ホーム ／ お役立ち記事 ／ 社内ナレッジの AI 検索は、ツールを買うか作るか｜道具と RAG 構築の会社20社をタイプ別に比較（2026年10月）
Knowledge
社内の規程やマニュアルを AI で探して答えられるようにするときの、買う道具と作る会社を比べる記事です。20社を、文書を入れると AI が答えるクラウドサービス、今の文書の置き場をまとめて探す企業内検索の製品、AI 検索つきの社内 Wiki・ナレッジ共有ツール、RAG の基盤を自社用に用意するパッケージ、小さく短く作る RAG の受託開発、試しから本番・運用まで請ける RAG の受託開発の6つのタイプに分け、公式サイトで料金・期間・得意を確かめました（料金の記載があったのは19社）。頼む前に決めておく三つのことと、場面ごとの頼み先の表も載せています（2026年10月）。
この記事でわかること
社内ナレッジの AI 検索は、まず、すでに契約している汎用の AI で足りるかを試し、足りなければ、文書を今の置き場のまま探すか、道具に入れて使うか、自社用に作ってもらうかで選ぶと、比べやすくなります。この記事では、買う道具11社と作る会社9社の計20社を6つのタイプに分け、2026年10月23日に各社の公式サイトで料金・期間・得意を確かめました。料金の記載があったのは19社です。
本記事は、社内ナレッジ検索AIエージェントなどの社内ナレッジのサービスを提供するゴムマリ株式会社が書いています。弊社のサービスは比較表と各社の節には入れず、順位も付けず、場面ごとの頼み先の表と「弊社の社内ナレッジのサービス」の節などで紹介します。掲載順は推奨の順位ではありません（タイプごとに並べています）。掲載料は受け取っていません。
社内ナレッジの AI 検索まわりで外に頼めることは、社内の文書を AI で探して答えられるようにすることと、その前後の仕事（今の社内の AI の答えの正しさを測る、マニュアルを AI が正しく答えられる形に整える、社内や海外からの問い合わせに一次回答を引ける仕組みにする）に分かれます。この記事では、前者の頼み先を6つのタイプに分けて比べます。弊社のサービスは、前者のうち文書の棚卸しから請けるものと、後者のものを紹介します。後者にも、RAG の受託開発の中で行う評価や、ヘルプデスクの BPO、FAQ・チャットボットのツールなどの頼み先がありますが、この記事では比べていません。
頼み先を選ぶ前に、すでに契約している AI で足りるかを試してください（すでに契約している AI で足りるかを先に試す）。いまの場面に近い行から、その節へ進んでください。
| 場面 | 向く頼み先 |
|---|---|
| 文書を入れて、すぐに試したい | 文書を入れると AI が答えるクラウドサービス |
| 探したい文書を、社内のファイルサーバーなどの今の置き場のまま探したい | 今の文書の置き場をまとめて探す企業内検索の製品 |
| 社内の情報を書いて貯める場所を、これから整えたい | AI 検索つきの社内 Wiki・ナレッジ共有ツール |
| 作り込みはせずに、Microsoft Azure の上に自社専用の RAG の基盤を用意したい | RAG の基盤を自社用に用意するパッケージ |
| 対象の文書と使い方を絞って、自社に合わせて小さく作りたい | 小さく短く作る RAG の受託開発 |
| ほかの社内のシステムとつなぐ、または自社の業務に合わせた画面や権限の作り込みが要る | 試しから本番・運用まで請ける RAG の受託開発 |
| 文書の棚卸しと整理から、根拠つきで答える AI の検索まで、まとめて任せたい | 弊社の社内ナレッジ検索AIエージェント |
どのタイプでも、答えの正しさは自社の文書と質問で確かめてください。道具には無料の試しのある会社があり、作る会社には PoC から頼める会社があります。
タイプが決まったら、そのタイプの数社に、次の三つのこと（正しい版の決め方・画像の文書と見つからないときの答え方・正しさの確かめ方）を同じ文面で聞くと、答えを横に並べて比べられます。
この表に載せているのは、弊社のサービスです。
| 場面 | 向く頼み先 |
|---|---|
| 今の社内の AI（Copilot・Notion AI などの市販の製品も）が、業務の場面ごとにどれくらい正しく答えているかを測りたい | 弊社のRAGの評価データセット作成 |
| 製品マニュアルや技術文書を、表や図まで崩さずに、社内の AI が正しく答えられる形にしたい | 弊社のマニュアルのデータ構造化 |
| 情シスや総務への社内の問い合わせに、過去の記録とマニュアルから一次回答を引けるようにしたい | 弊社の社内ヘルプデスクAIエージェント |
| 海外の拠点や取引先からの問い合わせに、過去の対応から似た事例と回答の下書きを引けるようにしたい | 弊社の海外問い合わせ一次対応AIエージェント |
| 新しい文書や改訂の取り込みと、答えの正しさの測り直しを、御社の中で動く仕組みにして毎月続けたい | 弊社のAIエージェント導入 |
社内の文書から関係する箇所を探し、それをもとに AI に答えさせる仕組みを、RAG（検索拡張生成）と呼びます。道具を買っても、作ってもらっても、AI は入れた文書やつないだ置き場の中から答えます。どの道具や会社を選んでも、次の三つが決まっていないと、答えが正しいかを確かめられません。頼む先を比べる前に決めておくと、見積もりや試しの答えを並べて比べられます。
どの文書を入れ、どれを正しい版とするかを、先に決めるか。 AI は入れた文書から答えるので、古い版の規程や、別の文書を写して作った文書が混ざっていると、それをもとに答えます。
弊社の事例では、過去の書類に、別の案件のファイルを写して作られたものが混ざっていて、中のシートの名前が写した元のままのものがありました。名前を手がかりに整理すると取り違えるので、書類の中に印字された番号を読み、ファイルの名前と全部を突き合わせました（依頼書の Excel のデータベース化）。
道具の会社や外注先には、入れる文書の棚卸し（古い版や重なりの仕分け）を誰がするかと、それが料金に入るかを聞きます。入れる文書を棚卸しして、何があるか・どれが古いかを仕分けるところから、弊社の社内ナレッジ検索AIエージェントが請けています。
画像だけの文書や、答えが見つからない質問を、どう扱うか。 スキャンした書類のように文字が画像になっている文書は、文字を読み取らないと探す対象になりません。
答えが見つからないときに「無い」と言い切るか、「見つからない」と返すかで、読む人の受け取り方が変わります。
弊社の事例では、回答がスキャンの画像でしか残っていない古い依頼も、内容は起こさずに「その依頼があった」という行だけを残し、探して見つからなかったときに「履歴が無い」と読まれないようにしました（同じ依頼書の事例）。
道具の会社や外注先には、画像の文書を読めるか、答えの根拠をどう示すか、根拠が見つからないときにどう答えるかを聞きます。根拠を示せない答えは出さない形と、答えられなかった質問の一覧は、弊社の社内ナレッジ検索AIエージェントが請けています。
答えの正しさを、どの質問で確かめるか。 入れた後に思いついた質問をいくつか試すだけでは、迷いやすい質問で誤る形が見えません。
弊社の事例では、法令チェックの AI の機能の検証で、質問と正解の組（評価セット）を作り、判断が割れる事例を厚めに入れました。上位のモデルに替える案も、同じ評価セットで測ると優位が出ませんでした（法令チェック AI の精度の検証）。
道具の会社や外注先には、試しの期間に自社の文書と質問で正しさを測れるかと、測る質問の組を誰が作るかを聞きます。
評価セットの作り方は、LLM の精度評価と評価セットの記事にまとめています。御社の文書の原本から、業務の場面ごとに質問と正解の組を作り、今の社内の AI に聞いて採点するところは、弊社のRAGの評価データセット作成が請けています。
Microsoft 365・Google Workspace・Notion・ChatGPT の企業向けのプランにも、社内の情報を探して答える機能があります。2026年10月23日に各社の公式のページで確かめたところ、Microsoft 365 Copilot はファイル・メール・チャット・会議を横断して作業できること、Google Workspace の Gemini はプランによって Google ドライブのファイルを検索・要約できること、Notion はビジネスプランのエンタープライズサーチ（ベータ）、ChatGPT の企業向けのプランは組織に固有の質問に答える社内ナレッジの機能を載せていました。
探したい文書がその中にあるなら、まずその AI で、自社の文書と質問で足りるかを試します。届かない置き場に文書がある、答えの根拠の示し方が合わない、答えの正しさを測ってから広げたい、と分かったときに、この記事のタイプを比べます。料金はプランと契約の形で変わるので、各社の料金のページで確かめてください。専用の AI の道具を買うか、汎用の AI の上に作るかの考え方は、専用AIツールを買うか、汎用基盤の上に実装するかの記事にまとめています。
買う道具は3つ、作る会社は3つのタイプに分けられます。道具は文書をどこに置いて使うかで分かれ、作る会社はどこまでを請けるかで分かれます。
文書を入れると AI が答えるクラウドサービス契約して、PDF や Word などの文書を入れるか、文書の置き場とつなぐと、AI が根拠つきで答えます。契約してすぐに試せるタイプです。
この記事で見た5社とも月額の料金を載せていて、いちばん安いプランの月額は4,980円から98,000円でした（いちばん高い額は、1人あたりの料金のプランに足して、社内の文書を読み込ませる機能の月額です）。1人あたりで払う会社と、人数の上限つきの定額で払う会社があり、使う人が増えたときの額は大きく変わります。
今の文書の置き場をまとめて探す企業内検索の製品ファイルサーバーや SharePoint など、今ある文書の置き場を、移さずに検索の対象にします。探せる置き場は製品ごとに違い、社内のファイルサーバーだけを対象にする製品もあります。
生成 AI が答える機能を別のオプションにしている会社があり、構築の費用が別にかかると書く会社もあります。この記事で見た3社とも、ライセンスなど月額でない料金を載せていて、その下限は180万円から250万円でした。月額で使う形も載せているのは1社です。
AI 検索つきの社内 Wiki・ナレッジ共有ツール社内の情報をそのツールに書いて貯め、その中を AI が探して答えます。文書を書く場所ごと変えるので、これから情報を書き貯める場所を整えるときに向きます。
この記事で見た3社のうち、料金を載せていた2社は、どちらも月額の料金でした（1人あたりの料金と、人数の枠ごとの料金）。
RAG の基盤を自社用に用意するパッケージ作り込みはせず、自社専用の RAG の基盤を用意してもらい、文書を入れて使います。初期費用と月額の両方がかかります。
この記事で見た2社とも Microsoft Azure の上で使う形で、初期費用は70万円から100万円でした（このうち1社の価格は、ページで予定と書かれています）。
小さく短く作る RAG の受託開発対象の文書と使い方を絞り、数週間から数か月で作ります。この記事で見た4社とも料金を載せていて、一式の下限は148,000円から80万円でした（いちばん安い額は、簡易な RAG の初期費用の目安です）。作った後の月額の保守や顧問を載せる会社は2社です。
試しから本番・運用まで請ける RAG の受託開発要件の整理、PoC（試しに作って確かめる段階）、本番、運用を、段階ごとに請けます。権限ごとに見せる情報を分ける、複数の部署に広げる、ほかのシステムとつなぐ、といった作り込みが要るときの入口です。
この記事で見た3社とも料金を載せていて、一式の下限は50万円から100万円でした（いちばん安い額は PoC の料金です）。保守の月額は3社とも載せていて、下限は5万円から11万円でした。
買う道具のうち料金を載せていた10社は、月額か、ライセンスなど月額でない料金を載せていました。作る会社の9社は一式か初期費用の料金を載せ、うち6社は作った後の月額（利用料・保守・顧問）も載せていました。
道具は月額に入る人数・文書の数・質問の数の上限を、作る会社は作った後の保守の料金と、AI やクラウドの利用料が別にかかるかを確かめてください。
この記事の数字は、各社が公開する料金の下限です（同じ会社のページの中で、料金の形が分かれている会社は、各社の節にそう書いています）。AI の導入の初期費用・月額・AI の利用料の幅は、AIエージェント導入の費用相場にまとめています。
上の6つのタイプは、AI の検索の道具を買う頼み先と、仕組みを作ってもらう頼み先です。
弊社（ゴムマリ株式会社）は、御社の文書や過去の問い合わせの記録をいただいて、中身を整理して、根拠つきで答えるAIエージェントや、一次回答を出すAIエージェントを作ります。作った後の直しは、月額で受け持ちます。今お使いの社内の AI の答えの正しさを測るところも請けます。
弊社のサービスは、どれも次の形で始めます。
料金の決め方は2通りです。RAGの評価データセット作成とマニュアルのデータ構造化は、価格と納期を、分量をうかがって着手前に確定して回答します。社内ナレッジ検索AIエージェント・社内ヘルプデスクAIエージェント・海外問い合わせ一次対応AIエージェントは、初期構築と月額で請けます（料金と期間は各節に書いています）。
規程・手順書・過去の事例が、ファイルサーバーや個人のフォルダ、メールに散らばっていて探せないときのサービスです。
散らばった文書を棚卸しして、何があるか・どれが古いかを仕分けて整理し、御社がすでにお使いの基盤（Notion・SharePoint など）の上でナレッジのデータベースにし、社員の方が質問すると、どの文書のどこに基づく答えかを添えて答えるAIエージェントを作ります。
エージェントを作る前に、文書の棚卸しと整理を弊社の作業として済ませ、実際の質問で試して根拠を示せない答えは出さない形にし、答えられなかった質問を一覧に残して、次に整える文書まで示します。作った後の文書の増減や規程の改訂への直しは、弊社が月額で受け持ちます。
現場に入っての作り込みが要るものは、AI実装FDEで承ります。
今の社内の AI（RAG・AI の検索。Copilot・Notion AI などの市販の製品も含みます）が、業務の場面ごとにどれくらい正しく答えているかを測りたいときのサービスです。
御社の文書の原本から業務の場面ごとに質問と正解の組を作り、今お使いの社内の AI に実際に聞いて、正答・誤答・出典違いに採点し、誤答の原因を文書の崩れ・検索の取りこぼし・答えの誤りに分けて、直す順番まで返します。正解ごとに原本の該当箇所（文書名とページ・条項）を添えるので、採点する人によって結論が揺れにくく、機械で採点できる形でそろえるので、設定・モデル・入れる文書を変えるたびに、同じ質問の組で前後の正答の率を比べられます。測って原因を分け、直す順番を返すところまでのサービスで、文書の崩れを直す作業は、近いサービスで別にお受けします。
製品マニュアルや技術文書を社内の AI に入れたが、似た機種や古い版の記述で答えてしまうときのサービスです。
原本の目次に合わせて項目ごとに区切り、表は表のまま、図は画像に説明を添えて書き起こし、機種・版・言語の印と原本のページの出典を付けて、御社がお使いの AI の基盤（Notion・SharePoint・社内の AI 検索など）へ登録します。書き込んだ内容を読み戻して原本と照合し、よく受ける質問で、原本をそのまま入れた場合と整えた後の正答の数を比べて返すので、整えたことで答えがどう変わったかを確かめられます。原本の文は書き換えず、翻訳や用語の統一は別のサービスで承ります。
情シスや総務への社内の問い合わせが、特定の詳しい担当者に集中しているときのサービスです。過去の問い合わせと回答の記録、社内のマニュアルを整理して、問い合わせを受ける担当の方が問い合わせを渡すと、過去の記録とマニュアルから根拠つきの一次回答を出すAIエージェントを作ります。
問い合わせの対応は社内に残したまま、聞かれる側が過去の回答を引ける道具を作る形で、今のマニュアルや社内 Wiki は置き換えずに、そのまま情報源として組み込みます。根拠が見つからない問いは範囲外と返し、同じ質問に違う回答の記録があるものは要確認一覧に出します。マニュアルの改訂や資料の範囲の直しは、弊社が月額で受け持ちます。
海外の拠点や取引先からの問い合わせの答えが、特定のベテランの記憶に頼っているときのサービスです。過去の問い合わせの記録を取り込み、新しい問い合わせに近い過去の対応を根拠つきで引き、一次回答の下書きを添えて出すAIエージェントを作ります。
日々の問い合わせに答えた記録が、そのまま次に使える事例として貯まる形に組むので、FAQ を書いて更新し続ける仕事を新しく作りません。問い合わせは今のメールのまま受け付け、答えの判断と送信は、これまでどおり担当者が行います。作った後の直しは、弊社が月額で受け持ちます。
業務ごとのページがあるものは、上の3本のAIエージェントのように、その業務のページから頼めます。新しい文書や改訂の取り込みと、評価の質問の組での答えの正しさの測り直しを、御社の中で動く仕組みにするなら、AIエージェント導入で、毎月の実行と基準の改訂まで回せます。料金は、初期構築が50万円〜（業務の規模とデータ量により個別に提示します）、その後の月額が5万円〜です。
相談は無料です。ほかのサービスのご相談は、各サービスのページの入口から承ります。
| タイプ | 社数 | 料金の記載がある社数 |
|---|---|---|
| 文書を入れると AI が答えるクラウドサービス | 5社 | 5社 |
| 今の文書の置き場をまとめて探す企業内検索の製品 | 3社 | 3社 |
| AI 検索つきの社内 Wiki・ナレッジ共有ツール | 3社 | 2社 |
| RAG の基盤を自社用に用意するパッケージ | 2社 | 2社 |
| 小さく短く作る RAG の受託開発 | 4社 | 4社 |
| 試しから本番・運用まで請ける RAG の受託開発 | 3社 | 3社 |
料金は2026年10月23日に各社の公式サイトで確かめました。料金の出典は各社の節にあります。
| 会社 | 料金 | 期間の目安 | 得意 |
|---|---|---|---|
| Rimo ナレッジAI（Rimo合同会社） | チームプラン：6,000円/1人あたり月額（税抜）ほか 1 件は下の節 | ― | 社内の資料・チャット・会議の記録を横断して、根拠つきで答える |
| ChatSense（株式会社ナレッジセンス） | 追加学習機能（月額）：98,000円 | ― | 法人向けの AI チャットに社内のデータを読み込ませ、元の資料のリンクつきで答える |
| ナレフルチャット（CLINKS株式会社） | プロプラン：月額40,000円〜（税抜） | ― | 人数を数えずに全社で使える、企業単位の定額の AI チャット |
| KnoAsk（ノマドシステム工房） | Starter（10名まで・税込）：¥4,980/月ほか 2 件は下の節 | ― | 文書を取り込むだけで、社内の規程やマニュアルに答える AI のチャットと FAQ |
| Jugaad AIナレッジ（VeBuIn株式会社） | 編集者10名分から：月額5,000円〜 | 最短2週間程度 | マニュアルや規程をアップロードするだけで、書いてある場所つきで答える |
公式サイトでは「社内資料・チャット・CRM・会議録などを横断し、AIが必要な情報を根拠付きで回答します。」と書いています。
チームプランは、AI 議事録の Rimo も使えるプランで、1名から契約できます。法人プランは複数の部門への展開向けで利用人数は無制限とされ、ファイルの個数と AI エージェントの実行の回数に応じて見積もるとページに書いてあります。SharePoint や Google Drive などとつなげ、入力したデータは学習に使わないと書いてあります。
公式サイトでは「法人向けRAGサービスとは、社内データを取り込んだ生成AIチャットボットです。」と書いています。
法人向けの AI チャットが本体で、社内のデータを読み込ませる追加学習機能は、1人あたりの月額のビジネスプラン以上に足す拡張機能です（ビジネスプランには最低の利用の期間と人数が無いとページに書いてあります）。Excel や PDF のほか、OneDrive や Box などとつなげ、答えの元にした資料をリンクで示すと書いてあります。
公式サイトでは「社内規定や各種マニュアルに関する質問にも即座に回答できる」と書いています。
企業単位の定額で、利用する人数は無制限です。月に使えるクレジットに上限があります。RAG の機能は基本の料金のままで使えると RAG のページに書いてあり、詳しい利用料金は問い合わせと書いてあります。
公式サイトでは「KnoAsk は、PDF・Word・Excel・CSV・Webページを取り込むだけで、社内マニュアル、規程、FAQに答えられる AIチャットボット ・ FAQシステム を作成できます。」と書いています。
プランごとの定額で、ログインできる人数・登録できる資料の数・月の会話の数に上限があります。社内向けのほか、公開の FAQ のページにも使えます。FAQ の整理や初期の設定を頼む導入の支援は、別の料金で個別に見積もると書いてあります。1人で使う無料と個人向けのプランもあります。月額の契約は、解約の手続きをしない限り自動で更新されます。
公式サイトでは「社内にあるマニュアル・規程・手順書・FAQをアップロードするだけで、必要な情報にすぐたどり着けるAIナレッジ共有サービスです。」と書いています。
編集者1人あたりの月額（税別）で、契約は編集者10名分からです。質問の数には月の上限があります。答えには、どの資料のどこに書いてあるかを示すと書いてあります。期間は、資料の登録と初期の設定を含めて運用を始めるまでの目安です。14日間は有料のプランを無料で試せると書いてあります。
| 会社 | 料金 | 期間の目安 | 得意 |
|---|---|---|---|
| Neuron（ブレインズテクノロジー株式会社） | サブスク利用型：9万円〜／月額ほか 1 件は下の節 | ― | ファイルサーバーや SharePoint などの文書を横断して探す企業内検索 |
| QuickSolution（住友電工情報システム株式会社） | サーバライセンス：250万円(税抜)～ | ― | 人数によらないサーバーのライセンスで、社内の文書を探して生成 AI が答える |
| AIナレッジナビ（ATD InnoSolutions株式会社） | LIGHT（500人まで）：200万円〜ほか 1 件は下の節 | ― | 社内のファイルサーバーの資料を、ふだんの言葉で探して質問できる |
公式サイトでは「SharePoint Online（Office365）も検索対象にします。」と書いています。
サブスク利用型はスモールスタート向け、ライセンス買取型は長期の利用向けとされています。製品のライセンスの表の下に、別に初期の構築の費用がかかると書いてあり、その額は書いてありませんでした。製品のライセンスは検索の対象の文書の数で決まり、生成 AI との連携は別のオプションのライセンスです。AI のチャットや AI エージェントとつなぐ仕組み（MCP）にも対応すると書いてあります。
公式サイトでは「社内情報から必要な文書を抽出し、その内容にもとづいて生成AIに回答を生成させる質問応答機能です。」と書いています。
利用する人数によらないサーバーのライセンスで、ライセンスの種類と、検索の対象のデータの規模（5つのモデル）で価格が決まります。生成 AI との連携（RAG）はオプションで、その価格は見たページにありませんでした。ライセンスが買い切りか期間の契約かは、見たページに書いてありませんでした。
公式サイトでは「社内ファイルサーバーの資料を、普段の言葉で検索したり質問でき、関連資料・要約・参照リンクを表示できます。」と書いています。
社内（オンプレミス）のファイルサーバーの資料が対象で、LIGHT は PDF と Office のファイル、STANDARD は対応するすべてのファイルを探せます。料金が一度きりか、月額か年額かは、見たページに書いてありませんでした。1人・100ファイルまでの試しの版もあります。
| 会社 | 料金 | 期間の目安 | 得意 |
|---|---|---|---|
| Kibela（株式会社ビットジャーニー） | スタンダード（1人あたり）：月額880円ほか 1 件は下の節 | ― | 社内の情報を書いて貯め、AI に聞いて権限の範囲の情報を探せる Wiki |
| NotePM（株式会社プロジェクト・モード） | プラン10（40名まで）：¥5,400/月ほか 1 件は下の節 | ― | 社内のマニュアルを書いて貯め、AI が参照元のページつきで答える |
| ナレカン（株式会社Stock） | 見たページに料金の記載なし | ― | 社内のナレッジを、上司に聞くように AI で横断して探せる |
公式サイトでは「AIを通して人に聞くように探し、回答をもらえる。もちろん権限に応じた情報だけを即座に。」と書いています。
社内の情報を記事に書いて貯める Wiki で、AI（KibelaAI）はスタンダードとエンタープライズのプランの欄に書いてあります。料金は公式のヘルプのページのもので（税込）、クレジットカード払いは使った人の分、請求書払いは決まった人数の分を払い、請求書払いには人数ごとの最低の料金があります。
公式サイトでは「AIが蓄積された社内ナレッジの中から適切な情報を検索し、要約して回答。参照元のページも表示してくれるから詳細の確認もスムーズ。」と書いています。
使う人数のプランを選ぶ形で、月額は全員の合計です（税抜）。AI（NotePM AI）はすべてのプランで追加の料金なしに使えると書いてあります。PDF や添付ファイルの中身まで探すと書いてあります。初期費用・更新の費用・サポートの費用はかからないと書いてあります。
公式サイトでは「「ナレカンAI」が、貴社の全てのナレッジを横断して、最適な回答を自動生成します。」と書いています。
料金のページは3種類のプランを挙げていて、見たページに金額の記載はありませんでした。今ある社内のデータを、ナレカンの会社が代わりに移すこともできると書いてあります。似た内容の記事や資料が重なっていないかを AI が見る機能もあると書いてあります。
| 会社 | 料金 | 期間の目安 | 得意 |
|---|---|---|---|
| Super RAG（株式会社シナモン） | STARTER 初期費用（予定）：700,000円ほか 3 件は下の節 | ― | 文書をアップロードするだけで使える自社専用の RAG。複雑な文書の読み取りを強みにする |
| RAGスターターパック（サイオステクノロジー株式会社） | 初期費用（税抜）：100万円ほか 2 件は下の節 | 最短1営業日 | Azure の上に、チャットと答えの精度の評価の基盤をまとめて立てる |
公式サイトでは「社内情報をアップロードするだけで、自社専用のRAGをすぐに利用できる手軽さが魅力です。」と書いています。
STARTER は共有のクラウドの形、BASIC は自社のクラウドの環境かシナモンのクラウドの環境で、提供は Microsoft Azure の上だけです。STARTER の価格と仕様は予定で、正式な内容は2026年6月に確定予定とページに書いてあります（2026年10月23日に確かめたときも、この書き方のままでした）。答えの根拠の文書の該当の箇所を、答えの画面の横に出すと書いてあります。税別か税込かは書いてありませんでした。
公式サイトでは「チャットUI＋回答精度の評価・改善のためのオールインワン基盤をご提供」と書いています。
Microsoft Azure の上に、チャットの画面と、答えの精度を評価して直すための基盤をまとめて立てるパックです。初期費用は基本の機能の導入の費用で、クラウドの利用料は Azure の利用にかかる費用です。期間は基盤の導入の目安です。答えの根拠の文書のリンクを示すと書いてあります。要望に合わせた作り込みも相談できると書いてあります。
| 会社 | 料金 | 期間の目安 | 得意 |
|---|---|---|---|
| 株式会社スグレル | PoC ライト（税抜）：50万円〜ほか 2 件は下の節 | 3〜4週間 | 社内の文書に出典つきで答える AI のチャットを、中小企業向けに軽く作る |
| TOYO Holdings株式会社 | 構築の費用（幅）：55万〜210万円 | 2〜6週間 | 社内の文書をもとに答える RAG のシステムを、短い納期で作る |
| 株式会社課題解決プラットフォーム | AI組込み開発（税抜）：¥800,000〜ほか 1 件は下の節 | 1〜3ヶ月 | 社内ナレッジの AI やチャットボットを、仕組みごと作る |
| 合同会社15（AI LLM Works） | 簡易RAG の初期費用（目安）：148,000円〜ほか 3 件は下の節 | ― | 散らばった社内の情報を、探しやすく答えやすい形に作り直す |
公式サイトでは「スグレルは、社内のマニュアル・FAQ・議事録・契約書・過去案件データを LLM に検索させ、社員からの自然言語の質問に出典付きで回答する AI チャットボットを構築。」と書いています。
期間は PoC ライトの目安で、本格導入は8〜12週間とページの表にあります。毎月の運用の費用（AI の利用料とデータベースの置き場）の目安も、文書の件数の規模ごとにページに書いてあります。大手のシステム会社のような大きな構築ではなく、中小企業向けの軽い作りを特徴に挙げています。
公式サイトでは「社内ドキュメント・マニュアル・ナレッジベースを活用したRAG（検索拡張生成）システムを構築。」と書いています。
成果物を確かめた後に支払う形で、前金は要らないと書いてあります。3ヶ月の無料の保証のサポートが付きます。作った後の月額の保守の料金は、見たページにありませんでした。税別か税込かは書いてありませんでした。
公式サイトでは「社内ナレッジAIやチャットボットなど、仕組みごと作りたい企業向け。」と書いています。
社内ナレッジの AI（RAG）は、AI 組込み開発の作るものに挙がっています。AI 組込み開発は、要件を整理して作る範囲を決めてから見積もり、見積もりに合意した後の追加の請求は無いと書いてあります。期間は AI 組込み開発の目安です。納品の後の保守は、別のプランです。AI 開発顧問は最低3ヶ月で、その後は1ヶ月ごとに続けられます。
公式サイトでは「社内マニュアル、FAQ、提案書、議事録、仕様書、問い合わせ履歴などの分散した情報をつなぎ、検索しやすく、回答しやすく、運用しやすい形へ再設計するサービスモデルです。」と書いています。
簡易RAG は Knowledge AI、本格RAG は Knowledge RAG というサービスの名前です。料金は標準的な構成の目安（税別）で、データの量・つなぐ先・作る範囲で変わり、AI の利用料やクラウドの利用料は別になる場合があると書いてあります。続けての保守が要らない構成なら、初期の構築だけで頼める場合もあると書いてあります。AI LLM Works は、合同会社15のサービスの名前です。
| 会社 | 料金 | 期間の目安 | 得意 |
|---|---|---|---|
| 株式会社Beekle | 小さな範囲（目安）：100万円からほか 3 件は下の節 | おおむね3〜4か月 | PDF や動画から根拠つきで答える社内ナレッジ検索を、PoC から保守まで作る |
| 株式会社ソフィエイト | 小さく始める（目安）：100万円台〜ほか 2 件は下の節 | 2〜4か月 | 社内の資料や問い合わせの履歴をもとに答える AI チャットを、整理から精度の改善まで請ける |
| 合同会社Radineer | PoC（実証実験）：50万円〜ほか 3 件は下の節 | ― | 社内の文書をまとめた検索の基盤を、PoC から全社まで段階を分けて作る |
公式サイトでは「PDFや動画の文字起こしから、根拠付きで答える社内ナレッジ検索AIを構築します。」と書いています。
PoC と本番の開発は準委任（月額）で進め、対象の業務とつなぐ範囲が決まった時点で金額と期間を見積もると書いてあります。金額は、文書の種類と量、正式な版と閲覧の権限の整理の状況、質問の幅、つなぐ先の数で変わると書いてあります。NDA を結んだ後、自社のデータで作るデモまでは無料です。クラウドと API の利用料は実費です。期間は PoC から本番の運用までの目安です。事例の額は、同社が作った開発の事例の費用です。
公式サイトでは「社内のマニュアルや資料、問い合わせの履歴をもとに答えるAIチャット（RAG）を中心に、生成AIを業務に組み込む開発をしています。」と書いています。
金額はこれまでの実績から出した目安（税抜）で、入れる文書の量や画面の作り込みで変わり、AI の利用料とサーバーの費用は実費と書いてあります。小さく始める形は PoC と1つの部署で使う形で、要件の定義・開発・精度の検証を含み、全社で使う形は、権限ごとに見せる情報を分ける・複数の部署で使う・操作の記録を残す、を含みます。期間は、小さく試すところから本番までの目安です。保守は、確保する作業の量に応じた月額のプランです。
公式サイトでは「マニュアル・FAQ・議事録などの社内文書を統合した検索基盤を構築。」と書いています。
PoC は小さなデータでの検証と精度の評価、スタンダードは部門の単位での本番の導入、エンタープライズは全社への展開と、複数のデータの元をまとめる形です。スタンダードには3ヶ月の保守が付きます。SharePoint・Confluence・Notion・Google Drive などとつなげると書いてあります。税別か税込かと期間の目安は、見たページに書いてありませんでした。
料金・期間・得意は、2026年10月23日に各社の公式サイト（料金のページ・製品やサービスのページ・公式のヘルプ）で確かめた内容です。料金の記載の有無も、そのページで見ました。引用は公式サイトの文のままで、料金は各社が示す下限・目安・例です。目安・予定・事例の額は、料金の名前か各社の節の注記にそう書いています。税別・税込の書き方は各社のページのままです。
道具の料金は、1人あたりの料金・人数の枠ごとの定額・会社ごとの定額のどれかで、プランごとに人数・文書の数・質問の数などの上限があります。
1人で使うプラン、社内の文書を読み込ませる機能の無いプラン、試しの版は、料金に入れていません（あるものは各社の節の注記に書いています）。作る会社の料金とは別に、AI の利用料やクラウドの利用料がかかると書く会社があります。
場面ごとの頼み先、「社内ナレッジの AI 検索を頼む前に決めておく三つのこと」、タイプの分け方は弊社の整理で、各社の公式サイトに書かれた区分ではありません。
タイプの境目にいる会社もあります（法人向けの AI チャットに社内の文書の検索を足した道具、PoC の料金が小さく作る受託開発と同じ帯にある会社、構築の支援の会社が決まった額で出すパッケージなど）。各社の節の得意と向く会社でも確かめてください。
弊社のサービスの内容・料金・期間は、2026年10月24日時点の各サービスのページの内容です。
Microsoft 365 Copilot・Google Workspace の Gemini・Notion・ChatGPT の企業向けのプランは、社内の文書の検索の専用の道具ではないので、表と各社の節に入れていません。
掲載する会社は、検索の上位の記事で名前が出る会社と、料金を公式サイトに載せている会社から、社内ナレッジの AI 検索や RAG の構築のページがある会社を選びました。料金を公開していない会社の多くは、この記事に入っていません。掲載料は受け取っていません。
スクリーンショットとロゴは各社の公式サイトのもので、出所を図の下に書いています。掲載の取り下げのご依頼はお問い合わせから承ります。
ワークスアプリケーションズで大手企業向けERPの営業と導入を担当し、外資系SaaS企業と国内大手放送局で販路と新規事業の立ち上げ、AI学習用データを扱うAIスタートアップ2社でマーケティングと営業を担った。2024年10月から生成AIの実装に入り、いまは大手企業の現場で、AIエージェントを要件定義から運用まで手がけている。
Ask
AIエージェント導入
社内ナレッジ検索AIエージェント
社内の規程・手順書・過去事例に答えるAIエージェントを作ります。社員の方が質問すると、どの文書のどこに基づくかを添えて答え、答えられなかった質問は一覧に残します。
初期 50万円〜＋月額 5万円〜（初期構築4週間〜）
Related
FAQ の作成を外に頼むときの頼み先を比べる記事です。20社を、コールセンターの会社の作成代行、FAQ の文章と分析を請ける会社、FAQ のシステムに付く作成の支援、AI で FAQ を作るサービスの4つのタイプに分け、公式サイトで料金・期間・得意を確かめました。料金を載せていたのは20社のうち6社です（2026年11月）。
比較顧客データの名寄せを外に頼むときの頼み先を比べる記事です。21社を、企業データベースと照らす受託、データを預けてまとめてもらう受託、DM の発送と一緒に頼む発送代行、自分で動かす名寄せのツールの4つのタイプに分け、公式サイトで料金・期間・得意を確かめました。料金を載せていたのは21社のうち12社です（2026年11月）。
FAQ
買うか作るかと、タイプで大きく違います。この記事で料金を確かめた会社では、文書を入れると AI が答えるクラウドサービスのいちばん安いプランの月額が4,980円から98,000円（高いほうは、1人あたりの料金のプランに足して、社内の文書を読み込ませる機能の月額です）、企業内検索の製品のライセンスなど月額でない料金の下限が180万円から250万円でした。AI 検索つきの社内 Wiki・ナレッジ共有ツールは、1人あたりか人数の枠ごとの月額です。作る会社では、RAG の基盤を自社用に用意するパッケージの初期費用が70万円から100万円、小さく短く作る RAG の受託開発の一式の下限が148,000円から80万円、試しから本番・運用まで請ける RAG の受託開発が50万円から100万円です。道具は使う人数や文書の数で月額が変わり、作る会社は作った後の保守の月額と、AI やクラウドの利用料が別にかかる場合があります。AI の導入の費用の幅は、AIエージェント導入の費用相場の記事にまとめています。
探したい文書がその AI の届く範囲にあるなら、まずその AI で、自社の文書と質問で足りるかを試します。届かない置き場に文書がある、答えの根拠の示し方が合わない、答えの正しさを測ってから広げたい、と分かったときに、この記事の道具や会社を比べます。料金はプランと契約の形で変わるので、各社の料金のページで確かめてください。
文書を今の置き場のまま探したいなら企業内検索の製品、これから情報を書き貯める場所を整えるなら AI 検索つきの社内 Wiki・ナレッジ共有ツール、文書を入れてすぐに試したいなら文書を入れると AI が答えるクラウドサービスが向きます。ほかの社内のシステムとつなぐ、業務に合わせた画面や権限の作り込みが要るなら試しから本番・運用まで請ける RAG の受託開発、対象を絞って小さく作るなら小さく短く作る RAG の受託開発、作り込まずに自社専用の基盤を用意するなら RAG の基盤を自社用に用意するパッケージが向きます。
頼めます。弊社（ゴムマリ）の社内ナレッジ検索AIエージェントでは、散らばった文書を棚卸しして整理し、すでにお使いの Notion・SharePoint などの上に、社員の方が質問するとどの文書のどこに基づく答えかを添えて答えるAIエージェントを作ります。答えられなかった質問は一覧に残ります。社内ナレッジ検索AIエージェントは初期構築50万円〜＋月額5万円〜・初期構築4週間〜で、初期構築は業務の規模とデータ量により個別に提示します。作った後の直しは、弊社が月額で受け持ちます。今お使いの社内の AI の答えの正しさを測るだけなら、RAGの評価データセット作成（50万円〜・1週間）です。
入れる文書の棚卸し（古い版や重なりの仕分け）を誰がするか、画像の文書を読めるかと根拠が見つからないときにどう答えるか、試しの期間に自社の文書と質問で正しさを測れるかの三つを同じ文面で聞くと、答えを並べて比べられます。料金は、1人あたりか定額か、人数・文書の数・質問の数の上限、作った後の保守の料金、AI やクラウドの利用料が別かも確かめます。
受け取っていません。掲載する会社は、検索の上位の記事で名前が出る会社と、料金を公式サイトに載せている会社から、社内ナレッジの AI 検索や RAG の構築のページがある会社を選びました。掲載の取り下げのご依頼は、お問い合わせから承ります。