RAG構築に強い開発会社おすすめ12選｜費用相場・選び方・導入手順【2026年最新版】

「社内のPDF・マニュアル・規程・過去の問い合わせ履歴を生成AIから検索できるようにしたい」「ChatGPTを導入したものの、自社固有の情報に正確に回答できず困っている」といった課題を解決する技術として注目されているのがRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）です。

RAGは、LLM（大規模言語モデル）に社内文書やデータベースなどの外部情報を検索させ、その検索結果を根拠として回答を生成する仕組みです。しかし、単にPDFを読み込ませれば高精度なRAGが完成するわけではありません。文書の前処理、チャンク設計、検索方式、メタデータ、リランキング、アクセス権限、回答精度の評価など、実用化には複数の技術要素を適切に設計する必要があります。

この記事では、RAG構築・生成AI・AIエージェント・クラウドなどの公式サービスや導入実績を確認できる開発会社・構築支援会社を12社厳選しました。各社の得意領域を比較するとともに、RAG構築の費用相場、開発会社の選び方、PoCから本番運用までの進め方も解説します。

「RAGを試す」だけで終わらず、実際の業務で使えるシステムとして導入したい企業は参考にしてください。

RAG構築に強い開発会社おすすめ12社｜比較早見表

まず、本記事で紹介するRAG構築に強い開発会社・構築支援会社12社を比較します。料金については公式サイトで確認できた公開情報を優先し、非公開の会社については推測せず個別見積もりとしています。

RAG構築に強いおすすめ開発会社12選

1. 株式会社ファーストネットジャパン

株式会社ファーストネットジャパンは、1998年創業、大阪・東京を拠点にシステム開発・Webアプリ開発・ホームページ制作・Webマーケティングなどを手がける会社です。会社全体で累計4,000件を超える実績があり、近年は生成AIの業務システムへの組み込みやLLM API連携、RAGを活用した社内ナレッジ検索などにも対応しています。

強みは、RAGの技術検証だけで終わらず、要件定義、画面設計、既存システムとの連携、Webアプリ開発、本番環境構築、保守運用まで一気通貫で相談できる点です。「RAGを作りたい」という技術起点だけでなく、「社内問い合わせを削減したい」「過去資料を検索できるようにしたい」といった業務課題の整理段階から相談できます。

大規模なAI基盤を最初から構築するのではなく、対象業務やデータを限定したPoCから開始し、精度と効果を確認して段階的に拡張したい企業にも向いています。

• RAG・生成AIと業務システムを一体で開発可能
• 要件定義から本番実装・保守運用まで一気通貫
• PoCから段階的に進めるRAG導入にも対応

RAGや生成AIを既存業務へ組み込みたい場合は、ファーストネットジャパンのシステム開発サービスから相談できます。

2. 株式会社ヘッドウォータース

株式会社ヘッドウォータースは、AIソリューションを中心に事業を展開し、RAGシステム開発とRAG精度改善コンサルティングを専門サービスとして提供している会社です。

一般的なRAGだけでなく、Advanced RAG、GraphRAG、Agentic RAG、Microsoft Copilotと連携するRAGなど、高度な構成まで扱っている点が特徴です。検索前後の処理改善やRAG評価の自動化など、すでにRAGを導入したものの「回答精度が上がらない」という企業向けの支援にも対応しています。

Microsoft AzureやMicrosoft Fabric、SharePointなどとの連携にも力を入れているため、Microsoft 365を中心に社内IT環境を構築している企業との相性が良い会社です。

• RAG開発と精度改善コンサルティングを提供
• Advanced RAG・GraphRAG・Agentic RAGに対応
• Azure・Microsoft 365環境との連携に強み

3. 株式会社シナモン

株式会社シナモンは、AI技術を活用した業務変革を支援するAI企業です。RAGプラットフォーム「Super RAG」を提供しており、RAG型AIチャットボットからAIエージェントまで幅広い用途に対応しています。

特に強みとなるのが、図、表、画像、複雑なレイアウトを含む非構造ドキュメントの解析です。一般的なテキスト抽出だけでは情報構造が崩れやすい帳票やマニュアルを扱う場合、文書解析性能そのものがRAGの回答精度を大きく左右します。

企業で保有する大量のマニュアル・帳票・仕様書・技術文書などを生成AIから活用したい場合に有力な選択肢です。

• 高性能RAGプラットフォーム「Super RAG」を提供
• 図表・画像を含む複雑な非構造文書の解析に強み
• RAGを基盤としたAIエージェント開発にも対応

4. クラスメソッド株式会社

クラスメソッド株式会社は、AWSを中心としたクラウド構築・データ分析・生成AI導入などを支援する開発会社です。生成AI領域ではAmazon Bedrockなどを利用したRAG環境構築や、企業の生成AI活用・内製化を支援しています。

RAGの構築だけを受託するのではなく、企業側がRAGや生成AIの知識を蓄積しながら開発を進める伴走型の支援にも強みがあります。実際にAmazon Bedrock Knowledge Basesを利用したRAGや、リランキング、クエリ分解、メタデータフィルタリングなどによる精度改善、Agentic RAGまで検証した事例を公開しています。

AWSをすでに利用している企業や、RAG導入を機に生成AIの内製化能力も高めたい企業に向いています。

• AWS・Amazon Bedrockを利用したRAG構築に強み
• リランキングやクエリ分解などの精度改善にも対応
• Agentic RAGや企業のAI内製化支援にも対応

5. 株式会社neoAI

株式会社neoAIは、東京大学松尾研究室発の生成AIスタートアップです。生成AIプラットフォーム「neoAI Chat」や企業向けAIソリューションを展開し、日本語RAGの回答品質向上に関する研究開発にも取り組んでいます。

阪急電鉄では、公式Webサイトのお客様対応に生成AIチャットボットを本番導入。RAGの検索精度を考慮した独自の前処理・構造化や回答品質の評価、運用後のモニタリングまで含めた仕組みを構築しています。

単純な社内検索だけでなく、金融・交通など回答の正確性やセキュリティが重要になる領域でRAGを利用したい企業に適しています。

• 日本語RAGの回答品質評価・研究開発に強み
• 大企業向け生成AIプラットフォームを展開
• 鉄道・金融など高い品質が求められる領域の導入事例を公開

6. 株式会社NTTデータ

株式会社NTTデータは、コンサルティングからシステム開発・運用まで幅広く対応する大手ITサービス企業です。生成AI・RAGについても社内利用と顧客向けシステムの両面で大規模な取り組みを進めています。

社内では、複数の社内サイトやマニュアル・規程類を自然言語で検索できるRAG型ナレッジ検索機能を全社員約12,000人向けに展開した実績を公開しています。また、中外製薬との取り組みでは、RAGと生成AIを利用して専門性の高い文書作成を自動化するシステムを構築しています。

複数部門・複数システム・大規模データを対象とする全社RAGや、基幹システムとの高度な連携を必要とするプロジェクトに適した会社です。

• 大規模な企業向けシステム開発・運用に対応
• 全社員約12,000人向けの社内RAG活用実績を公開
• RAGと業務システム・AIエージェントの統合にも対応

7. NHN テコラス株式会社

NHN テコラス株式会社は、AWS・Google Cloudなどのクラウド活用を支援するITインフラ・ソリューション企業です。「RAG 環境構築支援」を提供しており、生成AIによるデータ検索のPoCから本番導入、運用後の精度改善まで支援しています。

Amazon Bedrock、Amazon Bedrock Knowledge Bases、Amazon OpenSearch ServerlessなどAWSの生成AIサービスを組み合わせたRAG構築を得意としています。

公開料金では初期費用50万円からとなっており、データを自社で準備した小規模なRAG構築から始められる点も特徴です。まずは限定したデータでPoCを行い、本番導入へ進みたい企業に向いています。

• AWSを活用したRAG環境構築を提供
• PoCから本番化、運用後の精度改善まで対応
• 初期費用50万円〜の公開料金あり

8. 株式会社ジール

株式会社ジールは、データプラットフォーム、BI、DWH、AIなどデータ活用領域を得意とする企業です。生成AI分野では「RAG構築ソリューション」を提供しています。

特徴は、特定のクラウドやLLMに固定するのではなく、複数のクラウド環境・LLMを組み合わせたマルチLLM-RAGを構築できることです。既存RAGとの連携にも対応しているため、「現在のRAGを改善したい」「複数モデルを比較しながら構成を決めたい」というケースにも向いています。

長年培ってきたデータ基盤構築の知見を生かし、RAGの回答品質を左右するデータ品質やベクトル化まで含めて支援できることも強みです。

• マルチクラウド・マルチLLMのRAGに対応
• データ基盤構築・データ品質に強み
• 既存RAGとの連携・改善にも対応

9. 株式会社シーエーシー（CAC）

株式会社シーエーシー（CAC）は、企業向けシステムの設計・開発・運用を長年手がけているシステムインテグレーターです。AWS支援サービス「enterpriseCloud+」の一つとして生成AI RAG構築支援を提供しています。

Amazon BedrockなどAWSの生成AIサービスを利用し、社内業務で安全に生成AIを利用するためのRAG環境を構築できる点が特徴です。CACはシステム開発だけでなく運用管理も事業の中核としているため、本番導入後のシステム運用まで含めて相談したい企業との相性があります。

AWS環境をすでに利用している企業や、既存の情報システムとRAGを統合したい企業に向いた選択肢です。

• AWS・Amazon Bedrockを活用したRAG構築
• 企業システムの構築から運用まで対応
• 既存AWS環境との統合を相談しやすい

10. 株式会社ジークス

株式会社ジークスは、Web・アプリ・クラウド開発からUI/UXデザインまで一貫して支援する開発会社です。「RAG・AIエージェント開発」をサービスとして掲げ、PoC、本番リリース、既存システム統合、運用後の精度改善まで対応しています。

RAGやAIエージェントは、AIモデルや検索精度だけでなく、利用者が使いやすいUIに落とし込めるかどうかも定着率を左右します。ジークスはUI/UX設計から実装まで同じチームで対応できるため、RAGを実際の業務システムや顧客向けサービスへ組み込みたい企業に向いています。

専門文書を自然言語で検索するRAGのPoC支援実績も公式サイトで公開しています。

• RAG・AIエージェント・UI/UXを一体で開発
• PoCから本番リリース・長期改善まで対応
• 既存システム・認証基盤との統合にも対応

11. 株式会社ナレッジセンス

株式会社ナレッジセンスは、法人向け生成AIサービス「ChatSense」を展開するAI企業です。ChatSenseでは社内データを活用するRAG機能を提供しており、生成AIを使った社内ナレッジ活用を比較的短期間で開始できます。

公式サイトでは400社以上のエンタープライズ企業での利用を公表しており、企業だけでなく自治体・大学などへの導入事例もあります。SaaSの導入だけではなく、生成AIを活用したDX戦略コンサルティングや、社内外向けソリューションの個別開発にも対応しています。

ゼロからフルスクラッチでRAGを作る前に、既存サービスを活用して社内データ検索の有効性を検証したい企業にも適しています。

• 法人向け生成AI「ChatSense」でRAG機能を提供
• 400社以上のエンタープライズ企業での利用を公表
• SaaSだけでなく生成AIソリューションの受託開発にも対応

12. 株式会社WEEL

株式会社WEELは、生成AIを中心としたAIソリューション開発・AI活用コンサルティングを提供する会社です。企業の業務を分析し、PoC、開発、導入まで支援しています。

RAGを利用した社内QA自動応答システムのプロトタイプ開発事例では、LINE WORKSとRAGを組み合わせ、社内問い合わせ対応を自動化する仕組みを構築しています。RAGだけでなく自律型AIエージェントのPoC開発にも対応しているため、将来的に「検索して回答するAI」から「検索した情報を使って業務を実行するAI」へ発展させたい企業にも適しています。

• 生成AI・RAGのPoC・受託開発に対応
• 社内QAを自動化するRAGシステムの開発事例を公開
• 自律型AIエージェントPoCにも対応

RAGとは？生成AIに自社データを活用する仕組み

RAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）は、LLMが回答を生成する前に外部のデータソースから関連情報を検索し、その情報を参考に回答させる仕組みです。

たとえば社内規程について質問された場合、一般的なChatGPTはその企業独自の社内規程を知りません。RAGを構築すると、質問内容に関連する社内規程を検索し、その内容をLLMへ渡して回答を生成できます。

RAGは「自社データをLLMへ再学習させる」仕組みではない

RAGは、基本的にLLMそのものを自社データで再学習する手法ではありません。質問が行われるたびに関連情報を外部データソースから検索し、その情報を回答生成時のコンテキストとしてLLMへ渡します。

そのため、文書を更新して検索用データへ反映すれば、モデルを再学習することなく新しい情報を回答へ利用できます。社内規程・商品情報・マニュアルなど、内容が継続的に更新される情報との相性が良い方法です。

RAGとファインチューニングの違い

RAGとAIエージェントの違い

RAGは主に「必要な情報を検索し、根拠を与える」技術です。一方、AIエージェントは検索結果を使いながら、外部システムやツールを呼び出して複数のタスクを実行する仕組みです。

たとえば「社内規程から出張ルールを検索して回答する」のがRAGだとすると、「出張ルールを確認し、条件に合う交通手段を調べ、申請データを作成する」といった複数ステップまで実行するのがAIエージェントです。

最近ではRAGとAIエージェントを組み合わせる「Agentic RAG」も実用化され始めています。

RAG構築の主な活用例

社内ナレッジ検索

就業規則、社内マニュアル、業務手順書、議事録などをRAGの検索対象にし、社員が自然言語で質問できる環境を構築します。情報を探す時間を短縮し、特定社員への問い合わせ集中を軽減できます。

カスタマーサポート・FAQ

商品マニュアル、FAQ、過去の問い合わせ履歴などを参照し、顧客やオペレーターからの質問に回答するAIを構築できます。Webサイトや社内の問い合わせ管理システムと連携するケースもあります。

営業・提案業務

過去の提案書、商品資料、仕様書、価格資料などから必要な情報を検索し、提案書や回答案の作成を支援できます。営業担当者が大量の過去資料から類似案件を探す作業も効率化できます。

技術文書・設計書検索

製造業やIT企業では、仕様書、設計書、障害対応履歴、技術マニュアルなど膨大な技術文書が蓄積されています。RAGを利用することで、キーワードが完全一致しなくても質問内容に近い情報を検索できるようになります。

契約書・規程・専門文書の検索

法務・金融・医療など、大量の専門文書から根拠情報を探す業務にもRAGを活用できます。ただし、誤回答が大きなリスクになる領域では、人による確認を前提とした設計が必要です。

RAG構築の費用相場

RAG構築の費用は、対象データ量、文書形式、検索精度、既存システム連携、セキュリティ要件などによって大きく異なります。2026年時点の公開情報を総合すると、外注する場合は以下を一つの目安として考えられます。

既存のRAGプラットフォームやクラウドサービスを活用する場合、フルスクラッチ開発より低コストで始められるケースがあります。反対に、オンプレミス環境、高度なセキュリティ、複数システム連携、画像・表・図面など複雑な文書処理が必要になると費用は上がります。

RAG構築費用を左右する5つの要素

• 対象となる文書・データの量と形式
• 文書のクレンジング・構造化に必要な工数
• 検索精度・回答精度に求める水準
• 社内システム・SaaS・認証基盤との連携数
• セキュリティ・アクセス権限・監査ログなどの非機能要件

RAGではLLMの選定だけに目が向きがちですが、実際にはデータ整備や業務システムとの連携部分が開発費を大きく左右します。

RAG構築に強い開発会社の選び方

1. RAGの「精度評価」まで対応できるか

RAG開発会社を選ぶ際に最も重要なのが、単にRAGを動かせるかではなく「回答品質をどう評価し、どう改善するか」を説明できることです。

テスト用の質問・正解データを用意し、検索された文書が適切か、回答が根拠に忠実か、必要な情報を取りこぼしていないかなどを継続的に確認する必要があります。

2. データ前処理・文書解析に強いか

RAGの性能はLLMだけで決まりません。PDFから正しく文章を抽出できなかったり、表の行列関係が崩れていたりすると、高性能なLLMを利用しても正しい回答は得られません。

PDF、Word、Excel、Webページ、画像、表、図など、自社で扱うデータ形式に対応できるかを確認しましょう。

3. 検索方式を使い分けられるか

RAGではEmbeddingによるベクトル検索がよく使われますが、すべての質問にベクトル検索が最適とは限りません。

キーワード検索とベクトル検索を組み合わせるハイブリッド検索、検索結果を再評価するリランキング、メタデータによる絞り込みなどを組み合わせることで精度が改善する場合があります。

4. セキュリティ・アクセス権限を設計できるか

社内文書をRAGへ登録する場合、「一般社員は閲覧できるが特定部署の資料は閲覧できない」といった既存のアクセス権限をRAG側でも維持する必要があります。

認証、権限管理、ログ管理、保存データの扱い、LLMへ送信されるデータなどを設計段階で確認しましょう。

5. PoCから本番運用まで対応できるか

RAGはPoCでは動いても、本番環境で利用者やデータ量が増えた途端に問題が発生することがあります。

本番では、データ更新、アクセス権限、障害監視、利用ログ、応答速度、LLM利用料金、検索精度の継続評価まで考える必要があります。PoCだけでなく、本番実装と保守まで経験のある会社を選ぶことが重要です。

6. RAG以外のシステム開発にも対応できるか

業務でRAGを使う場合、最終的には既存の業務システム、CRM、社内ポータル、Webサイト、チャットツールなどとの連携が必要になるケースが多くあります。

RAG技術だけでなく、API・データベース・認証・フロントエンド・クラウドなど通常のシステム開発にも対応できる会社であれば、RAGを実際の業務フローへ落とし込みやすくなります。

RAG構築の進め方｜PoCから本番導入まで

STEP1. 解決したい業務課題を決める

最初から「社内のすべてのデータをAIから検索する」と考えるのではなく、対象業務を限定します。

たとえば「情報システム部への問い合わせを減らす」「営業担当者が商品仕様をすぐ検索できるようにする」など、成果を測定しやすい業務から始めるのがおすすめです。

STEP2. 対象データを整理する

RAGに登録するPDF、Word、Excel、Webページ、FAQなどを整理します。古い情報や重複情報、誤った文書が大量に含まれているとRAGの精度が低下するため、登録前のデータ整理が重要です。

STEP3. PoCを構築する

対象データと利用者を限定し、最小構成のRAGを作ります。PoCの目的は豪華な画面を作ることではなく、「必要な情報を検索できるか」「業務で使える回答精度が出るか」を検証することです。

STEP4. 評価用データで精度を測る

実際の利用者が質問しそうな内容を集め、回答結果を評価します。正解した質問だけでなく、誤回答した質問や検索できなかった質問を分析することで改善ポイントが見えてきます。

STEP5. 本番システムへ組み込む

PoCで有効性を確認できたら、認証、アクセス権限、ログ、データ更新、既存システム連携などを追加して本番環境を構築します。

STEP6. 利用ログを基に継続改善する

RAGは公開して終わりではありません。実際にどのような質問が行われ、どの質問で回答できなかったかを分析し、データや検索方式を継続的に改善します。

RAG構築でよくある失敗

社内文書をそのまま大量投入する

古い文書、重複文書、内容が矛盾する文書をそのまま登録すると、RAGがどの情報を参照すべきか判断しにくくなります。RAG構築前に情報の棚卸しを行うことが重要です。

回答精度を感覚だけで評価する

数件質問して「それらしい回答が返ってきた」だけでは、本番利用に耐えられるか判断できません。評価用の質問セットを作り、継続的に同じ条件で比較できる仕組みが必要です。

アクセス権限を後から考える

RAGが複数部門の情報を横断的に検索できるようになるほど、権限管理の重要性は高まります。機密情報を本来閲覧できない社員へ回答してしまわないよう、設計初期からアクセス制御を組み込む必要があります。

PoCと本番システムを別物として作る

PoC専用の簡易構成で精度だけを検証し、本番移行時にアーキテクチャを全面的に作り直すと、費用と期間が増大します。本番化を見据えたPoC設計が重要です。

データ更新の仕組みを作らない

マニュアルや規程が更新されてもRAG側へ反映されなければ、AIは古い情報を回答してしまいます。データ登録・更新・削除まで運用フローとして設計しましょう。

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RAG構築に関するよくある質問

RAG構築とは何ですか？

RAG構築とは、LLMと社内文書・Webサイト・データベースなどの外部情報源を組み合わせ、質問に関連する情報を検索してから回答を生成する仕組みを構築することです。社内ナレッジ検索、FAQ、カスタマーサポート、技術文書検索などに利用できます。

RAG構築を開発会社へ依頼するといくらかかりますか？

対象データを限定したPoCでは50万〜300万円程度、部門向けの本番導入では300万〜1,000万円程度が一つの目安です。全社展開、高度な権限管理、既存システム連携などを含む場合は1,000万〜3,000万円を超えることもあります。実際の費用はデータ量や要件によって大きく異なります。

RAG構築にはどれくらいの期間が必要ですか？

小規模なPoCであれば1〜2カ月程度、本番導入では3〜6カ月程度が一つの目安です。データ整備、複雑な文書解析、既存システム連携、セキュリティ要件が多い場合はさらに期間が必要になることがあります。

ChatGPTを導入するだけではRAGは不要ですか？

一般的な文章作成や要約だけであればRAGが不要なケースもあります。一方、自社の規程・マニュアル・製品情報・過去資料など、LLMが持っていない独自情報に基づいて回答させたい場合はRAGが有効です。

RAGは最初から本番開発したほうがよいですか？

多くの場合、まず対象業務とデータを限定したPoCを行う方法がおすすめです。実際の質問に対して必要な検索精度が得られるか、どの程度業務を効率化できるかを確認してから本番開発へ進むことで、投資リスクを抑えられます。

RAGにはどのようなデータを利用できますか？

PDF、Word、Excel、PowerPoint、Webページ、FAQ、データベース、過去の問い合わせ履歴などさまざまな情報を利用できます。ただし、図表や画像、複雑なレイアウトを含む文書では前処理や文書解析の方法が回答精度に大きく影響します。

まとめ｜RAG構築は「検索精度」と「業務実装」の両方で会社を選ぶ

RAGは、生成AIに自社のナレッジを活用させるうえで非常に有効な仕組みです。一方、「社内文書をベクトルDBへ登録してLLMにつなぐ」だけでは、実務で安定して使えるRAGにはなりません。

文書の前処理、検索方式、リランキング、評価方法、アクセス権限、データ更新、本番システムとの連携などを含めて設計する必要があります。そのため、開発会社を比較する際は「RAGを作れるか」だけでなく、「精度を評価・改善できるか」「業務システムへ組み込めるか」「本番運用まで支援できるか」を確認することが重要です。

株式会社ファーストネットジャパンでは、RAGや生成AI単体の技術導入だけでなく、既存の業務システム・Webシステムと組み合わせた開発にも対応しています。まだ要件が固まっていない段階でも、対象業務やデータを整理し、PoCから段階的に進める方法を検討できます。

RAG・生成AIを自社業務へ導入したい方は、ファーストネットジャパンのシステム開発サービスをご覧ください。