vijraとは
RAG構築の手間を省き、RAGを用いたサービスの開発を支援する、開発者向けBackend as a Serviceです。
チャットデータに特化することで、インスタント・高性能・低コストを実現しています。
何を可能にするか
開発コストの低下やLLMを用いた非構造情報の活用を背景に、組織ごとに最適化されたツールの開発が進むと考えています。エージェント化が進む中で、フロントエンドの重要性は下がり、バックエンドのデータ基盤がより重要になります。
一方で、RAGの現状には課題があります。ナレッジ検索にユースケースが限定されていること、精度の低さ、そして個別開発による導入コストの肥大化です。
RAG開発を担うシステムベンダーは、個社ごとに異なる条件の中で設計し、前処理から構築までをスクラッチで開発する必要があり、多大な工数が割かれています。
vijraはそのプロセスを丸ごと担うことで、生産性の向上・高付加価値な作業への専念・価格優位性の確保を可能にします。
なぜチャットデータなのか
企業が保有するデータの約9割は、数値ではなく言葉でできています。議事録、メール、レポート、会話ログなどの「非構造データ」です。その中でも、私たちがチャットデータに着目する理由は明確です。
チャットは、組織内で最も情報密度の高いデータだからです。
チャットには、感情、温度感、背景、行間、相手の反応、思考の変遷が“自然に”含まれています。「議事録より、雑談の“実は…”のほうが本質を突いている」という経験はありませんか？
- 「A社は前向きと言ってますが、実は…」
- 「現場はこの機能あまり好意的ではなくて…」
- 「担当者のトーンが最近変わっていて…」
こうした“データベースに記録されない文脈”こそ、AIが最も必要としている情報です。
深さ
「結果」だけでなく「なぜその結果になったのか」まで分かる。意思決定の経緯、関係者の反応、議論の変遷がすべて残っています。
速さ
現場の最前線からリアルタイムで供給され続ける。常に最新の組織状態を反映したデータが自然に蓄積されます。
広さ
営業、開発、バックオフィス、すべての部署の“今”を横断的に捉えられる。組織全体のコンテキストを把握できます。
この三拍子を同時に満たすデータは、チャット以外にありません。
そしてLLM（大規模言語モデル）の登場により、これまで“宝の持ち腐れ”だったチャットデータが、初めて実用的に活用できるようになりました。話者交代、流れの遷移、背景の仮説、感情の揺れ。これらを捨てずに読み取れるようになったことで、チャットデータは企業にとって最も価値の高い情報源へと変わったのです。
研究開発について
チャットデータには特有の難しさがあります。会話におけるノイズ（誤字や表記ゆれ）、語彙や意味の理解（固有表現、数量、否定・強調・推測・婉曲、主語省略、代名詞省略など）、談話構造と文脈の整理、真偽のチェックなど、あらゆるケースを想定した対応が必要です。
これらの課題を解決するため、前処理・DB構築・システムプロンプト等を継続的に改善し、多くの試行を重ねて最適化しています。最新の研究結果に基づき、エージェンティックRAG、ワークフロー処理、Graph RAGなど、さまざまなアプローチを検証し、システムを更新し続けています。
利用モデル
コンテキスト補完にGemini Flash、検索にGPT-5を採用。用途に応じた最適なモデルを選定しています。
今後の拡張
今後の改修で、利用モデルやtemperature等のパラメータをユーザーが任意に設定できるようにする予定です。
何が違うのか
vs 一般的なRAG開発会社
現状の課題
- •個別開発が前提で高コスト
- •導入まで時間がかかる
- •ナレッジ検索がメインユースケース
vijraの場合
- APIを接続するだけで自動構築
- 圧倒的に低コスト・高スピード
- HR、マネジメントなど多様なユースケースに対応
vs LLMネイティブのRAG機能
現状の課題
- •チャットに特化していない
- •RAGの精度が低く「精度の低い検索」になりがち
- •コンテキストや人間関係の考慮が弱い
vijraの場合
- チャットデータに完全特化
- コンテキスト、人間関係、役職、キャラクターなどの動的情報を活用
- HR領域やマネジメントでの高度な活用が可能
活用シーン
ライトな活用
ナレッジ検索
組織内の情報を高精度で検索
業務効率化
日報作成、勤怠管理の自動化
オンボーディング支援
プロジェクト内容、役割、キャラクター、変遷まで把握
タスク管理bot
リマインド、レビュー先の自動アテンド、会話内容からの提案
ヘビーな活用
HR領域
可視化・分析・評価まで一気通貫。グループワーク採用を人事1人で回すことも可能に
プロジェクト管理・マネジメント
チームの状態把握、意思決定支援
こんな方におすすめ
おすすめ
- 要望を詰める部分から提案したいベンダー
- 「使ってみたいけど高い・ハードルが高い」というお客様を抱えているベンダー
- 自社のRAGを構築したい社内エンジニア
- RAGを用いたアプリケーション開発をしたい新規事業担当者・スタートアップ
不向きな方
大規模なRAG開発を検討している方
複数データソースを統合した大規模開発には、AIワークフローの一部としての採用をおすすめします
いいことづくめ？そんなことはありません
vijraはまだβ版です。課題も山積みですが、正直にお伝えします。
カスタマイズ性: 現状は限定的ですが、今後拡張予定です。
対応データソース: 現在はチャットデータのみです。そのため、大規模なRAG開発には向いていません。今後、対応ツール・データソースを増やしていく予定です。
β版だからこそ、皆さまのフィードバックが開発の方向性を決めます。
開発の背景
vijraは、貢献証明プラットフォームの開発過程から生まれました。
貢献を評価する上での手間や属人性の問題に直面し、LLMの活用を検討。しかし、前処理や構築などのプロセスを自動化できるサービスが存在しないことに気づきました。
既存のRAG開発会社は高いフィーを払ってもナレッジ検索しかできず、LLMネイティブの機能は精度が低い。この領域での課題解決を行うことを決め、vijraの開発に至りました。