「社内データをAIに連携させたいけれど、RAGとMCPのどちらを選べばいいのか分からない」
「最近よく聞くMCPは、これまでのRAGシステムを不要にするものなの？」
生成AIを活用した開発現場において、このような疑問を持つエンジニアやPMの方が増えています。
これまでは外部データをAIに参照させる手法としてRAG一択だったものが、MCP（Model Context Protocol）の登場により、選択肢やアーキテクチャの考え方が大きく変わりつつあるからです。
本記事では、RAGとMCPの決定的な違い、それぞれの仕組み、そして最強の組み合わせ方について解説します。
AI開発の最前線で技術支援を行っている弊社が、2025年時点での最新トレンドを踏まえて、実務で使える知識のみを厳選しました。
これから自社システムを構築する上で、どの技術を採用すべきかが明確になりますので、ぜひ最後までご覧ください。
RAGとMCPの基本：それぞれの役割を正しく理解する
AI開発において「データ連携」は最も重要なテーマです。
しかし、RAGとMCPは解決しようとしている課題のレイヤーが異なります。
まずは、それぞれの技術がどのような役割を果たしているのか、基本的な定義と仕組みを整理しておきましょう。
両者の違いを明確にすることで、開発における適切な使い分けが見えてきます。
RAG（検索拡張生成）とは？仕組みとメリット
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、LLM（大規模言語モデル）が学習していない外部の知識を検索し、その情報をプロンプトに含めることで回答を生成する「手法」のことです。
基本的には、社内ドキュメントやマニュアルなどの膨大なテキストデータを「ベクトル化」してデータベースに保存し、ユーザーの質問に関連する部分だけを抽出してAIに渡します。
RAGの最大のメリットは、非構造化データの扱いに長けていることです。
例えば、PDFのマニュアル、過去の議事録、Slackの会話ログなど、形式が定まっていない大量のテキストデータの中から、文脈的に近い情報を探し出すことができます。
また、LLM自体を再学習（ファインチューニング）させる必要がないため、情報の更新が容易である点も大きな特徴です。
データベースの中身を差し替えるだけで、AIは最新の情報を元に回答できるようになります。
従来のAI開発では、このRAGアーキテクチャを構築することが、社内データ活用のスタンダードでした。
こちらはRAGの概念を提唱したLewisらによる基礎論文です。技術的な原点について詳しく知りたい方は合わせてご覧ください。 https://arxiv.org/abs/2005.11401
MCP（Model Context Protocol）とは？仕組みとメリット
MCP（Model Context Protocol）は、AIモデルと外部のデータやツールを接続するための「共通規格（プロトコル）」です。
Anthropic社によって提唱され、現在では多くのAIツールやエディタで採用されているオープン標準です。
これまでのAI開発では、Google Driveに繋ぐならGoogleのAPI、Slackに繋ぐならSlackのAPIといったように、それぞれのサービスに合わせて個別の接続プログラムを書く必要がありました。
しかし、MCPという共通の規格を使うことで、一度「MCPサーバー」を用意すれば、Claude DesktopやCursor、VSCodeなど、MCPに対応したあらゆるクライアントから同じようにデータへアクセスできるようになります。
MCPのメリットは、接続の標準化とエコシステムの広さにあります。
単にテキストを読むだけでなく、データベースへのクエリ実行、ローカルファイルの操作、外部APIを通じたアクションなど、AIが「実行」できる範囲を安全かつ簡単に拡張できる点が革新的です。
こちらはAnthropic社によるMCPの公式紹介記事です。開発の背景や目指すビジョンについて詳しく知りたい方は合わせてご覧ください。 https://www.anthropic.com/news/model-context-protocol
なぜ今「RAG」と「MCP」が比較されているのか
本来、RAGは「パターン（手法）」であり、MCPは「プロトコル（規格）」であるため、これらは対立する概念ではありません。
しかし、現場で比較検討されることが多いのは、どちらも「AIに外部データを与えて賢くする」という目的が同じだからです。
特に、MCPサーバーの中に「検索機能」を持たせることで、MCP経由でRAGのような挙動を実現できるため、境界線が曖昧になっています。
また、開発者にとっては「自前でPythonコードを書いてRAGパイプラインを作る」のか、「既存のMCPサーバーを利用してデータ接続を行う」のかという、実装工数の観点での比較も重要です。
2025年の現在、GPT-5のような高度な推論能力を持つモデルが登場し、AI側で処理できるタスクが増えたことで、データ接続の方法論も再定義されています。
次章では、この両者が互いにどう関係し、どう使い分けるべきかを深掘りします。
【徹底比較】MCPはRAGの代わりになるのか？
「MCPを使えば、もう面倒なRAG構築はしなくていい」という意見も聞かれますが、それは半分正解で半分間違いです。
MCPはRAGを完全に置き換えるものではなく、RAGの実装方法を進化させるものだと捉えるのが正確です。
ここでは、データの取得方法や得意分野の違いから、両者の関係性を決定づけます。
どちらか一方を選ぶのではなく、適材適所で組み合わせる視点を持つことが成功の鍵です。
決定的な違いは「データの取得方法」と「接続の標準化」
RAGとMCPの最大の違いは、データへのアプローチ方法です。
従来のRAGシステムでは、事前にデータをチャンク（小分け）し、ベクトル化して保存するという「前処理」が必要不可欠でした。
ユーザーが質問した瞬間に検索が走るものの、検索対象はあくまで事前に準備されたベクトルデータです。
一方、MCPは「リアルタイム接続」に主眼を置いています。
AIが必要だと判断したタイミングで、データベースにSQLを投げたり、APIを叩いて最新の在庫状況を確認したりと、生のデータソースへ直接アクセスしに行きます。
また、RAGはシステム全体のアーキテクチャを指すことが多いのに対し、MCPはその接続部分のインターフェース仕様を指します。
つまり、「MCPという規格を使って、RAGという仕組みを作る」ことも十分に可能です。
この階層の違いを理解していないと、無意味な比較議論に陥ってしまいます。
こちらはMCPの技術的な仕様についてまとめた公式ドキュメントです。プロトコルの詳細な構造について確認したい方は合わせてご覧ください。 https://modelcontextprotocol.io/specification/2025-06-18
RAGが得意なこと（大規模データ・非構造化データ）
RAGが依然として優位性を持っているのは、数万ページに及ぶような「大規模な非構造化データ」の検索です。
例えば、全社規定、過去数年分の技術ドキュメント、製品マニュアルの全てをAIに参照させたい場合、これらをすべて生のテキストとして毎回読み込ませるのはコスト的にも速度的にも現実的ではありません。
ベクトル検索を用いたRAGであれば、膨大なデータの中から「意味的に関連する部分」だけを高速に抽出できます。
キーワードが一致していなくても、文脈が似ている情報を探し出せるのはベクトル検索の強みです。
GPT-5のような最新モデルはコンテキストウィンドウ（扱える文字数）が非常に大きいですが、それでも企業全体のナレッジを全てプロンプトに入れることはできません。
情報の「選別」というプロセスにおいて、RAGの技術は今後も不可欠な要素であり続けます。
MCPが得意なこと（リアルタイムデータ・システム操作）
MCPが圧倒的な強みを発揮するのは、構造化データの取得や、ツールとしての操作が必要なシーンです。
例えば、「現在のサーバーのCPU使用率を確認して」や「特定のIDを持つ顧客の直近の注文データを取得して」といったタスクです。
これらは事前のベクトル化には向きません。
刻一刻と数値が変わるため、リアルタイムにシステムへ問い合わせる必要があるからです。
MCPを使用すれば、AIに対して「このツールを使えばDBに接続できる」という定義（リソースやツール）を与えるだけで、AIが自律的にクエリを作成し、データを取得して回答します。
また、単に情報を読むだけでなく、「カレンダーに予定を入れる」「ファイルを書き換える」といったアクションを伴う場合も、MCPの独壇場です。
RAGは「読む」ことに特化していますが、MCPは「使う」ことまでを含んだプロトコルだからです。
結論：MCPはRAGを「置き換える」のではなく「強化」する
結論として、MCPは従来のRAGシステムを置き換えるものではありません。
むしろ、RAGシステムの一部をMCP化することで、システムをより柔軟でメンテナンスしやすいものに強化できます。
例えば、これまではRAGのために専用の検索APIを自作していた部分を、MCPサーバーとして実装し直すケースが増えています。
そうすることで、その検索機能をチャットボットだけでなく、IDE（統合開発環境）や他のAIエージェントからも共通して利用できるようになります。
「知識の検索はRAG的なアプローチで、システムへの接続はMCPで行う」
これが、2025年における最も標準的で強力な設計思想です。
次の章では、MCPを導入することで具体的にどのような課題が解決されるのかを見ていきましょう。
従来のRAG開発が抱えていた課題とMCPによる解決
これまで多くの企業がRAGシステムの構築に挑戦してきましたが、運用フェーズで多くの課題に直面してきました。
開発コストの増大や、精度の維持、そして連携先の増加に伴うメンテナンス地獄です。
MCPの導入は、こうした「RAG開発の疲れ」を解消する特効薬となり得ます。
具体的にどのような課題があり、MCPがそれをどう解決してくれるのかを解説します。
これまでの課題：データソースごとの個別実装が大変
従来の開発では、データソースが増えるたびに「つなぎ込み」のコードを書く必要がありました。
社内Wikiと連携し、次はNotionと連携し、さらに自社のSQLデータベースとも連携したいとなった場合、それぞれのAPI仕様を学習し、個別にPythonで連携プログラムを実装しなければなりません。
さらに、それぞれのAPIの仕様変更があれば、その都度メンテナンスが必要です。
複数のデータソースを横断して検索させるロジックも複雑になりがちで、エンジニアの工数がひたすら「パイプラインの維持」に割かれてしまうという問題がありました。
これはAIの本質的な価値である「推論や生成」以外の部分で、多大なコストがかかっている状態でした。
これまでの課題：コンテキストウィンドウの制限と精度の壁
RAGでは、検索して取得したテキストをプロンプトに挿入しますが、これには物理的な限界や精度の問題がありました。
検索精度が低いと、関係のない情報が大量にAIに渡され、ハルシネーション（嘘の回答）の原因になります。
また、2025年現在、GPT-5などのモデルは長考モード（Thinking）を搭載し、複雑な推論が可能になりましたが、それでも不要な情報を大量に読み込ませることは、推論のノイズになり、かつAPI利用料の無駄遣いにもつながります。
従来のRAGでは「とりあえず検索して上位の文章を全部突っ込む」というアプローチになりがちで、AIにとって本当に必要な情報だけを渡すという制御が難しい側面がありました。
MCPの解決策：あらゆるデータソースへの接続を「共通化」できる
MCPを導入する最大のメリットは、接続の抽象化です。
一度「PostgreSQL用のMCPサーバー」や「Notion用のMCPサーバー」を導入してしまえば、AI側（クライアント）からは統一されたインターフェースでアクセスできます。
開発者は、データソースごとに複雑なビジネスロジックを書く必要がなくなります。
オープンソースで公開されている既存のMCPサーバーを利用すれば、設定ファイルを書くだけで連携が完了することさえあります。
これにより、データソースの追加が劇的に簡単になります。
企業は「AIとどう繋ぐか」に悩む時間を減らし、「どのデータを繋ぐべきか」という戦略的な意思決定に時間を割けるようになるのです。
MCPの解決策：必要な時だけ情報を取得し、コストを削減する
MCPを利用すると、AI（LLM）自身が「今、この情報が必要だ」と判断した時にだけ、特定のツール（Tool）を呼び出して情報を取得します。
これは「Tool Use」や「Function Calling」と呼ばれる仕組みを標準化したものです。
例えば、ユーザーの質問に対して即答できる場合は外部アクセスを行わず、正確な数字が必要な場合だけデータベースを参照するといった挙動が自然に行われます。
GPT-5のような高性能モデルは、この「道具を使う判断」の精度が飛躍的に向上しています。
結果として、常に大量の参考資料をプロンプトに含める必要がなくなり、トークン消費量を抑えつつ、回答の精度を高めることが可能になります。
必要な時に、必要な分だけデータを取得する。
このスマートな連携こそがMCPの真骨頂です。
RAGとMCPを組み合わせた最強のアーキテクチャ
ここまでの解説で、RAGとMCPは競合するものではなく、補完し合う関係であることがお分かりいただけたかと思います。
では、実際にこれらを組み合わせてシステムを構築する場合、どのような構成になるのでしょうか。
ここからは、実務で採用されている具体的なアーキテクチャのパターンを紹介します。
2025年のスタンダードとも言える、拡張性とセキュリティを両立した構成案です。
MCPサーバーを使って外部知識（ナレッジベース）に接続する
最も基本的な構成は、既存のナレッジベース（Notion、Google Drive、Confluenceなど）への接続をMCPサーバー経由で行うパターンです。
これらのサービスはすでに公式やコミュニティによってMCPサーバーが提供されていることが多く、導入のハードルが非常に低くなっています。
ユーザーがAIに対して「先週の会議の決定事項を教えて」と聞くと、AIはMCP経由で議事録が格納されているドキュメントツールを検索し、内容を取得して回答します。
この場合、検索のロジック（キーワード検索なのか、意味検索なのか）はMCPサーバー側の実装に依存しますが、AI側からは「ツール」として透過的に扱えます。
ベクトルデータベースをMCP経由で利用するメリット
本格的なRAGシステムを構築する場合、QdrantやPineconeといったベクトルデータベースを、MCPサーバーとしてラップして提供する構成が強力です。
「Vector DB MCP Server」のようなものを用意し、AIには「社内規定検索ツール」として認識させます。
この構成の利点は、AIがベクトル検索の実行自体をコントロールできる点です。
ユーザーの質問があまりに曖昧な場合、AIが自律的に「検索クエリ」を生成し直し、より適切なキーワードでベクトルデータベースに問い合わせを行うことができます。
従来のRAGでは、ユーザーの入力をそのまま検索に回して失敗することがありましたが、間にLLMの推論とMCPを挟むことで、検索精度を自律的に修正・向上させるエージェント的な動きが可能になります。
こちらはベクトルデータベースQdrantをMCPサーバーとして実装するためのリポジトリです。具体的なコードや設定方法について知りたい方は合わせてご覧ください。 https://github.com/qdrant/mcp-server-qdrant
ローカルファイルや社内APIを安全にLLMに繋ぐ方法
セキュリティを重視する企業にとって、MCPは非常に相性の良い技術です。
MCPサーバーはローカル環境（ユーザーのPC内や、ファイアウォール内のサーバー）で動作させることができます。
例えば、「Claude Desktop」アプリを使用する場合、PC内の機密ファイルへのアクセス権を持つMCPサーバーをローカルで立ち上げれば、データ自体をクラウド上のサーバーにアップロードすることなく、AIに中身を参照させることが可能です（※LLMへの送信は発生しますが、データソースへの直接アクセス権を外部に出す必要がありません）。
社内限定のAPIや、インターネットから遮断されたデータベースであっても、同じネットワーク内にMCPサーバーを置くことで、安全にLLMと連携させることができます。
これは金融機関や医療機関など、データの持ち出しに厳しい規制がある業界での活用が進む大きな理由です。
こちらはMCPにおける認証とセキュリティのベストプラクティスについて記述された公式ドラフトです。安全な接続設計について深く知りたい方は合わせてご覧ください。 https://modelcontextprotocol.io/specification/draft/basic/authorization
開発ツールにおけるRAGとMCPの活用（Cursor・Cline・VSCode）
MCPの影響力は、チャットボットシステムだけにとどまりません。
エンジニアが日常的に使用する開発ツール（IDE）の世界でも、MCPによる情報連携が標準になりつつあります。
開発効率を劇的に向上させるために、どのようにMCPを活用できるのか。
人気のAIエディタやプラグインを例に、具体的な活用シーンを見ていきましょう。
CursorでMCPを活用してドキュメントを参照させる
AI搭載エディタとして覇権を握りつつある「Cursor」も、MCPに対応しています（または同等のコンテキスト連携機能を強化しています）。
開発者は、プロジェクト固有のドキュメントや、社内で管理しているライブラリの仕様書を、MCPを通じてCursorに認識させることができます。
これにより、コーディング中に「この社内ライブラリの使い方は？」と質問すると、Cursorが自動的に社内ドキュメントを検索（RAG）し、正確なサンプルコードを提案してくれるようになります。
わざわざブラウザでドキュメントを探しに行く必要がなくなり、エディタ内で全てが完結します。
VSCodeとCline（Claude Dev）でのMCP連携設定
VSCodeの拡張機能である「Cline（旧Claude Dev）」などは、MCPクライアントとしての機能を強力にサポートしています。
設定ファイルに利用したいMCPサーバー（例えばPostgreSQLやGitHubなど）を記述するだけで、エディタ上のAIアシスタントがそれらのリソースを自由に操作できるようになります。
「データベースのスキーマを確認して、新しいテーブルを作成するマイグレーションファイルを書いて」と指示すれば、AIが実際のDB構造をMCP経由で見に行き、矛盾のないコードを生成します。
RAG的に過去のコードベースを参照しつつ、MCPで現在の環境を確認するというハイブリッドな開発体験が得られます。
Claude DesktopアプリでローカルRAG環境を構築する
Anthropicが提供するClaude Desktopアプリは、MCPを最も手軽に体験できる環境です。
ローカルにあるフォルダやファイルを対象としたシンプルなMCPサーバー（Filesystem MCPなど）を設定するだけで、自分のPC全体をRAGの対象にするような使い方ができます。
例えば、過去数年分のプロジェクトフォルダを対象に設定しておけば、「あのプロジェクトで使った設定ファイルの書き方を探して」といった曖昧な指示でも、ローカルファイルを検索して回答してくれます。
これを個人レベルで簡単にセットアップできるのが、MCPの普及を後押ししています。
既存のMCPサーバーを活用して開発工数を下げる
MCPのエコシステムには、すでに多くの「出来合いのサーバー」が存在します。
GitHub、Google Drive、Slack、PostgreSQL、Puppeteer（ブラウザ操作）など、主要なサービスへの接続用サーバーはコミュニティによって開発・公開されています。
開発者は、これらを利用することで、ゼロからRAGのパイプラインやAPI連携コードを書く必要がなくなります。
「つなぐ」部分は既存のMCPサーバーに任せ、自分たちは「どう活用するか」というプロンプトやUIの設計に集中できるのです。
これは開発工数の大幅な削減につながります。
自社開発でRAGとMCPのどちらを採用すべきか？
ここまでRAGとMCPの技術的な側面を見てきましたが、最終的に自社のプロジェクトでどちらを、あるいはどう組み合わせて採用すべきなのでしょうか。
プロジェクトの目的や扱うデータの性質によって、最適な選択肢は変わります。
最後に、意思決定のための指針を3つのケースに分けて提示します。
大量の社内ドキュメント検索なら「ベクトル検索RAG」
もしあなたの目的が「数千〜数万件のPDFマニュアルから、回答に必要な部分を探し出すQAボット」を作ることなら、まずは王道の「ベクトル検索を用いたRAG」を構築すべきです。
この場合、MCPは必須ではありません。
大量のテキストから意味検索を行う機能は、ベクトルデータベースと埋め込みモデル（Embedding）の領域です。
まずはしっかりとしたRAGパイプラインを構築し、検索精度を高めることに注力しましょう。
その上で、将来的にその検索機能を他のツールからも使いたいとなった段階で、RAGシステム全体をMCPサーバー化することを検討すれば十分です。
DB操作やAPI連携が必要なツールなら「MCP」
目的が「在庫確認」「予約登録」「サーバー監視」「コード生成時のリファレンス参照」といった、構造化データへのアクセスやアクションを含む場合、MCPの採用を強く推奨します。
これを従来のRAG（テキスト検索）のアプローチだけで解決しようとするのは無理があります。
AIに適切な「道具（Tool）」を与えるアプローチが必要であり、その標準規格であるMCPを採用することで、開発効率と拡張性が担保されます。
特に、将来的に連携ツールが増える可能性があるなら、最初からMCP対応を前提に設計しておくべきです。
将来的な拡張性を考えるならMCP対応を前提にする
2025年以降、AIエージェント（自律的にタスクをこなすAI）の実用化が急速に進んでいます。
AIエージェントは、複数のデータソースやツールを横断して作業を行います。
もしあなたが社内システムやデータ基盤を構築しているなら、それらを「MCPサーバー」として提供できるようにしておくことは、非常に価値のある投資です。
そうすれば、Claudeであれ、GPT-5を利用したカスタムエージェントであれ、あらゆるAIからあなたのシステムを利用できるようになります。
「AIに優しいインフラ」を作ることが、今後の競争力を左右します。
RAGとMCPに関するよくある質問
最後に、RAGとMCPの導入検討時によく挙がる疑問とその回答をまとめました。
技術選定の際の参考にしてください。
MCPを使うには特定のLLM（Claude等）が必要ですか？
MCPはAnthropicが主導して策定しましたが、プロトコル自体はオープン標準です。
当初はClaudeシリーズでの利用がメインでしたが、現在ではOpenAIのモデル（GPT-4oやGPT-5など）を利用するアプリケーションや、LangChainなどのフレームワークでもMCPをサポートする動きが広がっています。
したがって、特定のLLMにロックインされる心配は減りつつありますが、現状ではClaude環境での動作が最も安定しています。
既存のRAGシステムをMCPに移行するメリットは？
最大のメリットは「再利用性」です。
既存のRAGシステムが単独のチャットボットとしてしか使えないのに対し、その検索機能をMCPサーバーとしてラップすれば、VSCode等のエディタや、他のAIエージェントからもその知識ベースを利用できるようになります。
システムを「作り切り」にせず、社内の共通資産として活用したい場合に移行のメリットがあります。
セキュリティ面での違いはありますか？
RAGもMCPも、設計次第でセキュリティ強度は変わります。
ただ、MCPは「ローカル主導」での接続が設計思想に含まれているため、APIキーや認証情報をユーザーの手元（または自社サーバー内）で管理しやすい構造になっています。
外部のSaaSにデータを預けることなく、自社の管理下にあるデータソースへAIを接続させる構成が組みやすいため、エンタープライズ用途でのセキュリティ要件を満たしやすいと言えます。
こちらはMCP導入時に考慮すべきセキュリティリスクについて専門家が解説した記事です。リスク管理の観点を養うために合わせてご覧ください。 https://www.pillar.security/blog/the-security-risks-of-model-context-protocol-mcp
【警告】「とりあえず自社開発」が命取り？生成AIプロジェクトの3割が頓挫する不都合な真実
「社内データを学習させたRAGを作ろう」——。もしそう安易に考えているなら、それは危険な賭けかもしれません。多くの企業が生成AIの自社開発に乗り出していますが、その裏で死屍累々の「PoC（概念実証）疲れ」が起きていることをご存知でしょうか。最新の調査データは、自前主義の限界を残酷なまでに示しています。
ガートナーなどの調査機関によると、生成AIプロジェクトの少なくとも30%以上が、2025年末までにPoC段階で放棄されると予測されています。
これは、企業が直面する「データ品質の壁」「コストの増大」「明確なビジネス価値の欠如」が主な原因です。
さらにMITの研究レポートに関する報道では、ビジネスにおける生成AI導入の試みの90%以上が期待通りの成果を上げられず、失敗に終わっているという衝撃的な見解さえ示されています。
この背景には、技術の進化スピードがあまりに速すぎるという問題があります。
本記事で解説する「RAG」から「MCP」へのパラダイムシフトのように、半年かけて作ったシステムが、完成する頃にはすでに時代遅れになっている——そんなリスクが常につきまといます。
エンジニアのリソースを「車輪の再発明」に浪費させ、結果としてメンテナンス不可能な「技術的負債」を抱え込む。
これが、思考停止した「自前主義」の末路です。
賢い企業は今、「作る」ことから「使いこなす」ことへシフトしています。
技術の細部はプロやプラットフォームに任せ、自社は「どう価値を生むか」というコア業務に集中する。
この記事では、最新の技術トレンドであるRAGとMCPの違いを解説しますが、その複雑さを知れば知るほど、外部リソース活用の重要性が浮き彫りになるはずです。
引用元：
Gartner, Gartner Predicts 30% of Generative AI Projects Will Be Abandoned After Proof of Concept By End of 2025 (July 2024)
The Economic Times, MIT study shatters AI hype: 95% of generative AI projects are failing (August 2025)
まとめ
RAGとMCPの違いや、それぞれの技術的な特性について解説してきましたが、これらを自社だけで構築・運用するには高度な専門知識とエンジニアリソースが必要不可欠です。
記事で触れた通り、データ連携の仕様変更やセキュリティ対策、さらには日進月歩のAI技術への追従など、開発現場の負担は計り知れません。
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RAGやMCPのような複雑な技術選定に悩まなくても、メール作成や議事録作成、社内ドキュメント検索といった業務を「アプリ」として選ぶだけで、誰でも直感的にAIを活用できます。
しかも、Azure OpenAI Serviceを基盤にしているため、データセキュリティが万全で、社内データを扱う際の情報漏えいの心配もありません。
さらに、AIコンサルタントによる手厚い導入サポートがあるため、「社内にエンジニアがいない」「何から始めればいいかわからない」という企業でも安心してスタートできます。
導入後すぐに効果を実感できる設計なので、PoCで終わってしまうリスクを避け、確実に業務効率化を実現できる点が大きな魅力です。
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