「あの資料どこだっけ」の繰り返し
社内ポータル・共有フォルダ・Confluenceを横断検索しても見つからない。結局、詳しい人にSlackで聞く。
社内ナレッジを、
AIが自律的に探し、
検証し、活用する
散在するマニュアル・規定・技術文書。ベテランの頭の中にしかない判断ロジック。 RAG × AIエージェントで「聞けば3秒で正確な回答が返る」組織へ。
homulaは、社内に蓄積された非構造化データ（マニュアル・規定・技術文書・議事録）をAIエージェントが自律的に検索・活用するためのRAG（検索拡張生成）基盤を、要件定義からアーキテクチャ設計・実装・運用まで一気通貫で構築するエンタープライズAIインテグレーターです。
90%ハルシネーション削減
5日でプロトタイプ構築
3.2億円累計調達
Common Challenges
社内ナレッジが「資産」ではなく
「負債」になっていませんか
AIエージェント導入を検討する企業の64%が「業務効率化・時間削減」を、27.5%が「セキュリティ懸念」を課題に挙げています。
ベテランが辞めたら終わる業務がある
20年分の判断ロジックが個人のExcelと記憶に閉じている。引き継ぎ書は形骸化。
ChatGPTを入れたが「使われない」
全社導入したが、社内情報を参照できないため回答が的外れ。利用率が低下し投資対効果が見えない。
「データを外に出せない」で検討が止まっている
セキュリティ部門の懸念で検討が中断。何がOKで何がNGか整理できていない。
What is RAG
社内ナレッジをAIの「長期記憶」にする
RAG（Retrieval-Augmented Generation / 検索拡張生成）とは、AIが回答を生成する前に社内のドキュメントやデータベースから関連情報を検索し、その情報を根拠として回答を生成する技術アーキテクチャです。ChatGPTなどのLLM単体では参照できない社内固有の情報を、AIが正確に活用できるようになります。
RAG × AIエージェント パイプライン
01
ユーザーの質問
自然言語で業務に関する質問を投げかける
02
検索（Retrieval）
社内ドキュメントから関連情報をAIが自律的に取得
03
検証（Verification）
取得した情報の妥当性をAIが自己検証
04
回答（Generation）
根拠付きの正確な回答を生成・提示
2026年のベストプラクティスは、AIエージェントが検索戦略そのものを動的に計画・実行する「Agentic RAG」が実運用の標準です。
Evolution 2024 → 2026
RAGは3年で「検索ツール」から
「自律型ナレッジ基盤」へ進化した
2024年にRAGを試して精度が出なかった企業も、2026年の最新アーキテクチャなら結果が変わります。
2024
Naive RAG
固定チャンク → ベクトル検索 → 回答
検索精度が不安定、ハルシネーション多発
2025
Advanced RAG
ハイブリッド検索 + リランキング
精度15～30%向上、実務レベルに到達
2026
Agentic RAGNOW
AIが検索戦略を自ら計画・実行
自己検証ループで回答の正確性を担保
GraphRAG
複数文書にまたがる関係性をグラフで構造化。従来RAGの3.4倍の精度向上を達成。
Microsoft ResearchContextual Retrieval
チャンク単位で文脈情報を付与し、検索精度を20%以上向上。断片化問題を根本解決。
AnthropicMCP連携
AIエージェントとRAGを含む全ツールを標準プロトコルで接続。Linux Foundation管理のオープン標準。
Open StandardWhy homula
なぜhomulaでRAGを構築するのか
01
課題起点のアーキテクチャ設計
「とりあえずRAGを入れる」ではなく、業務棚卸しからスタート。属人化の解消が目的なのか、ドキュメント検索の高速化が目的なのかで、最適なアーキテクチャは異なります。
02
2026年最新アーキテクチャに完全対応
Agentic RAG、GraphRAG、Contextual Retrieval、ハイブリッド検索 + リランキング。「2024年のRAG」で作って精度が出なかった企業にも、最新手法でリアーキテクトします。
03
日本語に最適化された検索パイプライン
日本語の形態素解析（Kuromoji等）、社内専門用語の動的辞書、日本語特化Embeddingモデルの選定・チューニング。「英語では動くが日本語では精度が出ない」問題を根本解決。
04
エンタープライズ統制を標準装備
ドキュメントレベルのRBAC、PII自動マスキング、5年監査ログ（J-SOX対応）、閉域網対応。Agens Controlとの統合によりガバナンスを一元管理。
05
導入成果がそのまま組織資産になる
業務知識をAgent Skills（SKILL.md）としてパッケージ化。RAGの検索手順・業務ルール・承認フローが、特定のエンジニアに依存しないポータブルな資産として蓄積。
Security Framework
「データを外に出せない」には
4つの全く異なる懸念がある
企業がLLMを業務利用する際のセキュリティ要件は、学習利用・データ保存リージョン・完全ローカル化・入力マスキングの4類型に整理されます。homulaはブートキャンプでこれを仕分けし、Agens Controlの設定値として実装します。
1学習利用
入力データがAIモデルの改善に使われるのでは
API利用時はモデル学習に使用されない（各社ポリシー確認済み）
2データ保存リージョン
海外サーバーに保存されるのでは
Azure Japan East / Vertex AI東京リージョンで国内完結
3完全ローカル
外部API呼び出し自体を禁止したい
オンプレLLM（Llama / Mistral）+ 自社VPC閉域構成
4入力マスキング
機密情報がLLMに渡ることを防ぎたい
プロンプトレイヤーでのPII自動検知・マスキング処理
Technology Stack
特定ツールに縛られない、
要件に最適なRAGアーキテクチャ
homulaは特定のベクトルDBやフレームワークに依存しません。既存のAzure環境にはAzure AI Searchを、PostgreSQL資産があればpgvectorを、大規模高速検索にはQdrantを。業務要件に応じて最適な技術を組み合わせます。
AIエージェント
LangGraph / n8n / Dify / Agens Execution
接続プロトコル
MCP (Model Context Protocol) / Agent Skills (SKILL.md)
検索パイプライン
ハイブリッド検索 + リランキング + Contextual Retrieval
ベクトルDB / 検索エンジン
pgvector / Pinecone / Azure AI Search / Qdrant
ドキュメント処理 / Embedding
text-embedding-3 / Cohere multilingual / 日本語特化モデル / Mistral OCR
ガバナンス
Agens Control (RBAC/ABAC / WAF/DLP / 監査ログ / 閉域網)
Implementation Process
5日で動くプロトタイプ。
2-4ヶ月で本番稼働。
業務棚卸しからプロトタイプ構築、本番環境の実装、運用・横展開まで、一気通貫で伴走します。
Step 1
ブートキャンプ
3～5日
業務棚卸し・RAGで解決すべき領域の特定
LLMセキュリティ要件マッピング（4類型での仕分け）
実データでの動作プロトタイプ構築
ROI試算と本番移行計画の策定
Step 2
Agent Skills開発
2～4ヶ月
RAGアーキテクチャ設計（ベクトルDB選定・チャンキング戦略・リランキング構成）
日本語Embedding最適化・ドキュメントパイプライン構築
業務知識のSKILL.md化（検索手順・判断ロジック・承認ルール）
RBAC設計・閉域網構築・監査ログ設定
Step 3
本番稼働・運用
1～3ヶ月
UAT（ユーザー受入テスト）・精度チューニング
RAGAS等による精度評価の自動化（CI/CDパイプライン組込）
利用状況モニタリング・定着支援
Step 4
横展開・内製化
継続
他部署・他業務への展開
社内ビルダー育成
月次レビュー + 新スキル開発
Use Cases
あなたの業界では、こう使われています
技術文書・不具合情報の即時検索
過去数十年のメンテナンス記録・技術仕様書をAgentic RAGで構造化。トラブル発生時、「この振動パターンの過去事例は？」と聞けば、AIが関連する不具合報告・対処法・部品情報を3秒で回答。ベテラン技術者の退職後も技術知見を維持。
属人化解消 · 技術継承コンプライアンス・約款の半自動チェック
複雑な金融規制・保険約款をRAGに取り込み、審査担当者の照会に対して根拠条文付きで回答。ドキュメントレベルのRBACにより、部署ごとに閲覧可能な情報を厳格に制御。J-SOX対応の監査ログを自動記録。
リーガルチェック · J-SOX対応施工事例・安全基準の横断参照
GraphRAGで施工実績・安全事故事例・建築基準の関係性をグラフ構造化。現場監督が「類似した地盤条件での過去のトラブル事例」を自然言語で照会可能に。
ナレッジグラフ · 現場安全ヘルプデスクの高度化
社内マニュアル・過去のサポートチケット・FAQをRAGで統合。AIエージェントが問い合わせに対して回答候補と参照元をセットで提示し、オペレーターの対応時間を半減。
対応時間削減 · ナレッジ統合Agens Integration
導入支援の成果が、
そのまま動くAIとして残る
homulaのRAG構築で生まれた業務知識・検索手順・承認ルールは、Agensプラットフォームのスキルパック（SKILL.md）として蓄積されます。担当者が異動しても、組織のナレッジはAIが引き継ぎます。
ナレッジの資産化
Agens Skills
RAGの検索手順・業務ルール・判断ロジックをSKILL.mdとして定義。一度パッケージ化すれば、担当者が異動してもAIが同じ精度で業務知識を活用し続けます。
Agensプロダクト詳細検索から実行まで自動化
Agens Execution
「調べる」だけでなく「レポートを作成する」「関係者に通知する」「承認を依頼する」まで。RAGで取得した情報をもとに、AIエージェントが業務を完遍します。
Agens Execution詳細FAQ
よくあるご質問
ブートキャンプ（3-5日）でプロトタイプを構築し、本番環境の構築は2-4ヶ月が目安です。対象ドキュメントの量やセキュリティ要件の複雑さにより変動します。
セキュリティ要件に応じて、Azure Japan East / Vertex AI東京リージョンでの国内完結構成、またはオンプレミス/VPC閉域網構成から選択できます。ブートキャンプでセキュリティ4類型のどれに該当するかを整理し、最適な構成をご提案します。
ChatGPT/Copilotは汎用AIであり、社内固有の情報（マニュアル・規定・技術文書）を参照できません。RAGを導入することで、これらの社内情報を根拠とした正確な回答が可能になります。既存のChatGPT/Copilot環境にRAGを追加する形での導入も可能です。
適切なRAG実装により、ハルシネーション（AIの不正確な回答）を最大90%削減できます。さらに、回答に必ず根拠ドキュメントへのリンクを付与し、自己検証ループで矛盾を検出する仕組みを標準で実装します。
日本語特有の課題（形態素解析・専門用語・敬語の揺れ）に対し、Kuromoji等の日本語形態素解析、社内用語の動的辞書、日本語特化Embeddingモデルを組み合わせて最適化します。homulaは日本語環境でのRAG構築に特化した知見を持っています。
はい。SharePoint、Google Drive、Confluence、Box、ファイルサーバー、各種データベースなど、MCP（Model Context Protocol）を介して200以上のデータソースと接続可能です。既存のフォルダ構造や権限設定を活かした導入が可能です。
対象業務の範囲やセキュリティ要件により異なります。まずは無料相談にて状況をお伺いし、最適なプランをご提案します。