社内文書AI検索（RAG）
資料を読ませて質問できるAI。業務効率化の本命
どんなもの?
社内マニュアル・規程・FAQなどの資料を読み込ませ、「〇〇の申請方法は?」と聞くと資料に基づいて答えてくれるAI。RAG(手持ち資料をAIに読ませる仕組み)の実践で、業務効率化ツールとして需要が非常に大きいプロジェクトです。
マニュアルや資料に基づいて答えるAIを作りたい人。業務利用に人気
社内マニュアルやFAQを読み込ませ、「◯◯の申請方法は?」と聞くと資料に基づいて答えてくれるAI(RAG)が手に入ります。業務効率化ツールとして需要が非常に大きい題材です。
おすすめの技術スタック
RAGは「資料の変換」「意味検索」「AI回答」の3段構え。手軽に始めるならDifyやAnythingLLMのGUIツール、作り込むならSupabase(pgvectorで意味検索)+ClaudeでAPIから構築。まずGUIで体験→コードで本格化が定石です。
費用の目安
Difyの無料枠で試せますが、AIが回答するにはAnthropic APIの従量課金が必要です。個人利用なら少額から始められます。
| 項目 | 費用 | 補足 |
|---|---|---|
| Dify(ノーコードRAG) | 無料枠あり | まず無料枠で試せる |
| Anthropic API(AIの頭脳) | 従量課金 | 質問回数に応じた少額課金 |
| Supabase(本格構築時) | 無料枠あり | 意味検索の基盤に |
| Cursor / GitHub | 無料 | 本格版を作る場合 |
必要なアカウント
開発を始める前に、下のサービスの無料アカウントを用意しておきましょう。
必要なAPIキー・設定
APIキーとは、外部のサービスを自分のアプリから使うための「合鍵」です。下記を取得・設定します。
作り方: まずこのプロンプトをClaudeに送る
細かい手順を覚える必要はありません。下のプロンプトをコピーして、Claude(やCursorのAIチャット)にそのまま貼り付けてください。 あとはClaudeが1ステップずつ伴走してくれます。詰まったら、エラー文や状況をそのまま伝えれば解決に導いてくれます。
あなたはプログラミング初心者の私に、社内文書AI検索（RAG）の作り方を最初から最後まで伴走してくれるメンターです。以下の前提と要望をふまえて、私が迷わないように「一度に1ステップずつ」教えてください。
【私の状況】
- プログラミングはほぼ未経験です。専門用語は都度かんたんに説明してください。
- パソコンはWindows(またはMac)を使っています。※実際のOSに置き換えて伝えてください
- AIエディタ「Cursor」をインストール済みです。
- 必要な無料アカウント(このページに記載のもの)は作成済みです。
【作りたいもの】
- 社内マニュアルやFAQなどの資料を読み込ませ、それに基づいて質問に答えるAI(RAG)。
- まずはノーコードのDifyで、資料をアップロードして質問応答を試したい。
- AIの頭脳にはClaude(Anthropic API)を使いたい。
- 回答の精度を上げるため、資料の分け方やプロンプトの調整方法も教えてほしい。
- 「必ず資料の該当箇所を根拠として示す」ようにしたい。
- 慣れたら、自社アプリに組み込む本格版(Supabaseで意味検索)も検討したい。
【進め方のお願い】
1. まず全体像(何をどの順でやるか)を、専門用語なしで箇条書きで教えてください。
2. そのあと、最初のステップだけを具体的に指示してください。私が「できた」と言ったら次へ進んでください。
3. 各ステップでは、私が実行するコマンドや操作を省略せずに書き、それが「何のための作業か」も一言添えてください。
4. エラーが出たら私がその文面を貼るので、原因と対処をやさしく説明してください。
5. データベースやログインを扱う場合は、セキュリティ(他人にデータが見えない設定)も忘れずに教えてください。
6. 途中で必要なファイルの中身は、コピーして貼れる完全な形で提示してください。
まずは【1】の全体像から教えてください。 ※ 【私の状況】の部分(OSや、まだ登録していないアカウント)は、あなたの環境に合わせて書き換えてから送ると精度が上がります。
つまずきやすいポイント
- 最初の環境構築でエラーが出やすいです。エラー文をそのままClaudeに貼れば、原因と対処をほぼ特定してくれます。
- 資料の「分け方(チャンク)」で回答精度が大きく変わります。精度が低いと感じたらClaudeに分割方法の調整を相談しましょう。
- APIキーやパスワードはコードに直接書かず「環境変数」に入れます。GitHubに公開する際に漏らさないよう、Claudeに「秘密情報の安全な扱い方」も聞きましょう。
収益化のヒント
AIモデルは対象外だがSupabase・Cursorの導線。RAGは業務利用の関心が高く記事の需要も大きい。