社内RAG構築を頼める会社おすすめ5選｜直すのは元の文書の持ち主です

社内RAG（社内ChatGPT）の構築を頼める会社を5社ぶん、公式サイトだけを頼りに読み比べました。

比較の軸を「作った後に誰が直すか」に置いたところ、「自動で追随する形」を明記していたのは2社だけで、しかもどちらも「元データが変わったら追随する」形でした。

ここが今回いちばん大事なところです。自動で追随しても、元の文書が古ければ古い答えが返ります。 つまり保守の主語は、ベンダーでもAIでもなく、その文書を持っている部署です。

この記事は、実在する4社＋当社の計5社を、各社の公式サイトの記載だけを出典に並べたものです（2026年9月14日閲覧）。評価軸は順位より先に出します。

この記事の立場

この記事は、AI顧問（AI導入支援）を提供している株式会社AIエージェントが書いています。当社自身を含めた比較なので、そのつもりでお読みください。評価軸は次の節で先に開示します。

他社について書いたのは、各社の公式サイトに書いてある事実だけです。まとめサイトからの引き写しはしていません。分からなかった欄は推定せず「公式サイトに記載なし」と書いています。順位は下の4軸で説明できる位置に置いていますが、軸の重み付けは当社の判断なので、御社の事情に合わせて読み替えてください。

社内RAGとは｜買うものが「製品」と「工程」に分かれている

RAG（検索拡張生成）は、自社の文書を検索してから、その内容を根拠に答えさせる仕組みです。社内ChatGPTと呼ばれることも多く、実際の製品は両方を兼ねています。

頼み先を読むと、売っているものは2つに分かれていました。

• 製品（SaaS）を買う……画面・権限管理・参照元の表示・ストレージ連携が最初から付いてくる。早く使える代わりに、自社の文書をその製品の形に合わせることになる
• 工程を買う（受託構築）……自社の文書とシステムに合わせて作る。合わせられる代わりに、作る費用と期間がかかる

どちらを選んでも、共通して残る仕事が1つあります。元の文書を最新に保つことです。 RAGは文書を読んで答えるので、文書が古ければ、仕組みがどれだけ新しくても古い答えが出ます。 選ぶ前に、ここを誰が持つのかを決めておいてください。

失敗しない選び方｜4つの比較軸

比較軸1 作った後に誰が直すかが公式サイトで分かるか

更新の方式が書かれているか。5社のうち「自動で追随する形」まで明記していたのは2社でした（当社は人が直す前提を明記しているので、何らかの方式を書いている社は当社を含めて3社になります）。

比較軸2 元の文書の置き場所に合うか

OneDrive・Box・SharePointに整理済みならSaaSが早い。紙や個人フォルダに散らばっているなら、置き場所を決める工程が先です。

比較軸3 費用が公式サイトで分かるか

5社中2社が出していました。SaaSは人数課金、受託は案件ごとなので、同じ土俵では比べられないことを先に押さえてください。

比較軸4 対象にしている企業規模

大企業の事例だけが並ぶ会社と、小さく始められる会社があります。最小構成でいくらかで見ると分かれます。

なお、順位は「4軸の穴をどこまで埋めるか」と「公式サイトにどこまで書いてあるか」で付けています。 各社の技術力を評価したものではありません（当社に他社の技術力を評価する立場はありません）。

社内RAG構築を頼める会社おすすめ5選を徹底比較

1位【当社】AI顧問（株式会社AIエージェント）｜元の文書を誰が持つかから決める

• 料金：1枠の月額は公開しています（金額は料金ページに掲載）。初回契約期間1年。別メニューとしてスポット相談（30分）55,000円（税込）があります。本格的な構築はAI受託開発（100万円〜／案件）として別建てです
• 形態：月額顧問（伴走型）＋小規模な開発は月額の範囲内
• 向いている体制：中小企業。社内の文書がまだ整理されておらず、置き場所から決めたい
• 特徴：業務の棚卸し・ツール選定・社内ルール・試験導入・定着までを毎月進めます。RAGで言えば「どの文書を根拠にするか」「誰がいつ更新するか」を先に決めるところが持ち場です。代表がエンジニアで、設計から開発まで直接手を動かします。当社自身の業務もAIエージェントで実際に回しています
• 構造上できないこと：当社はSaaS製品を持っていません。 すぐに使える画面が欲しい場合は2〜3位のほうが早く、大規模な構築を1本で請ける会社でもありません（受託開発は100万円〜）。初回契約期間が1年なので1ヶ月だけ試すこともできません
• 出典：AI顧問サービス／料金／AI受託開発（2026年9月14日）

2位 ChatSense（株式会社ナレッジセンス）｜料金と更新方式の両方が書いてある

• 料金：初期費用0円／スターター 0円／ビジネス 980円〜/人/月／エンタープライズ お見積り。追加学習機能・Deep Research・スライド生成AIの拡張機能は月額98,000円
• 形態：自社SaaS（社内データを取り込んだ生成AIチャットボット）
• 向いている体制：「500社以上の大企業向け・自治体向けの導入実績」「導入企業のほとんどが、従業員数100名様以上」と記載
• 特徴：エクセルやPDFの取り込みに対応し、OneDriveやBoxなどのクラウドストレージと連携。「OneDrive/Box の更新時、自動で再学習」と明記されています。回答の生成に使った参照元のソースをリンクとして表示します
• 構造上できないこと：自動再学習が効くのは連携したストレージの中身だけです。紙や個人PCにある文書は対象外なので、そこは自社で集める工程が要ります。また商品がSaaSなので、既存の基幹システムに合わせて作り込む話は範囲外です
• 出典：法人向けRAGサービス｜ChatSense（2026年9月14日閲覧）

3位 PKSHA AI ヘルプデスク（株式会社PKSHA Technology）｜ナレッジの作り直しまでAIが担う

• 料金：公式サイトに記載なし（「詳しい料金プランを知りたい方は、お問合せください」との記載）
• 形態：自社SaaS（Microsoft Teams上に問合せチャネルを集約・Azure OpenAI Service を利用）
• 向いている体制：導入企業のロゴが34社掲載されており（2026年9月14日時点）、大企業・官公庁・金融機関・学校法人が並びます。導入社数そのものの記載はありません
• 特徴：FAQエージェントによる自動応答と、ドキュメントエージェントによるRAG（SharePoint Online参照）。有人対応へシームレスに切り替わります。「有人連携により蓄積された対話ログから、FAQ化すべきナレッジを自動生成し、業務に適用します」と明記されており、使われるほどナレッジが増える設計です
• 構造上できないこと：入口がTeamsに集約される設計なので、Teamsを使っていない会社は前提が変わります。料金が公式サイトに出ていないため、予算の当たりは問い合わせてからになります
• 出典：PKSHA AI ヘルプデスク（2026年9月14日閲覧）

4位 Helpfeel（株式会社Helpfeel）｜社内ヘルプデスクを明記、更新の主語は書かれていない

• 料金：公式サイトに記載なし（「ご要望・課題、コンテンツ量に合わせた3つの基本プランをご用意」との記載）
• 形態：自社SaaS（対話型AIエージェント＋検索型AI-FAQシステム＋コールログ分析）
• 向いている体制：「企業規模・業種業態問わず900サイト以上で活用され、効果が実証されています」と記載
• 特徴：「社内の疑問を解決」「AIがナレッジ集約から社員対応まで」「社内ヘルプデスク」と、社内向けの利用が明記されています。AIチャット・FAQ・VoC分析が1つに収まっている構成です
• 構造上できないこと：FAQ・ナレッジの更新を誰がやるかについては公式サイトに記載がありません（運用支援の存在には触れています）。料金も出ていないので、比較の段階では情報が少なくなります
• 出典：Helpfeel（2026年9月14日閲覧）

5位 AQUA合同会社｜受託でRAGから微調整まで作る

• 料金：公式サイトに記載なし（「月額制でRAG搭載AIチャットボット付きWebサイトを提供」との記載はあるが金額の明示なし）
• 形態：受託開発（「AIエージェント開発からRAG構築、ファインチューニングまでワンストップで対応」と記載）
• 向いている体制：具体的な導入社数・対象規模の記載はありません。金融・製造・物流・医療・Eコマース・エンターテインメント等の業界実績を掲載
• 特徴：RAG構築に加えてLLMのファインチューニング、AIチャットボット付きWebサイト制作、医療・ヘルスケア向けRAGシステム開発、スマートフォンアプリ開発まで守備範囲に入っています。製品に合わせるのではなく、作る側の選択肢です
• 構造上できないこと：料金・実績の数字・運用開始後の保守の担当が、いずれも公式サイトに記載なし。 受託なので当然ながら、作ってからの費用と体制は契約で決めることになります
• 出典：AQUA合同会社（2026年9月14日閲覧）

【比較一覧表】料金・更新のしかた・規模まとめ

「×」は劣っているという意味ではありません。 公開ページにその記載が無い、という意味です。とくに「作った後に誰が直すか」は、受託の場合は契約で決める項目なので、サイトに書いていないこと自体は自然です。

自動で追随しても、元の文書が古ければ古い答えが返る

ここが今回の結論です。

「自動で追随する形」を明記していた2社は、どちらも「元データが変わったら追随する」形でした。ChatSenseは連携ストレージの更新時に再学習し、PKSHAは有人対応のログからFAQを自動生成します。どちらも優れた設計ですが、追随する先は「元のデータ」です。

つまり、規程が3年前のまま／手順書が個人フォルダにある／同じ内容の文書が3種類あるという状態でRAGを入れると、その状態のまま高速に答えるようになります。 仕組みが悪いのではなく、読ませているものがそうなっているだけです。

だから発注前に決めるのは、製品名ではなく次の3つです。

1. どの文書を「正」にするか（同じ内容が複数あるなら、どれを読ませるか）
2. その文書を誰が持つか（部署名まで決める。「情シス」では足りません）
3. いつ見直すか（月次なのか、改定のたびなのか）

構築そのものの費用感は社内RAGの構築費用にまとめました（費用の9割は人件費という内訳の話です）。

目的別の最適な選び方

1. 文書はクラウドに整理済み。今月から使いたい

ChatSenseです。 初期費用0円で金額が読め、OneDrive/Boxとの連携と自動再学習が明記されています。

2. Teamsが社内の入口になっていて、問い合わせ対応を減らしたい

PKSHA AI ヘルプデスクです。 Teamsに集約する設計で、有人対応のログからナレッジが増えます。大企業の事例が中心なので、規模の見立ては最初に確認してください。

3. 社外向けFAQと社内ヘルプデスクをまとめたい

Helpfeelです。 検索型AI-FAQとAIチャット、VoC分析が1つに収まっています。

4. 既存システムと繋いで作り込みたい

AQUAです。 RAG構築からファインチューニングまで受託で対応すると記載されています。

5. そもそも、どの文書を根拠にするかが決まっていない

当社が最適なのはここだけです。 文書の棚卸しから始めて、正とする文書を決め、誰がいつ更新するかを決めてから小さく作ります。逆に1〜4は当社の商品ではありません。

当社が合わない人

• すぐに使える製品が欲しい会社……当社はSaaSを持っていません。2〜4位のほうが早いです
• 大規模な構築を1本で発注したい会社……当社の受託開発は100万円〜で、大規模案件は条件が合いません
• まず1ヶ月だけ試したい会社……初回契約期間が1年なので条件が合いません。スポット相談（30分）のほうが合います
• 文書が既に整っている会社……棚卸しから入る当社の持ち場が小さくなります。製品を選ぶだけで足ります

まとめ

5社を読んで残ったのは、「作った後に誰が直すか」が、製品の比較では決まらないという事実でした。

• 料金を公式サイトに出している……ChatSense／当社（2社）
• 自動で追随する形を明記……ChatSense（自動再学習）／PKSHA（ログからFAQ自動生成）の2社。どちらも元データへの追随
• 社内ヘルプデスクを明記……Helpfeel
• 受託で作り込む……AQUA
• 元文書の持ち主から決める……当社

本当のゴールは、RAGが動くことではなく、社員が正しい答えに早くたどり着くことです。 動くものができた状態は、まだ半分です。だから決める順番は「どの製品か」ではなく、どの文書を正にして、誰がいつ直すかが先になります。

頼む範囲をもっと広く比べたいならAIエージェント開発会社おすすめ6選とChatGPT導入支援の会社おすすめ8選に、費用の内訳なら社内RAGの構築費用にまとめてあります。

問い合わせる前に、元文書の状態を見ておく

上の3つ（どれを正にするか／誰が持つか／いつ見直すか）は、自社の文書がいまどうなっているかが分からないと決められません。

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出典

• 法人向けRAGサービス｜ChatSense（株式会社ナレッジセンス）（2026年9月14日閲覧）
• PKSHA AI ヘルプデスク｜株式会社PKSHA Technology（2026年9月14日閲覧）
• Helpfeel｜株式会社Helpfeel（2026年9月14日閲覧）
• AQUA合同会社（2026年9月14日閲覧）