RAGLM-AI · Multi-Cloud Enterprise AI
Enterprise-only · Proprietary LLM · 30社限定

社内ルールに沿って動く、 あなたの 業務AI同僚

RAGLM-AIは、自社で訓練した独自LLMをコアに、貴社の社内規程・業務ルールをそのまま読み込ませる、法人専用のRAG / LLMプラットフォームです。経理・勤怠・契約・見積・在庫・営業 ── 各部門のルールに沿った回答・自動レポート・画像識別・新人教育を、ひとつの年間契約で。AIガバナンス整備は不要です。

30社限定 / 初期パートナー
1訓練済 / 独自LLM
0学習利用 / 漏洩リスク
専任パートナーが、月次で伴走。業務理解 × AI技術の両軸で導入定着まで
30社限定 · 無料相談 Free Consultation 個別相談を申し込む
Microsoft 365 / Google Workspace / Azure OpenAI / AWS Bedrock / Google Cloud Vertex AI / SharePoint / OneDrive / Google Drive / Outlook / Gmail / Teams / Slack / ChatWork / Salesforce / kintone / Box / Notion / Snowflake / BigQuery / 勤怠管理 / 経費精算 / SFA / 会計ソフト
Why now

AI導入は 「やる/やらない」 から、
「どう内製化するか」の段階へ。

多くの企業がChatGPTやCopilot、Geminiを試し、4つのコストの山にぶつかっています。

01
AIコンサル費用
戦略立案・PoC・要件定義で年単位、外部コンサルに数百万〜数千万円。「絵に描いた餅」で終わるケースも。
¥3,000,000+ / 年
02
セキュリティリスク
学習に使われないか、漏洩しないか、社内ルール違反にならないか。法務・情シスの確認だけで導入が止まる。
事故時 ¥億単位
03
教育コスト
プロンプト研修・ガイドライン整備・部署別オンボーディング。社内浸透まで6〜12ヶ月の機会損失。
¥1,500,000+ / 年
04
技術外注コスト
RAG・連携・監査ログ・RBAC ── すべて自前で組むと開発・保守で数千万円。エンジニア採用も追いつかない。
¥20,000,000+ / 構築
社内データ × AIネットワークが組織を繋ぐ
A QUIET SHIFT

AIに「触らせる」ではなく、
AIを 業務の同僚 として迎える時代へ。

RAGLM-AIは、当社が独自に訓練したLLMを中核に、GPT-4・Claude・Geminiを補完的に組み合わせ、社内規程・業務ルールを安全に統合。「ルールを守る新人」として組織に配置します。教育・ガバナンス・運用 ── すべて私たちが伴走します。

How it works

面倒な AIガバナンス整備 は、
もう要りません。

「社内ルールを読ませる」「安全に使う」「業務に組み込む」を一気通貫。導入企業はAIガイドラインも研修もゼロから作る必要がありません。

01
Connect & Define
繋ぐだけで、
すべてが見える。
SharePoint・OneDrive・Drive・Outlook・Gmail・Teams・Slack・ChatWorkに加え、社内規程をYAML / Markdownで定義。AIが必ずそのルールに沿って回答します。
YAML RulesOAuthAPI
02
Govern
繋いだ瞬間から、
守られる。
テナント分離・部署別RBAC・PII自動マスク・監査ログ・学習除外保証を標準搭載。情シス・法務がレビューする項目をプロダクト側で担保。
RBACPIIマスク監査ログ学習除外
03
Operate
業務フローに、
溶け込む。
回答だけでなく、定期実行・自動レポート・Teams/Slack/Outlookへの通知文面生成・画像識別まで。新人教育用FAQも自動生成。
ScheduleVisionNotifyTrain
Quantified value

数字で見る、導入する理由。

他社AIコンサル・自社開発・SaaS横並び比較。RAGLM-AIは「全部入りで月額化」できる唯一の選択肢です。

人件費の圧縮

×3.01人のAI担当者が10人分の問い合わせ・調査・レポート業務をこなす。中堅ナレッジワーカーの稼働を1.5〜3倍に。

サービス品質の底上げ

+62%属人ナレッジが組織知に。新人が初日からシニア相当の回答を引き出せ、回答品質のばらつきが解消されます。

差別化の獲得

2x競合がPoCで止まる間に、貴社は「AIネイティブな業務オペレーション」へ。提案・対応速度で恒常的に差をつけます。

AIガバナンスゼロ運用

0学習除外・PIIマスク・監査ログ・部署権限を標準搭載。社内AIガイドラインを一から作る必要はありません。

初年度の総保有コスト比較
YEAR 01 / TCO
外部コンサル+自社開発
100
汎用SaaS+RAG構築
62
ChatGPT Enterprise単体
48
RAGLM-AI
32
※ 同等の機能要件で比較 / 当社調べ ▼ 最大 68%
導入12ヶ月後の業務効率
PRODUCTIVITY
経理 / 経費チェック
+86%
契約書レビュー
+78%
見積もりチェック
+64%
新人立ち上がり
+83%
68%
AI導入総コスト
×3.2
業務生産性
0
学習利用 / 情報流出
2
標準導入リードタイム
Live demo

社内ルールに沿って答える、
業務AIの実演。

タブでシナリオを切替えると、右のYAML社内ルールに沿ってAIが回答。グラフ・表・画像識別・Teams/Slack/Outlook/ChatWork通知文・定期実行スケジュールまで、すべて社内ルールに準拠して自動生成します。

app.raglm-ai.jp / chat Tenant: ACME-CORP · Rule v3.2
📎📷 RAG · GOVERNED
Industry use cases

部門を問わず、同じ手応え。

経理・勤怠・契約・見積・工数・在庫・営業・経営・プレゼン ── 業務領域は違っても、RAGLM-AIで得られる成果は共通しています。

経理 / 経費
勤怠 / 労務
契約書チェック
営業見積
工数 / 生産
在庫管理
経営 / プレゼン
経理 / データ統合とAI仕訳
規程違反の差し戻しが、ほぼゼロになりました。
— 上場企業 / 経理部 課長

領収書を撮るだけで、
規程違反は自動検出。

レシートをアップロードすると、画像識別で金額・日付・店舗を抽出。社内経費規程YAMLに照らして、違反候補・按分要否・勘定科目を提示します。

CASE 01
経費承認フロー

レシート画像→規程チェック→Slack上長へ自動申請文面生成までワンストップ。

−82%差戻し件数
CASE 02
月次決算の早期化

科目仕訳・按分計算をAIが下書き、経理担当はレビューのみで月次が完了。

−5日月次クローズ
人事労務 / 現場を走るマネージャー
毎週金曜の労務チェック、もう手作業に戻れません。
— 中堅企業 / 人事労務マネージャー

定期実行で、
勤怠リスクを先回り。

毎週金曜18時、勤怠データをスキャンし、月45時間超過の予兆・有給未取得者・打刻漏れを抽出。Slack/ChatWorkで該当者と上長にダイレクト通知。

CASE 01
過重労働の事前検知

36協定違反の予兆を月初に検知。事後対応から事前抑制へ。

−74%違反発生
CASE 02
有給取得率向上

未取得者へ直接リマインド+取得提案、計画的取得を促進。

+38%取得率
法務 / 契約書レビューの1on1協議
NDAレビューはAI一次レビューに完全に任せています。
— 上場企業 / 法務部長

当社基準と外れた条項を、
その場で指摘。

契約書ひな形と社内基準YAMLを学習。提示された契約のリスク条項・抜け漏れ・賠償上限・準拠法を表形式で提示します。

CASE 01
NDA一次レビュー

事業部からの問い合わせをAIで一次対応、法務メンバーが本案件に集中。

−84%NDA処理時間
CASE 02
取引条件の標準化

当社不利条項を全件検知、標準ひな形への置換提案を自動生成。

+92%標準化率
営業 / 提案を進めるフィールドセールス
新人でも、提案価格のロジックが詰められるようになった。
— 大手商社 / 営業部マネージャー

値引きルールから外れた見積を、
提出前に止める。

過去の受注価格・原価・値引き上限規程を統合。担当者の見積を社内ルールYAMLで自動チェックし、承認権限の必要レベルまで提示します。

CASE 01
見積もり妥当性チェック

類似案件の落札価格レンジから外れた見積を提出前に検知。

+18%粗利改善
CASE 02
提案書ドラフト生成

過去提案・受注実績から類似案件を抽出、初版ドラフトを30分で。

×2.8提案速度
生産現場 / 工程をめぐる現場リーダーとの取り組み
属人化していた工程判断が、組織の標準動作になった。
— 大手部品メーカー / 生産管理部 部長

工数実績・進捗・設備稼働を、
横断分析。

日報・MES・センサーログを統合し、工程ボトルネック・遅延予兆を検出。図面や不良品画像のアップロードで原因候補も即提示。

CASE 01
工程ボトルネック特定

過去6ヶ月の遅延要因をAIが要因分解、改善打ち手を順位付け。

−31%納期遅延
CASE 02
不良画像診断

不良品写真→過去の類似事例・対策レポートを画像検索で即提示。

−65%原因調査時間
SCM / 在庫データとIoTの可視化
在庫の異常を、AIが先に教えてくれる感覚です。
— SCM部 / 物流マネージャー

棚卸写真・WMS・受発注履歴を、
毎日チェック。

毎朝7時に在庫差異・滞留品・欠品予兆を集計、棚卸の現場写真とAIが照合。担当者へ画像付きで通知文を生成します。

CASE 01
滞留在庫の早期検知

過去類似品の販売パターンと比較、滞留化の予兆を3週間前に検知。

−42%滞留在庫
CASE 02
棚卸自動補助

棚撮影画像から品目・数量を読取、WMSとの差異を即時報告。

−68%棚卸工数
経営企画 / 判断に向かうリーダー
役員会の前に、論点が9割整理されている。
— 上場企業 / 経営企画部

定期レポート・プレゼン草案も、
AIが事前に。

経営KPI・部門別実績・SFAを横断し、月次/週次でグラフ付きレポートを自動配信。役員プレゼン資料の構成案・ストーリーまで生成します。

CASE 01
月次経営レポート

月初2営業日に主要KPI・前月比・要因分析・打ち手案までセットで配信。

−72%作成時間
CASE 02
プレゼン資料の初稿生成

論点と過去資料からスライド構成を自動生成、執筆時間を圧縮。

×3.4資料作成速度
Security & governance

セキュリティは「整える」のではなく、
「乗り換えれば改善する」もの。

各部署が勝手に生成AIを使い始める「シャドウAI」状態は最大のリスク。RAGLM-AIへ統合することで、現状抱えているリスクの大半が解消されます。

学習に使われない設計

Vertex AI Data Processing Terms 準拠で、社内データはモデル学習に一切使用されません。

テナント分離 + 部署RBAC

owner / admin / member / viewerの4ロール、部署・グループ単位の権限管理を標準で。

PII自動マスク

カード番号・電話・メール・個人識別情報をLLM送信前に自動検知・マスク。

監査ログ + ロールバック

全操作をAppend-only形式で記録、改ざん耐性とランサム被害からの復旧性を担保。

ゼロトラスト基盤

全リクエスト認証・サービス間IAM・トークンローテで、信頼境界を排した堅牢な構成。

準拠規格 / コンプラ

SOC 2 Type II 相当 / ISO 27001 / 27017 / 27018 / GDPR / 改正個人情報保護法に準拠。

導入前 ─ 顕在化しているリスク
  • 各部署がChatGPT個人アカで業務情報を入力している
  • 誰がいつ何を聞いたか把握できていない
  • 退職者の個人プロンプトに機密が残っている
  • AI利用ポリシーが整備されていない / 形骸化
導入後 ─ RAGLM-AIで改善
  • 全社の生成AI利用が単一基盤に集約・可視化
  • 監査ログで操作主体・対象・時刻を完全追跡
  • テナント側で会話・データを一括管理 / 削除可能
  • PIIマスク・RBAC・学習除外をプロダクトで担保
Ecosystem · Multi-Cloud

Microsoft ・ Google ・ AWS ─
貴社の既存環境に、馴染みます。

RAGLM-AIは特定クラウドに縛られないマルチクラウド・マルチLLM設計。Microsoft 365 / Google Workspace のどちらをご利用でも、Azure OpenAI・Vertex AI・AWS Bedrockのいずれを基盤としても、貴社のIT資産に合わせて構成します。

CLOUD PLATFORMS
LLM MODELS
PRODUCTIVITY SUITES
COMMUNICATION & LINE-OF-BUSINESS

クラウドニュートラルを貫く設計思想。Microsoft 365中心の企業様にはAzure OpenAI + SharePoint、Google Workspace中心の企業様にはVertex AI + Drive/BigQuery、両方併用の企業様にはハイブリッド構成でご提案します。AWS Bedrock・オンプレLLM(Llama / Mistral)も対応可能。MCP / API / OAuthでの標準連携により、貴社のIT資産を活かしたまま導入が進みます。

A One-on-One Partnership
経営層と専任パートナーによる1on1の対話
“正解を売る企業ではなく、
正解を共に見つける企業でありたい。” — Sales-as-Consulting / NUP WHITE
Enterprise Partnership

エンタープライズの共創とは、
個別の答えを、共に磨くこと。

RAGLM-AIは汎用SaaSではありません。貴社の業務・規程・データに寄り添う専任パートナー型の年間契約です。月次の改善ミーティング、運用設計レビュー、AIガバナンス整備までを、技術と業務の両軸でご一緒します。

01
専任パートナー

業務理解 × AI技術。両軸の担当者が継続伴走

02
月次レビュー

運用定着・追加学習・KPI連携を月次で改善

03
柔軟な契約形態

履行割合型・成果完成型を業務に合わせて選択

FAQ · よくあるご質問

導入前に、
多くお問い合わせいただく内容。

他にも気になる点があれば、お気軽にお問い合わせください。
専任担当が、貴社の業務とクラウド環境に合わせて回答します。

Q.既存のChatGPT EnterpriseやCopilotと何が違いますか?
汎用LLMは「汎用的な賢さ」を提供しますが、貴社の社内規程・業務ルールは知りません
RAGLM-AIは、社内規程をYAMLとして読み込ませて、必ずそのルールに沿って回答します。
さらに、AIガバナンス整備・部門別教育・運用伴走まで含む年間契約モデルのため、ツール導入ではなく「業務に溶け込むAI同僚を配置」できます。
Q.導入までどのくらいかかりますか?
標準2週間で初期環境構築4週間で部門単位の本格運用に入れます。
専任パートナーが業務ヒアリング・社内規程YAML化・初期データ連携まで一気通貫で伴走します。Microsoft 365 / Google Workspace中心の企業様は、既存環境にそのまま乗せられます。
Q.入力したデータは、AIの学習に使われませんか?
一切使いません。Azure OpenAI / Vertex AI / Bedrockいずれもデータ非学習契約、社内データはモデル学習に使用されない構成で提供します。
全アクセス・推論ログは監査用にtenant専用領域に保管され、ISMS / SOC2準拠の運用フローでレビュー可能です。
Q.既存のクラウド環境(Microsoft 365 / Google Workspace)から乗り換えが必要ですか?
不要です。マルチクラウド対応のため、現環境にRAGLM-AIを乗せる形で導入できます。
・Microsoft 365中心 → Azure OpenAI + SharePoint構成
・Google Workspace中心 → Vertex AI + Drive構成
・両方併用 → ハイブリッド構成
AWS / オンプレミスも対応します。
Q.契約形態とお見積りについて教えてください。
履行割合型(月次稼働・継続伴走)と、成果完成型(成果物ベース・プロジェクト単位)から、業務に合わせて選択できます。
いずれもエンタープライズ向け年間契約モデルで、個人プランは提供していません。お見積りは部門数・データ量・運用伴走範囲によって変動するため、まずはお問い合わせください。
Q.なぜ30社限定なのですか?
汎用SaaSと違い、専任パートナーが月次で業務に伴走するモデルのため、品質維持を最優先に初期は30社に限定しています。
単なるツール納品ではなく「AI同僚を配置・育成・運用する」コミットメントを、確実に提供するための運用設計です。
Q.既存のRPA・BIツール・基幹システムとの連携は可能ですか?
可能です。Salesforce / kintone / SAP / OBC / Money Forward / 楽楽精算 / freee / SmartHR / Slack / Teams / ChatWork / Outlook / Power Automate / Zapier ── 主要な業務システムとAPI連携できます。
基幹システムへのカスタム接続は、専任パートナーが要件定義から実装まで対応します。
Q.トライアル / PoC は可能ですか?
まず1部門・1ユースケースを対象とした4週間PoCを推奨しています。
社内規程の一部YAML化 → 実データでの精度検証 → 月次レビューを行い、その結果を踏まえて全社展開の判断ができます。
Limited · 30 enterprise partners

初期パートナー 30社限定で
個別ご相談を受付中。

履行割合・成果完成のいずれにも対応する、エンタープライズ向け年間契約モデル。AIガバナンス整備から運用定着まで、貴社専任チームで伴走します。

通常2営業日以内にご返信差し上げます。法人専用・個人プランは提供しておりません。

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