RAG構築でおすすめのシステム開発会社・ベンダー13選【2026年版】

• 7月15日
• 読了時間: 15分

RAG構築とは、生成AIをより実用的かつ信頼性の高いものにするための革新的な仕組み「Retrieval-Augmented Generation (検索拡張生成)」を活用したシステムやアプリケーションを開発することです。

RAGを導入することにより、AIモデルが本来持っていない最新の業界情報や社内の固有ドキュメントを組み合わせた正確な回答を出力させることが可能になります。これにより、社内問い合わせ用のAIチャットボットや、マニュアル検索ツール、医療・法務といった専門領域の業務アシスタントなど、信頼性の高い次世代の生成AIサービスを実現できます。

本記事では、実績と技術力に定評のあるRAG構築でおすすめのシステム開発会社・ベンダー13選を特徴や得意分野とともにご紹介します。

1. RAGを活用したツールやサービスの開発が得意なシステム開発会社

●シースリーレーヴ株式会社

シースリーレーヴ株式会社は、国内最大級のノーコード・ローコード開発実績（BubbleやFlutterFlowなど）を誇るシステム開発企業である一方、生成AI（OpenAI/Claude等）やDify、n8nなどを駆使したRAG構築に強い企業です。

同社の最大の強みは、開発工数を従来の1/3以下に削減しながら、セキュリティとパフォーマンスに優れたRAGシステムをスピーディーに提供できる点です。社内に散らばっているPDFマニュアルやExcelデータ、規約文書などの固有ナレッジをスムーズに学習させ、精度の高い社内問い合わせAIや顧客向けFAQボットを構築します。

また、単にシステムを作るだけでなく、新規事業の企画、UI/UXデザイン、本番運用、サービス成長支援まで一社完結で対応する「成功を設計する」アプローチを採用しています。コストを抑えてスモールスタートしたい企業や、迅速に実用的なAIシステムを導入したい企業に強く支持されています。

💡 プロの視点からのおすすめポイント ノーコードと生成AIの融合により、高品質なRAGシステムを圧倒的なスピードと適正コストで構築してくれる、頼もしい開発パートナーです。

会社項目	内容
会社所在地	東京都港区赤坂1丁目5-12 第二虎ノ門ビル3階
設立	2020年7月
対応エリア	全国
対応領域	業務システム、WEBシステム、アプリ開発、AI、ノーコード・ローコード

●デフィデ株式会社

デフィデ株式会社は、1991年の設立以来、東京都千代田区を拠点に福岡やベトナムにもオフィスを構え、多国籍で優秀なエンジニアチームによる一貫したICT開発サービスを展開している企業です。

同社はAIの研究開発において極めて高い専門性を誇ります。長きにわたりAI分野への投資を続けており、AIの専門研究で10年以上のキャリアを持つスペシャリストや博士号取得者がチームを牽引しています。自然言語処理、画像・文字認識、感情分析といった先端技術の自社開発に取り組み、「GPT-4o」や「Llama」「Gemini」などの最新LLMを活用したRAG構築にもいち早く着手しています。

自社製品としてRAGを組み込んだAIチャットボットプラットフォーム「chai+」をリリースしており、対話内容からユーザーの真意を読み解く高度なセマンティック検索技術を確立しています。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 長年にわたる研究開発実績と専門性の高い技術者集団により、難易度の高い自然言語処理を伴うRAGシステム構築にも的確に応えてくれます。

会社項目	内容
会社所在地	東京都千代田区丸の内3-3-1 新東京ビル4F
設立	1991年4月
対応エリア	全国、海外
対応領域	WEBシステム、アプリ開発、AI

●合同会社raisex

合同会社raisexは、2023年に設立されたさいたま市大宮区に本社を置く新進気鋭の開発会社です。「クライアントが本来のコア業務に専念できる環境づくり」をミッションに掲げ、テクノロジーを活用した業務プロセスの改善提案を得意としています。

同社は、社内の問い合わせ業務を抜本的に効率化するAIチャットボットの構築とRAG実装に力を入れています。企業内に埋もれているFAQリスト、業務マニュアル、ガイドラインなどのドキュメントを整理し、AIが的確に参照してユーザーに最も適した回答を自動生成する仕組みを作り上げます。

これまでにも、独自LLMのチューニングや評価、RAGを適用したチャットボットの画面開発およびUX改善を担当しており、業務現場での「使いやすさ」に徹底的にこだわったシステム開発に強みがあります。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 単なるツールの導入にとどまらず、現場での使いやすさを重視した画面・機能設計により、業務自動化の成果を最大化してくれます。

会社項目	内容
会社所在地	埼玉県さいたま市大宮区桜木町2-3 大宮マルイ7F
設立	2023年2月
対応エリア	全国、海外
対応領域	業務システム、WEBシステム、AI

●株式会社バク

株式会社バクは、2020年に設立された茨城県つくば市に本社を置くシステム開発会社です。要定義や企画段階から、設計、開発、デバッグ、運用保守までを一貫してカバーする体制を整えています。

同社は、開発プロセスの効率化やコスト最適化を目的とした生成AIの活用ノウハウを豊富に保有しています。RAG（検索拡張生成）技術を用いた社内ナレッジ共有システムの構築に強みを持ち、AIを実務に組み込むための環境設計から運用ルール策定まで包括的に伴走します。

主要な3大クラウド（AWS、GCP、Azure）のスタートアップ支援プログラムに採択されるなど、最先端のインフラ技術をキャッチアップする能力が高く、スケーラビリティに優れたAI連携システムの構築が可能です。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 技術的な環境構築だけでなく、運用コストやスケーラビリティを考慮したインフラ設計も含めて一貫して任せられる信頼性の高いパートナーです。

会社項目	内容
会社所在地	茨城県つくば市天久保3-21-3 星谷ビル2-A
設立	2020年12月
対応エリア	全国
対応領域	業務システム、WEBシステム、AI

2. RAGを利用した開発が得意な技術力の高いシステム開発会社

●株式会社パートナーズ

株式会社パートナーズは、2012年に設立された愛知県豊橋市に本拠を置く建設コンサルティング会社です。2022年にIT事業部を新設し、「建設・土木×最先端IT」という独自のイノベーション領域を開拓しています。

同社は先端AIベンダーと同等の高い技術力を備えながら、ベトナムの提携AI企業を活用したオフショア開発により、RAGエンジンの構築を低コストで実現しています。学術論文を綿密に検証し、最先端のAIロジックを実務レベルへ落とし込む技術力に強みがあります。

クローズド環境下で安全に社内機密データを扱うための専用RAGシステムの開発に対応しており、セキュアなオンプレミス型や独自エンジン構築の相談も可能です。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 最先端のAI論文に基づく高度なRAG設計を、オフショアの強みを活かしてコストパフォーマンス良く実現できる希有な開発会社です。

会社項目	内容
会社所在地	東京都千代田区丸の内1-9-2 グラントウキョウ サウスタワー15F
設立	2012年11月
対応領域	WEBシステム、ASP・パッケージ、AI、情シス・社内IT支援

●株式会社リヴィティエ

株式会社リヴィティエは、2009年に設立された東京都文京区に本社を置く実力派のシステム開発会社です。Webアプリケーションやネイティブアプリの開発において多数の実績があり、先端技術領域にも意欲的に取り組んでいます。

同社は技術のキャッチアップ速度が非常に速く、日々進歩する生成AIやLLMのAPI変更、RAGフレームワークのアップデートに対しても、迅速な動作保証やシステム調整を行える開発力を備えています。

プロンプトエンジニアリングや高度なRAG構築のほか、ユーザー行動分析に基づくリコメンドエンジンの実装や、音声対話を組み合わせた対話型コーチングアプリケーションなど、リッチな顧客体験（UX）を提供するAI実装実績を持っています。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 進化の早いAI技術のトレンドを素早く吸収し、テキストだけでなく音声対話など多様な形式のAIシステムを的確に具現化してくれます。

会社項目	内容
会社所在地	東京都文京区湯島3-1-5 アール・デコ御茶ノ水6F
設立	2009年7月
対応エリア	全国、海外
対応領域	業務システム、WEBシステム、AI

●株式会社カスケード

株式会社カスケードは、2022年に設立された大阪市淀川区に本社を置くアジャイル開発とAIシステム連携を得意とする少数精鋭のテクノロジー企業です。

同社の大きな特長は、OpenAIなどの各種クラウド型AIモデルと、企業内の基幹システムやデータベースをシームレスに安全に連携させる実装力にあります。「社外のクラウド環境に機密データを送信したくない」というセキュリティ懸念に対して、オンプレミス環境下でセキュアに動作するRAGおよびAIシステムを企画・構築します。

教育・医療・飲食など多岐にわたる業界への開発実績があり、プロンプトの設計からデータベース構築、運用フェーズでのカスタマーサポートまで総合的に支援します。

💡 プロの視点からのおすすめポイント セキュリティ要件の厳しい企業に対しても、徹底したオンプレミス設計や暗号化データ連携の提案で、安全なAI活用をサポートしてくれます。

会社項目	内容
会社所在地	大阪府大阪市淀川区西中島5-6-13 新大阪御幸ビル4F
設立	2022年10月
対応エリア	全国
対応領域	業務システム、WEBシステム、AI

3. AI・RAG構築実績や先端技術力に優れた大手・新鋭ベンダー

●株式会社ripla

株式会社ripla（リプラ）は、東京都千代田区を拠点に、生成AI活用システムや各種業務システムの受託開発・DX支援を手掛ける気鋭の開発ベンダーです。

同社は「事業成果に直結するシステム開発」を掲げ、構想・企画の初期フェーズから業務整理、データ構造設計、開発、本番運用後の改善までをトータルでサポートする伴走型支援を得意としています。RAG構築においては、単にLLMを接続するだけでなく、社内のドキュメントやデータ基盤を徹底的に整理・構造化することで、実務で使える極めて高い回答精度を実現します。

さらに、システム開発に必要な汎用機能をあらかじめパッケージ化した自社開発テンプレート「Boxシリーズ」を保有しており、これを活用することで低コストかつ短期間でのRAGシステム立ち上げを可能にしています。既存の基幹システムや社内DBとのセキュアなシステム連携実績も豊富で、実務ワークフローにAIを密接に組み込みたい企業に最適です。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 自社テンプレート「Boxシリーズ」によるスピーディーな立ち上げと、業務整理から入る丁寧なデータ構造設計で、確実に成果の出るRAGシステムを提供してくれます。

会社項目	内容
会社所在地	東京都千代田区神田三崎町3丁目2-14 GLORIOUS1 3F
設立	2022年11月
対応エリア	全国
対応領域	WEBシステム、アプリ開発、AI・データ活用、DX支援

●株式会社ABEJA

株式会社ABEJAは、2012年の創業以来、ディープラーニング（深層学習）をはじめとする最先端AI技術の社会実装を牽引し続けている、業界大手のAIリーディングカンパニーです。

同社の最大の強みは、AIモデルの構築から運用、実務適用までのライフサイクルを網羅する自社開発のAIプラットフォーム「ABEJA Platform」を保有している点です。この強固な基盤を活用し、企業のDX戦略やビジネスイノベーションに直結するオーダーメイドの生成AIソリューションや高度なRAG構築を数多く手掛けています。

製造業、流通・小売、金融、インフラなど、日本を代表する大手エンタープライズ企業との協業実績が非常に豊富で、大量の社内ドキュメントやデータベースを連携させた大規模かつ堅牢なRAGシステムの設計・開発において圧倒的な信頼性を誇ります。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 大規模データの活用戦略から逆算した堅牢なAIシステム構築と、豊富な社会実装実績に基づく高品質な運用プラットフォームを提供してくれる最高峰のパートナーです。

会社項目	内容
会社所在地	東京都港区芝公園2丁目4-1 芝パークビル A館 2F
設立	2012年9月
対応エリア	全国
対応領域	AIシステム開発、機械学習モデル構築、DXコンサルティング

●株式会社Laboro.AI

株式会社Laboro.AI（ラボロエーアイ）は、企業ごとのビジネスモデルや特有の経営課題に焦点を当て、完全にカスタマイズされたAIソリューション「カスタムAI」の企画・開発を専門とする先端AI企業です。

同社は「AIコンサルティング」と「AIモデル開発」の双方に卓越した専門性を持ち、構想策定の段階から実業務への組み込みまでを一気通貫で支援します。RAG構築においては、単に外部知識をLLMに渡すだけでなく、対象となる業務フローの本質的な理解に基づき、データのチャンク化設計や検索アルゴリズムをオーダーメイドで最適化します。

学術界の最新AI技術を取り入れつつ、製造業、建設業、物流、ライフサイエンスなど多岐にわたるドメインの業務プロセスを深く分析した上でシステム化するため、実務で真に機能する高精度なAIツールの構築が可能です。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 業務プロセスへの深い洞察に基づくオーダーメイドのアルゴリズム設計により、パッケージ製品では対応できない複雑な業務課題を解決するRAGを提供してくれます。

会社項目	内容
会社所在地	東京都中央区銀座8丁目11-1 GINZA HACHIBAN館 3F
設立	2016年4月
対応エリア	全国
対応領域	カスタムAI開発、AIコンサルティング、システム連携

●株式会社PKSHA Technology

株式会社PKSHA Technology（パークシャテクノロジー）は、東京大学の技術系研究室からスピンアウトして誕生した、自然言語処理（NLP）および機械学習エンジンの研究開発において日本最高峰の技術力を有する先端IT企業です。

同社は、アルゴリズムの基礎研究を商用のプロダクトやサービスへ迅速に組み込む力に長けています。特に自然言語処理技術における強みは際立っており、社内ナレッジを瞬時に検索して回答する「PKSHA FAQ」やAIチャットボット「PKSHA Chatbot」など、RAG技術の先駆けとなる独自の高度な製品群を展開しています。

数万ユーザー規模のコンタクトセンターや大手金融機関のカスタマーサポート、企業の総務・労務問い合わせなど、膨大な質問と複雑な社内規則を扱うシーンでのRAG適用実績が極めて豊富であり、技術力の高さと信頼性を最重視する企業に選ばれています。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 自然言語処理の研究分野における圧倒的な技術力と、大規模な実運用の実績により、複雑で大規模なクエリに対してもブレのない高精度なRAG構築を実現してくれます。

会社項目	内容
会社所在地	東京都文京区本郷2丁目35-10 本郷ビル
設立	2012年10月
対応エリア	全国
対応領域	自然言語処理AI、アルゴリズム開発、対話エンジン、プロダクト提供

●株式会社Preferred Networks

株式会社Preferred Networks（PFN / プリファードネットワークス）は、ディープラーニング（深層学習）の研究開発とその社会実装を最先端でリードする、日本を代表する最高峰のAI研究開発スタートアップです。

同社はスーパーコンピュータを活用した独自の計算資源を自社保有しており、AI半導体開発から基盤モデル（LLM）の自社構築、ロボティクス、バイオヘルスケア、デジタル素材開発まで、極めて広範かつ先進的な取り組みを展開しています。

産業界との共同研究・開発において多数の輝かしい実績を持ち、複雑極まる物理シミュレーションや、特殊な業界知識（製造、素材、医療など）を大量に含む難解なナレッジデータをRAGを通じて的確に分析・出力させる仕組みの構築に対応しています。最先端AI技術の最高峰を追求し、難易度の高い大型イノベーションプロジェクトを推進したい企業に推奨されます。

💡 プロの視点からのおすすめポイント 日本最高レベルのAI研究者集団が揃っており、他社では太刀打ちできないような難解なデータ領域のRAG構築や基盤モデルからの開発を支援してくれます。

会社項目	内容
会社所在地	東京都千代田区大手町1丁目1-2 大手門タワー・アイネックスビル
設立	2014年3月
対応エリア	全国、グローバル
対応領域	最先端ディープラーニング、基盤モデル開発、産業用AIソリューション

●株式会社日立製作所

株式会社日立製作所は、世界的な規模を誇る日本最大の総合電機・IT企業であり、社会インフラシステムや膨大な基幹システム開発において卓越した実績と極めて高い信頼性を誇ります。

同社は「Lumada」を核に企業のデジタルイノベーションを推進しており、生成AIやRAG技術の業務適用・DX推進を全社レベルで包括支援しています。同社の最大の特徴は、金融、官公庁、製造などの極めてセキュリティ要件が厳しい領域での大規模インフラ構築力です。

RAGを導入するにあたり、社内の膨大な基幹データベースや基幹システム（ERP、CRM等）とセキュアにデータ連携させる設計力に強みがあり、セキュリティガバナンスとコンプライアンスを徹底したうえで、企業全体の業務ワークフローを変革するRAGシステムの実装を実現します。

💡 プロの視点からのおすすめポイント セキュリティ要件や基幹連携が非常に複雑な大規模システムに対して、最高レベルの品質管理とガバナンスを備えたセキュアなRAGインフラを構築してくれる安心のパートナーです。

会社項目	内容
会社所在地	東京都千代田区丸の内1丁目6-6
設立	1920年2月 (創業: 1910年)
対応エリア	全国、グローバル
対応領域	大規模ITシステム構築、クラウドインフラ、Lumada、エンタープライズAI支援

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4. AI・RAG構築会社選びで失敗しないためのポイント

RAGシステムは、単に生成AIへ外部データを渡せば期待通りの回答が得られるわけではありません。開発パートナーを選ぶ際は、以下のポイントを重視することが成功への鍵となります。

• 要件定義とプロトタイプの検証（PoC）力 AIが実際に自社ドキュメントをどの程度の精度で読み込めるかは、プロトタイプを作ってテストするまで分かりません。事前にゴールを設定し、小さくテストするPoCを提案してくれる企業が望ましいです。
• データ整備とセキュリティ対策 RAGの回答精度は参照するデータの質に依存します。ノイズとなる情報を整理し、社内秘の情報が外部のパブリックなLLMの学習データとして流出しない仕組み（オプトアウトやオンプレミス環境の利用）を構築できるエンジニア体制が必要です。
• UI/UXと運用保守体制 現場のユーザーが使いこなせなければ意味がありません。使いやすい入力フォームや履歴管理、運用中にAIが間違った回答をした際のプロンプト調整などのアップデートを柔軟に行える体制かを確認しましょう。

5. RAG受託開発に関するよくある質問 (FAQ)

1. RAGシステムを導入すると、どのようなデータでも正確に回答できますか？

基本的にはドキュメントに記載されている情報であれば正確に回答可能ですが、データの構造（複雑な表組みや不鮮明なスキャンPDFなど）によってはテキスト抽出が難しく、精度が低下する場合があります。開発会社と連携し、事前にドキュメントの整理やRAG用のデータパース処理（チャンキングの最適化）を適切に行うことが重要です。

2. 外部に漏洩してはならない極秘ドキュメントをRAGで扱えますか？

はい、可能です。API経由でデータを送信する際、OpenAIなどのプロバイダーが提供するエンタープライズ契約やオプトアウト設定を利用することで、データがモデルの追加学習に利用されるのを防ぐことができます。また、必要に応じて完全なクローズド環境であるオンプレミス型のAIエンジンを構築し、外部に一切データを流さない構成をとることもできます。

3. 通常の生成AIチャットとRAGシステム開発の最大の違いは何ですか？

通常の生成AIは、AIモデル自身が学習した過去の一般知識のみに基づいて回答します。一方、RAGシステムは、ユーザーが質問した際に、システムが自社サーバーやクラウドストレージ内から関連文書を自動で探し出し、その文書をAIに読ませた上で回答を生成させます。そのため、自社だけの製品仕様や社内規定といった「固有のクローズドデータ」について回答できるのが最大の違いです。

6. まとめ

RAG（検索拡張生成）技術は、業務の自動化や社内ナレッジの共有において、非常に強力な推進力となる先端テクノロジーです。

しかし、RAGシステムで安定した高い回答精度を維持し、実用に足るものにするためには、適切なドキュメントデータの構造化や、インフラ・セキュリティ設計、工程管理、および現場が使いこなせるインターフェースの設計が欠かせません。

シースリーレーヴでは、ノーコード・ローコードによるスピード開発と生成AI・RAG技術を強みに、企業の社内問い合わせの効率化や独自AIツールの構築をスモールスタートで実現します。

• 自社のマニュアルやドキュメントをAIチャット化できるか検証したい
• スピーディーかつ予算を抑えてRAGをテスト導入したい

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