RAGシステム構築副業｜企業の社内文書をAIで検索可能にする仕事

RAGシステム構築副業｜企業の社内文書をAIで検索可能にする仕事

RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが企業の社内文書・データベースを参照しながら回答するシステムです。ChatGPTのような汎用AIと自社データを組み合わせる技術で、企業需要が急増しています。

RAGとは

通常のChatGPTは学習データの範囲内でしか回答できません。RAGは「ユーザーの質問→関連文書を検索（Retrieval）→その文書をAIに渡して回答生成（Generation）」という仕組みで、社内の最新情報を元にした回答が可能になります。

副業で構築できるRAGシステムの例

• 社内FAQ/ナレッジベースAI：就業規則・製品マニュアル・過去の議事録を検索して質問に回答
• 法律・規制ドキュメント検索：法律事務所・コンプライアンス部門向け
• 製品トラブルシューティングAI：過去のサポート対応履歴から解決策を提示
• 営業支援AI：提案書・過去案件情報を検索して商談対応をサポート

技術スタック

ベクターDB：Pinecone・Chroma・Qdrant・Supabase（pgvector）。フレームワーク：LangChain・LlamaIndex。LLM：OpenAI GPT-4・Anthropic Claude・AzureOpenAI。UI：Streamlit・Gradio・Dify（ノーコード）。

単価感

小規模RAG（〜100文書、シンプルUI）：5〜20万円。本格的なエンタープライズRAG：50〜300万円。クラウドインフラ構築・保守込みで月額費用も見込めます。

まとめ

RAGは「企業が自社データをAI活用したい」という普遍的な需要に応える技術です。まずLlamaIndexの公式チュートリアルでPDFをRAG化するサンプルを動かすことから始めましょう。