングやファインチューニングによっても、より制御された正確な応答を引き出すことができます。
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