AI時代の企業ナレッジ基盤AIは変わる。ナレッジは残る。
社内文書を正しく読み解き、
さまざまな生成AI・AIエージェントに届けるナレッジ基盤。
エージェント社内エージェント / Dify 等
新しいAIは、これからも次々に登場します。
そのたびに、社内文書を登録し直しますか？
AIツールごとに文書を登録していると、ツールを乗り換えるたびにナレッジを作り直すことになります。
Super RAG は、表や図を含む社内文書をAIが使える知識に整え、さまざまなAIに正確に届けます。
AIは選び直せる。ナレッジは使い続けられる。
社内文書のAI活用で、
次の壁に当たっている方へ。
表・図・スキャンPDFを含む文書になると、正しい箇所が出てこない。チューニングを重ねても改善しない。
3割 → 8〜9割農林中央金庫様の文書横断検索の回答精度文書を正しく読む仕組み複雑な文書を扱う現場で、
成果が出ています。
まずは無料で、
自社の文書で試せます。
文書をアップロードするだけで、すぐに検索・回答を試せます。精度を確かめてから、部門・全社へ広げられます。
1名・1,000ページまで。手元の文書で、読み取りと検索の精度を確認。
最大10名・5,000ページまで。導入支援つきで、部門で使い勝手を確かめる。
年間利用料 78万円/年〜（税別）。1つの業務から始めて、全社へ段階的に拡大。
標準で足りるなら Super RAG。
業務に合わせるなら Super RAG Pro。
標準のままでも高精度な企業ナレッジ基盤。標準チャット画面や API から、すぐに使えます。
- 規程・マニュアル・仕様書の検索と、根拠つきの回答
- お使いの AIエージェントから社内ナレッジを参照
- 無償トライアルから手軽に始められる
Super RAG を土台に、自社専用のAIエージェントや業務システムを構築します。前処理・検索・業務ロジック・画面まで、業務に合わせて設計します。
- 図面の検索、手順どおりの審査、複数文書の数値照合など
- 決まった手順・判定ルールに沿って処理したい
- 既存の業務システムや画面に組み込みたい
同じ10問・同じデータで実測しました。
AIツール内蔵の知識機能は、当社実測では約350件で容量上限。Super RAG 連携は1,004件でも同じ精度で、全問に根拠を示して回答しました。
利用規模と環境に合わせて選べる、
4つのプラン。
| プラン | 構築先 | 初期導入費用 | 年間利用料（目安） | ユーザー／ファイル登録数 |
|---|---|---|---|---|
| Starter 共用 | 当社環境（共用） | 70万円 | 78万円/年〜 | 300ユーザー／1グループ 500ファイル |
| Starter 専用 | 当社環境（専用） | 250万円 | 378万円/年〜 | 300ユーザー／1グループ 500ファイル |
| Basic 専用 | 当社環境（専用） | 250万円 | 678万円/年〜 | 3,000ユーザー／1グループ 3万ファイル |
| Basic お客様Azure環境 | お客様の Azure 環境 | 600万円 | 582万円/年〜 ＋Azure・外部API利用料 | 3,000ユーザー／1グループ 3万ファイル |
※ 表示価格はすべて税別です。Super RAG v3.4 価格表に基づく目安です。契約期間は1年。年間利用料には年間2,400万トークン分のクエリ利用料を含みます。
よくある質問
QChatGPT や Copilot などの生成AIとの違いは？
Super RAG は生成AIそのものではなく、AI が参照する企業ナレッジの品質と、それを探し出す精度を高める基盤です。生成AIを置き換えるものではなく、API 連携で AIエージェントから利用することもできます。大量・複雑な文書を正確に扱いたい場合に、Super RAG が力を発揮します。
QSuper RAG は、RAG（検索拡張生成）の製品ですか？
はい。Super RAG は RAG（検索拡張生成）の技術を土台に、文書の解析・検索・根拠の受け渡しまでを担う企業ナレッジ基盤です。特定のAIに組み込むのではなく、さまざまな生成AIやAIエージェントから共通して使える点が特長です。
QSuper RAG と Super RAG Pro の違いは？
Super RAG は、標準のチャット画面や API からそのまま使えるパッケージ製品です。Super RAG Pro は、Super RAG を土台に、お客様の業務に合わせた前処理・検索・業務ロジック・業務画面を設計・構築するサービスです。
Q無料で試せますか？
はい。5営業日・1ユーザー・1,000ページまでの無償トライアルをご用意しています。手元の文書で、検索・読み取りの精度をご確認いただけます。
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
確認してみませんか？
Super RAG が選ばれる理由
AIの回答精度を左右するのは、文書をどう読み、どう探し、どう渡すか。Super RAG は、この3つを一貫して担う企業ナレッジ基盤です。
こんな課題はありませんか？
表・図・スキャンPDFも、
そのまま正しく読む
大量の文書をAIに登録するだけでは、業務で使える回答精度にはつながりません。一律の分割では、表や段組みの構造が崩れ、精度低下の原因になります。Super RAG は2016年から磨いてきた文書理解技術でレイアウトを解析し、文書ごとに適切に分割して、構造を保ったまま取り込みます。
- OCR 標準搭載（事前OCR不要）
- セル結合・星取表など複雑な表の構造解析
- 図・レイアウトを考慮した解析
- SharePoint／Box からの自動取り込み
一般的なAI検索が苦手な文書こそ、得意分野です。
標準のままでも、
大量の文書から高精度に
面倒なチャンキング調整なしで、数百〜数千ページ級の文書から必要な箇所を探し出します。意味の近さで探すベクトル検索と、型番や固有名詞に強いキーワード検索を組み合わせ、リランクで質問の意図に合う箇所を上位に並べます。
- 自動チャンキング＋ページ単位チャンキング
- ベクトル＋キーワードのハイブリッド検索とリランク
- 社内用語・略語の辞書
- 1つの業務・1種類の文書から始めて、全社へ段階的に拡大
業務特有の要件には、さらに踏み込んだ最適化も可能です。Super RAG Pro を見る
必要な箇所を、
文脈と根拠つきで AI に渡す
検索で見つけた箇所に前後の文脈を加え、ファイル名・ページ・該当箇所の根拠とともに AI へ渡します。人が使う標準チャット画面でも、AIエージェントから API で使う場合でも、回答の裏付けをすぐに確かめられます。
- 拡張チャンクで前後の文脈まで取得
- 根拠（ファイル名・ページ・箇所）を付けて受け渡し
- 図表は必要に応じて画像のまま AI へ渡す
- Super RAG のアカウントで、グループ・ユーザー単位に参照範囲を管理
基盤が要るかどうかは、
3つの問いで決まる。
一般的な Office 文書や少量の文書の Q&A なら、お使いの生成AIに備わる知識機能で十分な場合もあります。Super RAG は、それらをすべて置き換えるものではありません。
規程・仕様書・過去事例・点検記録。部門をまたぐと、すぐに千件を超えます。
長大な仕様書、セル結合の表、星取表、スキャンされた過去記録など。
監査・品質・安全の判断で「どの文書の何ページを見たか」を残したい。部門ごとに見せる文書を分けたい。
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
確認してみませんか？
機能・特長：Super RAG
表や図を含む社内文書を、AIが使える知識に整えて届ける。人も AI も、同じナレッジを根拠つきで使えます。Super RAG の仕組みと使い方を紹介します。
すべてを集めるのではなく、
複雑な文書の知識を受け持つ。
AIエージェントが目的に応じて情報源を使い分けます。構造化データは DWH・DB から、外部情報や業務機能は Web・業務システムから。Super RAG は「複雑な非構造化ドキュメントの知識」を受け持ち、人が直接使うこともできます。
AIエージェント時代の企業ナレッジアーキテクチャ
AIエージェント
Super RAG のアーキテクチャ
1つの知識基盤を、Super RAG のアカウントと権限設定のもとで、人も AI も使う単体でも、AIエージェントの
知識基盤としても。
回答文の根拠を明確に提示し、
複数ドキュメントを横断した回答でも安心して確認可能。
AIエージェントの環境がなくても大丈夫。文書を登録すれば、根拠つきの検索・回答をすぐに使えます。人事・品質・技術など、用途別のアシスタントで文書と権限を分けて運用できます。
1回答の根拠を番号で表示2番号をクリックすると参照ファイルを表示3該当箇所をハイライト表示
- 1複数ドキュメントを横断検索
出典情報として、どのドキュメントを根拠に回答したかを表示。横断検索により、複数ドキュメントの情報をもとに回答を生成できます。
- 2根拠アイコンをクリック
回答文の横に表示される①②などの根拠アイコンをクリックすると、参照したドキュメント名・ページ・該当箇所を確認できます。
- 3該当箇所をハイライト表示
右側の参照ファイル一覧に、ドキュメント名、参照ページ、該当箇所をハイライト表示。回答の根拠をすぐ確認できるため、安心して利用できます。
安心して利用できる。
AIエージェントが考え、判断する。Super RAG は、その判断に必要な正しい知識を供給します。
- 外部の AIエージェント・自社アプリから API で利用
- 標準チャット画面で整えた文書・権限・アシスタントをそのまま活用
- MCP（Model Context Protocol）も実装済み。正式提供に向け準備中
お使いのAIツールと、
組み合わせて使えます。
社内文書の知識は Super RAG が受け持ち、使い慣れたAIツールやワークフローから API で呼び出します。ツールを乗り換えても、ナレッジはそのまま使えます。
ノーコードAIツール
ワークフローの知識検索として Super RAG を呼び出し、表・図を含む文書も根拠つきで参照。
Azure 環境
Microsoft 環境のエージェントから社内ナレッジを参照。お客様の Azure 環境への構築にも対応。
AIエージェント
API で業務システムや自社アプリに組み込み。MCP も実装済みで、正式提供に向けて準備中です。
※ 連携の構成は、ご利用環境に合わせてご提案します。
「調べて、突き合わせて、確かめる」
業務で力を発揮します。
数百〜数千ページの仕様書から、製品仕様・条件・変更内容等を検索・比較。
決算資料・予算・実績資料等を横断し、数値と根拠・背景情報を検索・比較。
仕様書・図表・マニュアル等を横断し、設備情報の調査・確認を支援。
大量の品質文書から該当する規程・基準・手順等を検索し、根拠文書まで確認。
契約書・社内規程・ガイドライン等から、該当条項や関連情報を根拠とともに確認。
OCR や表解析で、申請書・請求書・各種帳票等から必要情報を取得。
人事・総務・経理・IT 等の規程やマニュアル、FAQ を横断検索し、自己解決を支援。
AIエージェントが Super RAG を知識基盤として参照し、調査・比較・分析・レポート作成を支援。
この業務をAIで実現したい。でも標準的なAI検索では難しい図面検索や審査業務など、業務固有の要件には Super RAG Pro で応えます。
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
確認してみませんか？
Pro業務に合わせて設計する、ナレッジ基盤の構築サービス標準的なAI検索では、届かない業務がある。
図面の検索、手順どおりに進める審査、数値の突き合わせ。Super RAG Pro は、標準のままでも高精度なナレッジ基盤 Super RAG を土台に、お客様の業務に合わせた前処理・検索・業務ロジック・画面を設計し、作り込みます。
Super RAG の外側で構築
API ／ MCP で接続（MCPは正式提供に向け準備中）標準のままでも、高精度。
業務の要件には、さらに踏み込む。
Super RAG は、標準のままでも大量の文書から必要な箇所を高精度に探し出す企業ナレッジ基盤です。規程の確認や仕様の照会なら、標準機能で十分に成果が出ます。
一方で、図面の検索や、決まった手順で進める審査のように、業務そのものに固有の要件がある場合は、検索して答えるだけでは届きません。Super RAG Pro は、その領域を担う構築サービスです。
こういう業務は、
標準的なAI検索では難しい。
一般的なAI検索（ハイブリッド検索型）は、質問に近い文書を探し、その内容をもとに答える仕組みです。日々の問い合わせには強い一方で、検索で「近い」ことと、業務として「正しい」ことが一致しない領域があります。
規程の確認、マニュアルの参照、FAQ のような1問1答。
図面・表・数値を扱い、条件に従って結論を出し、その根拠を残す。
形状・寸法・記号・部品番号から、該当する図面を探したい。
規約 → 判断基準 → 申請書と、決まった順序で確認し、条件分岐に従って判定したい。
複数期・複数文書の数値を比べ、差分や合計を正確に出したい。
「該当する事例をすべて挙げて」に、漏れなく答えたい。
星取表や条件表の行と列を突き合わせて、該当・非該当を判断したい。
「当時の規程ではどうだったか」など、改訂履歴を踏まえて確認したい。
型番の部分一致や、社内独自のコード・略語の体系で正確に探したい。
文書の内容と、台帳や業務システムの値を組み合わせて判断したい。
この業務をAIで実現したい。でも標準的なAI検索では難しいそんな業務こそ、Super RAG Pro の領域です。
基盤は共通に。
業務に合わせる部分は、外側で作り込む。
文書を読む・探す・届けるという共通の部分は Super RAG に任せ、業務ごとに異なる部分を、Super RAG の外側に API ／ MCP を使って構築します。
MCP
- 読む OCR、表・図・レイアウトの解析
- 探す ハイブリッド検索とリランク
- 届ける 文脈と根拠つきの検索結果
- 権限 Super RAG のアカウントで管理
業務固有の部分を外側に置くため、Super RAG 本体は標準のまま。アップデートの適用時期や影響は、個別にご相談しながら判断できます。
手順・判定ルール・画面など、標準機能では表現しにくい業務要件に合わせて設計します。
文書理解と検索の土台は実績ある基盤を使うため、業務に固有の部分に集中できます。
※ MCP は実装済みで、正式提供に向けて準備中です。
業務ごとに、
4つの層をどう作り込むか。
代表的な業務での構成のイメージです。実際の設計は、業務の手順・文書・既存システムを伺ったうえで決めていきます。
基盤の上に、業務のシステムを作る。
国内5工場で運用中の KY（危険予知）サジェストシステムに、Super RAG を組み込む新システムの本格開発を開始。工場・部署ごとに異なる書式で保存されたヒヤリ・ハット事例や事故労災データを高精度に活用し、KY 活動の高度化を目指しています。
プレスリリースを読む業務を伺い、要件を固めてから作ります。
実現したい業務、対象の文書、現在の手順や判断基準を伺い、実現の方向性をご提案します。
前処理・検索・ロジックの設計を固め、対象を絞って効果を確かめます。実現できる範囲や前提条件も、この段階で明確にします。
業務画面や既存システムとの連携を含めて構築し、本番運用に乗せます。
運用の中で見えた課題をもとに、検索やロジックを継続的に改善します。
Super RAG Pro のよくある質問
QSuper RAG 本体をカスタマイズできますか？
業務に合わせる部分は、原則として Super RAG の外側に API ／ MCP を使って構築します。本体のチューニングについては、今後のアップデートや保守への影響を考慮しながら、個別にご相談させていただきます。
QSuper RAG のアップデートで、構築したシステムに影響はありますか？
API ／ MCP は後方互換を維持するよう努めています。ただし、検索結果の傾向が変わる場合などには、構築したシステム側の調整が必要になる可能性があります。その場合の対応は、個別にご相談させていただきます。
Q既存の業務システムと連携できますか？
はい。API を通じて、既存の業務システムや画面から Super RAG を呼び出す構成で構築できます。
Qどの業務が対象になるか分かりません。
実現したいことを伺えれば十分です。標準の Super RAG で足りる場合は、そのようにご案内します。
その業務、
AIで実現できるか
相談しませんか。
大企業の情報管理基準にも、
安心して応えられる体制。
利用規模と機密性に合わせて構築環境を選べます。導入から運用まで、生成AIエキスパートが支援します。
機密性の高い社内文書も、
安心して預けられる。
第三者認証を受けた体制のもと、Microsoft Azure 上で、通信・保管の暗号化とアクセス管理によってお客様のデータを守ります。
暗号化して保管
ISO27001・プライバシーマークを取得しています。
通信も内部通信も暗号化。アップロードされたファイルは暗号化し、日本国内のデータセンターに保管します。共用環境でも、お客様ごとにデータを論理的に分離します。
IPアドレス制限と二要素認証に対応。一定回数ログインに失敗したアカウントは、一時的にブロックします。
Super RAG のアカウントで、グループ・ユーザー単位に参照できる文書を設定。部門ごとに見せる文書を分けられます。
※ 回答の生成などに、Microsoft Azure の AI サービス（Azure OpenAI Service など）を利用します。これらのサービスは利用規約上、入力・出力データをモデルの学習や改良に使用しません（詳細は各サービスの利用規約をご確認ください）。
※ Web 検索（オプション）を利用する場合は、検索に必要な情報が外部の検索サービスへ送信され、ご登録の文書の内容の一部が含まれる場合があります。Starter（共用）では Web 検索のご利用が必須です。
※ お客様の Azure 環境に構築する場合は、データの保管と Azure の AI サービスの利用を、お客様の Azure 環境内で行います。
3つの環境から選べます。
手軽に始めて、精度と使い勝手を確かめたい場合に。
個社専用のシングルテナントで、本格利用・全社展開に。
自社の管理ポリシーのもとで、大規模に利用する場合に。
導入前の相談から、運用の改善まで。
当社の生成AIエキスパートが、お客様の状況に合わせて支援します。
文書の登録、アシスタントの分け方、権限設定など、立ち上げに必要な操作をお伝えします。
回答精度を保つための文書の整え方や、利用部門の広げ方をご相談いただけます。
他社の活用事例や、AIエージェントとの連携ノウハウを共有します。
セキュリティ・サポートのよくある質問
Qセキュリティはどのようになっていますか？
スモールスタート向けの共用環境プランに加え、個社個別のシングルテナント（専用環境）を当社環境またはお客様の Azure 環境に構築するプランをご用意しており、高い機密性を保持できます。クラウド基盤は Microsoft Azure です。シナモンAIはプライバシーマーク、ISMS 認証を取得しています。
Q共用環境と専用環境の違いは？
Starter（共用）は、当社の共用環境で手軽に始められるスモールスタート向けのプランです。専用環境のプランでは、個社専用のシングルテナントを当社環境またはお客様の Azure 環境に構築し、SharePoint／Box 連携もご利用いただけます。
Q導入や運用のサポートはありますか？
はい。当社の生成AIエキスパートが使い方のレクチャー、運用のアドバイザリ、ベストプラクティスの共有など、お客様の状況に応じて適切なサポートをいたします。
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
確認してみませんか？
複雑な文書を扱う現場で、
成果が出ています。
金融・製造・IT など、図表や大量の文書を扱う企業での導入・検証事例をご紹介します。各社のインタビュー記事もご覧ください。
- 目的
- 膨大なデータやファイルを取り扱う業務の効率化と生産性向上
- 取り組み
- 図や表を含む複雑で膨大な社内データを高精度に取り込み、業務所管部と職員間のQA対応、投融資領域の業務、本店・営業店間の情報連携に活用。
- 目的
- 生成AIの高い回答精度による効率的なヘルプデスク運営
- 取り組み
- 図表やフローチャートを多く含む調達システムのマニュアルを、LLM が正確に参照できるように。オペレーターの回答確認作業も効率化。
- 目的
- 複雑な表やチャート、手書き文書などを処理し、業務の自動化を推進
- 取り組み
- AIサービス「Fujitsu Kozuchi Generative AI」に Super RAG を組み込み、API で業務システムや既存データベースと接続できる業務AIソリューションとして提供。
- 目的
- データ活用の高度化と、自律的な業務ワークフローの構築に向けた検証
- 取り組み
- iPaaS「HULFT Square」と Super RAG を連携。高精度な検索環境をスピーディーに構築できる点と、AIエージェント構想への展開性を評価。
との連携AIエージェントによる業務自動化を検証
- 目的
- 国内5工場の KY（危険予知）活動の高度化
- 取り組み
- 運用中の KY サジェストシステムに Super RAG を組み込む新システムの本格開発を2026年4月に開始。過去の類似災害・ヒヤリハット事例を即時参照し、作業に潜む危険を AI が提示。
年内導入予定2026年4月 本格開発開始
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
確認してみませんか？
利用規模と環境に合わせて選べる、
4つのプラン。
スモールスタート向けの共用環境から、専用環境（シングルテナント）、お客様の Azure 環境への構築まで。Starter と Basic の分岐点は、登録ファイル数 10,000 ファイル程度が目安です。
まず1つの業務・1種類の文書から。
全社基盤を先に作る必要はありません。価値の出る業務をひとつ選び、御社の文書で確かめてから広げます。
導入支援・問い合わせ対応つき。まとまった期間で多くのテストを実施し、導入に向けた技術的なアドバイスも。
相談する実現できる範囲や前提条件を PoC で明確にしてから、本番構築へ進みます。
Super RAG Pro を見る料金・トライアルのよくある質問
Q無料で試せますか？
はい。5営業日・1ユーザー・1,000ページまでの無償トライアルをご用意しています。手元の文書で、検索・読み取りの精度をご確認いただけます。
QSuper RAG Pro の費用はどのくらいですか？
業務の内容、対象文書の量・種類、連携するシステムによって大きく異なるため、要件を伺ったうえで個別にお見積もりします。まずは無料ヒアリングでご相談ください。
Q契約期間は？
契約期間は1年です。年間利用料には、年間2,400万トークン分のクエリ利用料（質問応答 約4,000回相当）を含みます。
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
確認してみませんか？
AIエージェントへの社内文書の渡し方で、
結果はどう変わるか。
汎用AIエージェント単体と Super RAG 連携を、同じ10問・同じデータで実測しました（2026年9月・当社検証）。
賢さは前提。差がつくのは、文書の渡し方。
AIエージェント活用の「成功」とは、業務に必要な文書がすべて入り、権限を逸脱せず、根拠を追えることで、AIエージェントが自動的にタスクを遂行できることです。
最上位モデルなら、文書数が数百件ほどまでは正答します。ただし同じモデルでも、渡し方で結果が変わることがあります。
現実の業務文書は数百件に収まらないことが多く、ツール内蔵の登録枠が足りません。枠に収まっても、権限管理や根拠の追跡が難しくなります。
使い慣れたAIエージェントはそのまま。業務知識を届ける層を全社基盤として持ち、標準の接続口（MCP）でつなぎます（MCPは正式提供に向け準備中）。
数百件で止まらない。
数千件でも、同じ精度で、根拠つきで。
数百件規模なら、どの方法でも正答率にほとんど差はありません。差が出たのは、扱える件数・根拠の示し方・権限の扱いです。
2026年9月時点の当社検証（公開データ・10問、正式提供前の MCP 連携を使用）。AIツール内蔵の知識機能の上限は製品・プランにより異なり、少数の資料を扱う用途には十分に有効です。
検証の条件
- 目的
- 生成AI・AIエージェントに社内文書を渡す方法の違いによって、回答精度・扱える件数・根拠の示し方がどう変わるかを、公開データで実測する
- モデル
- claude.ai Opus 5（推論「高」）。Copilot Studio の条件は Opus 4.8
- 設問
- 10問（列挙の完全性／全数走査／否定条項・ただし書き／ページをまたぐ表 など）
- 比較した渡し方
- 少数添付／大量添付／プロジェクト知識／Super RAG + MCP（中規模・大規模）
- データ
- 運輸安全委員会 事故調査報告書、国土交通省 土木工事共通仕様書、経済産業省 安全保障貿易管理ガイダンス（いずれも公開資料）
- 実施時期
- 2026年9月
※ 記載のモデル・製品仕様・結果は評価時点のものです。Super RAG の MCP 連携は実装済みで、正式提供に向けて準備中です。
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
確認してみませんか？
よくある質問
Super RAG と Super RAG Pro について、よくいただくご質問をまとめました。
Super RAG について
QChatGPT や Copilot などの生成AIとの違いは？
Super RAG は生成AIそのものではなく、AI が参照する企業ナレッジの品質と、それを探し出す精度を高める基盤です。生成AIを置き換えるものではなく、API 連携で AIエージェントから利用することもできます。一般的な Office 文書や少量の文書の Q&A であれば、生成AIに備わる機能で十分な場合もあります。大量・複雑な文書を正確に扱いたい場合に、Super RAG が力を発揮します。
QSuper RAG は、RAG（検索拡張生成）の製品ですか？
はい。Super RAG は RAG（検索拡張生成）の技術を土台に、文書の解析・検索・根拠の受け渡しまでを担う企業ナレッジ基盤です。特定のAIに組み込むのではなく、さまざまな生成AIやAIエージェントから共通して使える点が特長です。
Qどのような文書に強いですか？
長大な製品仕様書・技術資料、複雑な表・図・グラフを含む文書、スキャンPDF など OCR が必要な文書、複雑なレイアウトの仕様書・帳票、複数文書を横断して検索したいナレッジを重点領域としています。
QAIエージェントと連携できますか？
はい。API 連携により、外部の AIエージェントから Super RAG のナレッジを利用できます。MCP も実装済みで、正式提供に向けて準備中です。
QDify や Copilot Studio と組み合わせて使えますか？
はい。API を通じて、Dify や Copilot Studio などのAIツール・ワークフローから Super RAG のナレッジを呼び出す構成で利用できます。MCP も実装済みで、正式提供に向けて準備中です。構成はご利用環境に合わせてご提案します。
Super RAG Pro について
QSuper RAG と Super RAG Pro の違いは？
Super RAG は、標準のチャット画面や API からそのまま使えるパッケージ製品です。Super RAG Pro は、Super RAG を土台に、お客様の業務に合わせた前処理・検索パイプライン・業務ロジック・業務画面を設計・構築するサービスです。
QSuper RAG 本体をカスタマイズできますか？
業務に合わせる部分は、原則として Super RAG の外側に API ／ MCP を使って構築します。本体のチューニングについては、今後のアップデートや保守への影響を考慮しながら、個別にご相談させていただきます。
QSuper RAG のアップデートで、構築したシステムに影響はありますか？
API ／ MCP は後方互換を維持するよう努めています。ただし、検索結果の傾向が変わる場合などには、構築したシステム側の調整が必要になる可能性があります。その場合の対応は、個別にご相談させていただきます。
Qどの業務が対象になるか分かりません。
実現したいことを伺えれば十分です。標準の Super RAG で足りる場合は、そのようにご案内します。
セキュリティ・サポート
Qセキュリティはどのようになっていますか？
スモールスタート向けの共用環境プランに加え、個社個別のシングルテナント（専用環境）を当社環境またはお客様の Azure 環境に構築するプランをご用意しており、高い機密性を保持できます。クラウド基盤は Microsoft Azure です。シナモンAIはプライバシーマーク、ISMS 認証を取得しています。
Q共用環境と専用環境の違いは？
Starter（共用）は、当社の共用環境で手軽に始められるスモールスタート向けのプランです。専用環境のプランでは、個社専用のシングルテナントを当社環境またはお客様の Azure 環境に構築し、SharePoint／Box 連携もご利用いただけます。
Q導入や運用のサポートはありますか？
はい。当社の生成AIエキスパートが使い方のレクチャー、運用のアドバイザリ、ベストプラクティスの共有など、お客様の状況に応じて適切なサポートをいたします。
料金・トライアル
Q無料で試せますか？
はい。5営業日・1ユーザー・1,000ページまでの無償トライアルをご用意しています。手元の文書で、検索・読み取りの精度をご確認いただけます。
QSuper RAG Pro の費用はどのくらいですか？
業務の内容、対象文書の量・種類、連携するシステムによって大きく異なるため、要件を伺ったうえで個別にお見積もりします。まずは無料ヒアリングでご相談ください。
Q契約期間は？
契約期間は1年です。年間利用料には、年間2,400万トークン分のクエリ利用料（質問応答 約4,000回相当）を含みます。
まずは、自社の文書で
どこまでできるか
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お役立ち資料
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