
生成AIチャットボットの法人向けSaaSソリューション
ナレコムAI Chatbot
スモールスタートが可能な料金体系を採用しており、
生成AIを試したい部門での導入から本格的な全社展開まで、幅広くご利用いただけます。




🧠 1. セマンティックキャッシュとは何か 従来のキャッシュは、「まったく同じ文字列の質問」に対してのみ結果を再利用します。しかし生成AIの世界では、質問の書き方が少し違うだけで意味は同じことが多いため、文字列一致型のキ […]
はじめに この記事は株式会社ナレッジコミュニケーションが運営するチャットボット と AIエージェント Advent Calendar 2025 の16日目にあたる記事になります! RAG(Retrieval-Augmen […]
■ はじめに:RAGが便利なほど“ガバナンスの重さ”は増す Day1〜Day14で繰り返し触れてきたように、生成AIの攻撃面は 「AI自身」だけでなく「AIが読むデータ」まで広がる のが特徴です。 https://qii […]
■ はじめに:プロンプト攻撃は“入力だけ”の問題ではない 生成AIのセキュリティ事故は、入口(プロンプト)だけではなく、出口(モデル出力)から起きるケースが急増しています。 “無視せよ系”の攻撃が入力に紛れている RAG […]
■ はじめに:生成AI時代の「個人情報リスク」は“人の操作”では防げない 生成AIが業務に入り込むと、次のようなシーンはあっという間に発生します。 ・ユーザーがチャットにうっかり名前を書いてしまう ・FAQボットが社内文 […]
■ はじめに:生成AIの“ガバナンス層”としての役割 Azure AI Content Safety は、AIモデルの前後に “安全フィルタ” を置くことで、ユーザー入力・AI出力の両方を監査・制御できるガバナンス層 を […]
■ はじめに:AIの“振る舞い”はプロンプトで決まる 生成AIを使う際、もっとも誤解されやすいポイントがあります。 「プロンプトはただの入力文ではなく、AIの“安全装置”でもある」 プロンプトの書き方ひとつで、 情報漏え […]
■ はじめに:AI活用の成否は「データ分類」で決まる 生成AIの導入が加速する一方、次のような困りごとが増えています。 「この情報、AIに入れていいの?」 「要約だけなら大丈夫?」 「コードはどこまで貼っていいの?」 実 […]
■ はじめに:AI活用の最大の悩みは「どこまで入力していいか」 生成AIが社内に広がるほど、次のような質問が急増します。 「この資料、AIに投げていいの?」 「固有名詞だけ伏せれば安全?」 「データの“境界線”って誰が決 […]
■ はじめに ここ数カ月、各社で共通して聞こえてくる声があります。 「結局、何を決めれば“安全にAIを使っている”と言えるのか?」 生成AIの導入が広がる一方、判断の軸が社内に存在しないことで、情シス側もビジネス側も、ど […]