ENTERPRISE RAG
社内ナレッジを
「使うほど賢くなる AI」に
研究論文・契約書・議事録・技術資料…蓄積されたナレッジが
担当者の退職とともに消えていませんか？
大量文書 AI 管理の実装経験に基づく RAG + 運用学習サイクルで資産化します。
1分でわかる
AI活用診断
あなたの会社で削減できるコストが分かります
ステップ 1/4
対象となるドキュメント種別は？
－ KNOWLEDGE LEAKAGE ー
こんなナレッジ流出起きていませんか？
ベテランの暗黙知・過去の検討資料が見つからなくなる典型パターン
ベテラン退職でナレッジが消える
「過去にこの検討やった資料どこ？」→ 本人しか知らない。退職 / 異動のたびに知識資産が蒸発する
若手が質問と検索で時間を浪費
部門全体で「過去どうやったか」の調査に月 200 時間以上。本来の業務時間が圧迫されている
Box / SharePoint は置き場でしかない
ファイルはあるが見つからない。キーワード検索では「類似事例」や「こういう状況で使った手法」が引けない
類似の意思決定を繰り返している
過去の判断根拠を参照できず、同じ失敗を繰り返す。組織的な学習が積み上がらない
ChatGPT に全部コピペしてる社員がいる
業務効率化のためだが、機密漏洩リスクが顕在化。社内ルールだけでは止められない
汎用 RAG ツールは「業務用語」が通じない
既製品 RAG は貴社固有の略称・社内呼称・業界用語を理解できず、精度が 60% 止まり
OUR FRAMEWORK
AI を資産にする
パッケージ AI は誰が使っても同じ結果。運用学習サイクルは、貴社の質問ログ・正誤フィードバック・社内用語・判断履歴・例外処理パターンを継続的に蓄積し、使うほど貴社特化で精度が育ちます。
初期
汎用 LLM + RAG で標準精度
3ヶ月後
業務固有の言い回し・略称を自動吸収
1年後
経験豊富な担当者レベルの判断精度
資産化
ベンダー離脱時も知識ベースは貴社保有
－ CORE FEATURES ー
3 コア機能
RAG + 運用学習サイクル + エンタープライズ検索の三層構成
－ COMPARISON ー
汎用 RAG vs GXO RAG
既製品 RAG と運用学習サイクル統合 RAG の違い
| 項目 | 汎用 RAG（ChatGPT Enterprise / Copilot 等） | GXO 運用学習サイクル統合 RAG 推奨 |
|---|---|---|
| 業界用語・社内呼称の対応 | ✕（一般辞書のみ） | ◎（継続学習で自動吸収） |
| 検索精度（初期） | 60-70% | 85-90% |
| 検索精度（3ヶ月運用後） | 60-70%（変化なし） | 95%+（継続学習） |
| 判定根拠の可視化 | — | ◎ Explainability 標準装備 |
| データの貴社所有 | SaaS 預け | 自社 DB / 自社クラウド |
| LLM 切替 | 固定（ベンダー依存） | ◎ API 抽象化で可変 |
| オンプレ対応 | — | ◎ 閉域運用可 |
| カスタム業務フロー組込 | 限定的 | ◎ タスク実行層まで構築 |
－ USE CASE PATTERNS ー
業界別想定シナリオ
知的資産を扱う組織での典型課題と RAG 適用パターン。実際の効果は組織規模・ドキュメント量・既存環境により変動します。
研究開発領域での典型ケース
超専門ナレッジが分散、若手研究者が過去の類似研究を発掘できず、重複研究リスクと知識継承の停滞が顕在化するパターン
オンプレ対応
閉域運用可
自然言語
論文検索
継続学習
精度向上
－ DIFFERENTIATION ー
GXO の独自強み
RAG 単体ツール・汎用 AI とは別次元の、「貴社特化の資産化」に必要な 6 要素
運用学習サイクル（継続改善）
質問ログ・正誤フィードバック・社内用語・プロンプト・評価データセットを運用で継続的に蓄積する仕組み。検索・評価・プロンプト・ナレッジグラフの 4 層で貴社特化の精度に育てます。蓄積データは貴社環境内で管理、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模書類 × AI の実装経験
研究・物流・監査の各領域で、大量文書の AI 管理・業務フロー設計を実装した経験。ミッションクリティカルな環境での運用設計ノウハウを保有
「速く作る × 正しく作る」分業
Claude Code / Codex で速く作り、PMO + シニアエンジニアで正しく作る。納期 40-60% 圧縮と品質を両立
経済安全保障配慮の AI 選定
米系クラウド + 国産/欧米系 OSS を優先、中国系・ロシア系は原則不採用。機微データを扱う上場準備企業にも対応
LLM プロバイダー切替可能設計
Claude / GPT / Gemini を LLM API 抽象化で切替可能に。AI 進化が早くても貴社の投資は無駄にならない
国内開発体制 + 認定 IT 導入支援事業者
機微な書類・顧客データを国内拠点で処理。デジタル化・AI 導入補助金の認定事業者として申請〜実装まで伴走
－ COMPETITIVE MOAT ー
GXO の7 つの堀
RAG は特に学習資産の蓄積が本質。1 年運用で業界 BERT + 貴社固有 = 他社で再現不可能な資産に
運用学習サイクルによる貴社特化
質問ログ・正誤フィードバック・プロンプト・ナレッジグラフを運用で継続蓄積し、貴社固有の業務語彙と判断パターンを反映した精度に育てる運用基盤。蓄積データは貴社環境内で管理され、契約終了時は全量エクスポート・削除が可能
大規模ミッションクリティカル領域の実装経験
研究開発・物流・金融・監査などミッションクリティカル領域での大規模 AI システム実装経験。他社ではリスクを取りにくい機微案件への対応力
CRO Copilot 的な継続改善ループ
単発納品でなく「月次レビュー → 改善提案 → 再実装」を標準化。他社は納品で終わり、GXO は 30 日サイクルで進化
横断提案力（AI + DX + セキュリティ + 法務 + 営業）
他社は 1-2 領域のみ。GXO は 5+ 領域を一社内で完結、乗り換え = 5 社の個別契約 + 統合管理の地獄
認定 IT 導入支援事業者 補助金込み ROI
補助金で 30-60% 実質投資軽減、認定事業者としての申請支援込み。他社で同等スペック = 補助金なしで自腹
経済安全保障グレードの対応力
上場準備 + 監査対応 + 政府系調達の 3 要件同時クリアできる中堅ベンダーはほぼゼロ。機微データ案件で他社は選択肢から外れる
藤吉直の CRO 壁打ち（経営層直接伴走）
月次で代表直々に経営層と壁打ち。他社の営業担当・SE 対応とは別次元の意思決定速度と提案質
－ SWITCHING COST ー
乗り換えコストの現実
10 万件ドキュメント規模での乗り換え試算：ベクター DB 再構築 + 精度復帰まで 9-12 ヶ月、4,000-7,000 万円
| 項目 | 他社に乗り換えた場合 | GXO 継続 推奨 |
|---|---|---|
| 蓄積された運用ナレッジ | 失効・ゼロから再構築（数ヶ月の再学習期間） | 継続蓄積・即運用継続 |
| 運用データ資産 | 消失 or 別フォーマットで引継ぎ手作業 | 100% 継承、横断活用 |
| 再学習期間 | 6-12 ヶ月、精度復帰まで業務停滞 | 不要、即運用継続 |
| 再教育・運用マニュアル | 全社員再教育 + 運用ルール再作成 | 既存運用を継続 |
| 補助金適用 | 再申請不可（既投資分）、新規分は他社で自腹 | 次回投資時も適用可 |
| 基幹連携コード | API 仕様書き直し、QA 再実施 | 継続運用、保守契約内 |
| 監査対応エビデンス | 過去ログ整合性チェックが必要 | 継続蓄積、即監査対応可 |
| 乗り換え時コスト概算 | 3,000-8,000 万円 + 6-12 ヶ月業務停滞 | 既存契約維持のみ |
COMPLIANCE
機密データと経済安全保障
上場準備・機密情報・貿易書類を扱う企業では、AI ツール選定で「経済安全保障」が判断軸。GXO は以下 3 原則で選定しています。
原則 1
米系クラウド / 国産 / 欧米系 OSS を優先採用
原則 2
中国系・ロシア系プロバイダーは原則不採用
原則 3
LLM への送信データは最小化 + 匿名化 + 暗号化
拠点
国内開発・国内処理で data sovereignty 担保
FUTURE-PROOF
LLM ロックインしない設計
今日の最強モデルは、半年後には別物です。GXO は LLM API を抽象化層で分離し、Claude / GPT / Gemini / 国産モデルを後から切り替え可能にします。
API 抽象化層
LlmAdapter パターンで切替コストを最小化
プロンプト資産化
プロンプト・プロンプトテンプレを独自 DB 管理
複数モデル併用
用途別に最適モデル選定（速度/精度/コスト）
移行検証
新モデル登場時の A/B 比較を標準運用化
－ PHASED APPROACH ー
段階導入プロセス
データ整理 → PoC（3ヶ月） → 本番展開（6ヶ月） → 継続学習・横展開。初期投資 1,500-2,500 万円からスモールスタート可能
データ整理 + PoC
3 ヶ月 / 1,500〜2,500 万円
対象ドキュメント 1 領域（例: 法務部門のみ）で RAG 構築、精度検証、運用ルール策定
全社展開 + エージェント層
6 ヶ月 / 4,000〜6,000 万円
全社データ取込、部門別 RAG 構築、Slack / Teams 連携、タスク実行エージェント追加
継続学習 + 資産化
常時 / 月額運用 50〜150 万円
運用学習サイクルによる継続改善、新規データ自動取込、社内ガバナンス確立
－ FAQ ー
よくあるご質問
ご安心ください。GXO は国内拠点での開発・運用を原則とし、LLM への送信データは最小限 + 匿名化 + AES-256 暗号化 + AWS WAF で保護します。研究機関・金融・監査領域で培った厳格な情報管理を標準実装しており、上場準備企業・機微情報を扱う企業様にも対応可能です。
1 社ロックインしないのが GXO の方針です。LLM API を抽象化して設計することで、後から最適なプロバイダーに切替可能にします。案件の特性（日本語精度・コスト・機密性・契約形態）で初期選定し、進化に応じて切替できる構造を標準とします。
業務領域と規模によります。Phase 1 PoC で 1,500-2,000 万円（3 ヶ月）、本開発込みで 6,800-8,000 万円（12 ヶ月）が大規模案件の目安です。中規模だと 1,400-3,000 万円で完結するケースもあります。初回 30 分の無料壁打ちで概算をその場で提示します。
案件によりますが、過去実績では意味的突合で一致率 95% 以上を達成しています。100% を目指すのではなく、AI で 95-98% 自動処理 + 残り 2-5% を人間がレビューする運用設計が最も費用対効果が高いです。判定根拠の可視化（Explainability）も標準装備しています。
機微情報を扱う場合は国内拠点を推奨します。GXO は Claude Code / Codex を活用した効率化で、国内開発でもオフショアに近いコスト競争力を実現しています。経済安全保障・上場準備・データ機密性の観点でオフショア不可の案件に最適です。
大きく 3 つ違います。① 貴社固有の業界用語・社内呼称・質問ログ・正誤フィードバックを運用学習サイクルで継続的に蓄積し、使うほど精度が上がる（既製品は汎用知識のまま）② LLM ロックインせず切替可能（既製品は固定）③ タスク実行エージェント層まで貴社業務に合わせて構築（既製品は対話のみ）。既製品は汎用ツールとして併用しつつ、GXO の RAG を基盤にする顧客が増えています。
はい、可能です。pgvector + 自社 LLM（OSS Llama 系 / GPT-4o on Azure Private 等）の組合せで、データを 1 バイトも外部に出さない設計ができます。研究機関・金融等の機微領域での閉域運用実装経験を基に設計します。クラウド版・オンプレ版・ハイブリッド版の 3 構成から選択可能です。
Box / SharePoint / Google Drive / Confluence / Slack / Teams / メール / 自社 DB など、主要な企業データソース 20+ からコネクター経由で取込可能です。PDF / Word / Excel / PowerPoint / 画像 OCR にも対応。既存のアクセス権限を引き継ぎ、ユーザーごとに閲覧可能な範囲のみ検索させます。
1 領域での PoC は 2-3 ヶ月、全社展開は 6-9 ヶ月が目安です。運用 3 ヶ月程度で初期検索精度に到達し、運用学習サイクルによる継続改善で精度向上が期待できます。最初から完璧を目指すより、スモールスタートで効果測定しながら拡大するのが費用対効果が高いです。
－ CONTACT ー
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