規程・マニュアルが複数の置き場所に散らばっている企業へ
社内規程、マニュアル、過去資料がSharePoint・Drive・Confluence・ファイルサーバーに分かれ、どれが最新版か分からない状態を対象にします。
文書を入れる前に、どの文書を正式版とするか、版と閲覧権限、どんな質問にどの根拠で答えるかを整理し、そのうえで実装します。
相談では、対象の業務・成功条件・費用の考え方を整理します。NDA後の検証用デモは0円で、どこまで作るかは打ち合わせのうえ当社が判断します。本番向けの検証・開発は、費用と契約を確認してから進めます。
よくあるお悩み
汎用のAIチャットを試したが、3問に1問は答えが中途半端
資料を読み込ませて質問してみたが、答えが中途半端だったり、欲しい箇所が返ってこなかったりします。どこが悪いのか分からず、次に何をすればいいかを決められません。
何年分もの資料があり、古い説明を拾わないか不安
改訂を重ねた規程やマニュアルが、新旧まざって保存されています。検索で見つかった資料が今も有効なのか、毎回確かめ直しています。
結局、詳しい人に聞いている
答えられるのは一部の人だけで、その人の時間が質問への対応に取られています。新しく入った人や異動してきた人も、まずその人に聞くしかありません。
うまく答えられない原因の多くは、AIの性能ではなく、資料の分け方と探し方が実際の質問に合っていないことです。
なぜ今、導入するのか
文書は毎月増えます。どこに何があるかを知っている人への依存も、そのぶん強くなります。
資料は、待っていても整理されないまま増えていきます。いまの状態のままお預かりし、どこまで使えるかを先に確かめます。
精度や費用が合わずに見送った業務があるなら、いまは前提が変わっています。いまの上位モデル（Claude Opus）の料金は、提供を終えた旧モデルの3分の1以下です。一度に渡せる資料の量は5倍になり、長い資料を入れても単価は変わりません。Anthropicの公開価格（2026年10月時点）での比較です。
初回の相談と、要件を伺って作る簡易デモまでは0円です。要件書や予算がない段階から相談できます。合わなければデモの段階で終了できるので、確かめるところまでは期初や稟議を待たずに始められます。
BEFORE / AFTER
社内規程の確認や過去の問い合わせ対応の調査をAIに任せると、資料を一つずつ探して読む時間が減り、お客様への対応や、いま進めたい仕事に時間を使えます。
今の状態
PDF、規程集、マニュアルが別々の場所にあり、探せるかどうかが探す人の経験で決まります。
Beekleの設計
表現が違っても関係する箇所を探し、回答と一緒に根拠文書を提示します。
導入後
担当者への確認や資料の読み比べが減り、本来の業務に使える時間が増えます。
回答には出典を添えるので、必要な箇所を原文で確認してから仕事に使えます。
こんなに早くできるんですね
自社の資料で、
探せるか試しませんか。
NDA締結後に実際の資料をお預かりし、動く検索を作ってお見せします。
検証用デモは0円です。要件書は不要です。
開発実績
検索方式を先に決めず、答えが見つからない理由から設計します。引用元の本文が添えられるので、そのまま返してよいかを担当者が判断できます。
資料を読み込ませるだけでは、表の値や注記が切り離されて答えに使えないことがあります。どの情報を一緒に扱えば答えに使えるかを、実際の資料で確かめてから作ります。
自分たちも毎日使い、うまく答えられなかった質問を実装で直してきました。その経験を、お客さまの検索の設計に使います。
なぜBeekleができるか
担当者が普段どんな質問を受け、どの資料を見て答えているかを伺います。そのうえで、資料の分け方、部署・対象・版といった探す条件、根拠の示し方を決めます。PDF、Word、PowerPoint、Confluenceなどの資料は、いまの形のまま取り込めます。
回答には文書名と該当箇所を添えます。該当する資料がなければ「見つかりません」と返します。回答を返す前に、根拠の資料と内容が対応しているかを確かめる処理も入れます。
規程の中身を聞く質問と、件数や一覧を聞く質問は、同じ方法では正しく答えられません。意味の近い文章を探す検索、条件での絞り込み、データの集計を質問に応じて使い分けます。入れても精度が上がらない処理は、評価して外します。
汎用のAIチャットで物足りなかったなら、原因を自社の資料で確かめてから作れる
汎用のAIチャットにたくさんの文字データを入れて3問試したら、1問は中途半端な答えだったと話してくださった方がいます。答えが中途半端になる原因の一つは、資料の分け方や探し方が、実際の質問に合っていないことです。私たちは実際の資料と、社員が普段受けている質問をお預かりし、どこで答えを取りこぼしているかを確かめてから作り方を決めます。
「どの資料の何ページか」まで示すので、全部を見返さずに済む
30回分のレクチャー資料のどこかに答えがあるのに、毎回すべて見返しています。相談の場で聞いた悩みです。答えはあっても、どの回のどのページかを覚えている人にしか探せません。私たちは回答と一緒に、どの資料のどの箇所が根拠かを示す作りにします。探す人の手間は、示された原文を開いて確かめることだけです。根拠が見つからないときは、それらしい答えを作らずに「見つからない」と返します。
改訂前の古い資料を、答えに混ぜない
何年分もの資料があると、AIが改訂前の説明を拾って答えてしまうことがあります。私たちは、資料の版や時期、対象の部署や製品を検索の条件に持たせ、古い情報を答えに混ぜない作りにします。改訂のたびに何を差し替えるかも、運用の手順に含めてお渡しします。
全部の資料を整える前に、質問が集まっている範囲から始められる
資料もセミナーの動画も全部検索できるようにしたい、と考えると、費用も期間も一気に膨らみます。全部を入れる前提の見積もりしかないと、社内で予算を通すのも難しくなります。私たちは、質問が集中している分野から始める案と、全部を入れる案を分けて見積もり、小さく始めても後から広げられる形でお出しします。上長や経営層への説明に使える資料もご用意できます。
社内にエンジニアがいなくても、資料の追加や閲覧範囲の管理を続けられる
資料を追加するたびに開発会社へ頼む形では、使い続けられません。資料の追加と差し替え、誰がどの資料を見られるか、月々の利用料の見通しまで含めて設計し、担当の方が自分で運用できる状態でお渡しします。データを社外に出せない場合は、使えるクラウドや置き場所から構成を選びます。
いま社内にあるファイルをそのまま渡せます。PDF、Word、PowerPoint、Excel、Confluence、Google Docs、HTMLに対応し、スキャンしたPDFもOCR連携で取り込めます。
検索用のキーワードを考えずに、普段の言葉で聞けます。回答には必ず出典文書名と該当箇所が付くので、そのまま使ってよいかを利用者が判断できます。
自社の文書体系に合わせて分割方法とメタデータを設計するので、パッケージ型の汎用スキーマでは出せない精度を出せます。
精度が上がったのか下がったのかを数値で言えるようになります。改善のたびに勘で判断する状態から抜けられます。
進め方・費用
お金を払うのは、0円のデモで確かめたあとです。「相談する」「デモで確かめる」「有料の開発に進む」は、それぞれ別の判断として区切ってあります。
STEP 01
秘密保持契約を結び、実際の業務データをお預かりします。
情報の扱いを合意
STEP 02
減らしたい作業・費用と、何をもって成功とするかを整理します。
業務成果を要件にする
STEP 03
実データで動かし、業務に使える見込みを双方で確認します。
合わなければ、ここで終了
STEP 04
デモ、狙う効果、範囲と体制をもとに社内で検討いただきます。
実現の見込みがあれば次へ
STEP 05
準委任で必要な検証を行い、連携・権限・運用まで実装します。
現場で使える仕組みへ
ゼロスタートの簡易デモ
0円
NDAを結び、要件を伺って簡易デモを作ります。開発を進める価値があるかを双方で判断できるところまでが範囲です。合わなければ双方ここで終了し、費用は発生しません。
PoC
準委任（月額）
簡易デモで実現の見込みを確認できた場合だけ進みます。確かめる範囲は、簡易デモで分かったデータの状態と難しさをもとに決めます。単価は時間あたりで公開しています。
MVP・本番開発・運用
準委任（月額）
PoCの結果を見て、画面、連携、権限、運用まで同じ体制で続けます。範囲を狭める、方式を変える、見送る判断も各段階でできます。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。
金額は案件ごとに変わります。デモで分かったデータの状態と難しさをもとに、都度お見積もりします。
有料の開発は準委任契約で、請求は月額が基本です。作業量が少ない案件は、作業した時間に単価を掛ける時間精算です。どちらにするかは契約時に決めます。必要な職種と人数は案件ごとに変わるので、金額は範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウド・API利用料は実費で、別途のご負担です。
相談の前に
ゼロスタートでは、NDAを結んで要件を伺い、簡易デモを0円で作ります。合わなければ、デモの段階で費用なしに終了できます。デモのあとの開発は準委任（月額）で、単価は時間あたりで公開しています。デザイナーは1時間あたり4,000〜5,500円、エンジニアは1時間あたり5,000〜8,000円、PMは1時間あたり10,000円、AIエンジニアは1時間あたり8,000円〜。いずれも税別です。小さな範囲なら100万円から始められます。PoCから本番運用まで（おおむね3〜4か月）の目安は300万〜400万円（税別）です。金額と期間は、対象業務と連携範囲が決まった時点で都度お見積もりします。クラウドやAPIの利用料は別途です。
PDF（テキストPDF・スキャンPDF）、Word（.docx）、PowerPoint（.pptx）、Excel（.xlsx）、Confluenceページ、Google Docs、HTMLに対応しています。スキャンPDFについてはOCR処理を組み合わせてテキスト抽出します。それ以外の形式についても個別にご相談ください。
Azure OpenAI Service等のエンタープライズ環境を利用すれば、文書データがAIモデルの学習に使われることはありません。オンプレミスやVPC内での閉域構成も、要件に応じて対応できます。セキュリティ要件は初回ヒアリングで個別に確認します。
ゼロにはできません。RAGの構成で、回答は検索で見つかった文書の内容をもとに作り、該当箇所を引用として併記します。回答を返す前には、根拠の資料と回答の内容が対応しているかを確かめる処理を入れます。検索対象に該当文書がない場合は「該当する情報が見つかりません」と回答する設計です。重要な判断の前には原文書を確認するよう、画面にも表示します。
文書が増えると、似た資料や古い版が混ざって精度が落ちます。そのため、資料の種類・対象・版を検索の条件として持たせ、質問に応じて条件で絞ってから探す構成にします。導入時に代表的な質問と正解を評価用に残し、資料を追加するたびに同じ質問で確かめるので、精度が落ちたときに原因を追えます。自社の検索でも、評価で精度を下げた処理は外しています。
社内文書RAGで成果が出る案件と、PoC止まりになる案件の分かれ目。
発注先候補をどう絞り、何を比較すれば外さないか。検討段階で押さえる判断軸。
PoC止まりになる典型パターンと、本番化に進めるための評価設計の考え方。
調べる・問い合わせに答える
必要な資料が見つかりません。同じ質問への対応に時間がかかっています。判断基準、実績、費用の考え方は親サービスのページにまとめています。
AIチャットボット・RAG開発のサービスを見るよく聞かれる質問と、今ある資料を伺い、AIが答えられる範囲と人に残す範囲をご案内します。
デモは0円で、合わなければその時点で終了できます。