社内AIチャットボットの作り方。法人プラン・ノーコード・RAG・Gemini Notebookの選び方と費用

「総務への問い合わせを減らしたいので、社内AIチャットボットを作りたい」。
推進担当のもとには、こうした相談がよく届くと思います。

社内チャットボットの作り方は、開発会社に頼む以外にも、今はいくつかの道があります。
法人プランのAIで作る、ノーコードの製品を入れる、RAGを開発する、Gem や Gemini Notebook（旧NotebookLM）で部門が作る、の4つです。
ただ、どれを選んでも、何に答えるかと、答えられない質問を誰が受けるかを決めていないと、公開しても使われなくなります。

この記事では、構成と4つの作り方の選び方、部門が自分で作るやり方を先に見ます。
後半は、作る手順と人に回す道、費用の目安、作ったあとの配り方です。
社内ナレッジにAIを使う全体の選び方は、社内ナレッジをAIで活用する方法。ツール導入・RAG・手持ちのAIの選び方にまとめています。

社内AIチャットボットは、画面・AI・社内の資料・人の窓口で組み立てます

作り方を比べる前に、社内AIチャットボットが何でできているかを押さえておきます。
どの作り方を選んでも、組み立てる部品はほとんど同じです。

• 質問を受ける画面：専用のチャット画面、Teams や Google Chat など

• 答えの文を作るAI：ChatGPT・Gemini・Copilot などのモデル

• 社内の資料をつなぐ部分：質問に合う箇所を規程やマニュアルから探して、AIに渡す

• 見せる範囲を分ける仕組み：ログインと、資料ごとに見られる人の設定

• 人の窓口：AIが答えられない質問を受ける担当と、その連絡先

答えの出来をいちばん左右するのは、社内の資料をつなぐ部分です。
この「探してから答える」仕組みがRAGと呼ばれるもので、中身は社内文書をAIで検索する方法。RAGの仕組みと、作らずに始めるやり方で詳しく扱っています。

「AIでチャットボットを作るとは、何を作るのか」と聞かれたら、上の部品のどこを自社で組み、どこを契約中のサービスに任せるかを決める作業だと答えられます。

もっとも、社内の資料を使わない作業なら、ボットを作らなくても足ります。
開発会社のソフィエイトは公開している記事で、メールの下書きや議事録の要約なら法人プランのAIで足りるとしています。
作る意味があるのは、社内の文書から答えて出典を示させたい場合と、業務の流れに沿ってAIに聞き返させたい場合だそうです。
つまり、ボットを作るのは「うちの規程ではどうなっているか」に答えさせたいときです。

社内AIチャットボットの作り方は4つあり、契約中のAIと資料の置き場所で選びます

部品のどこを誰が用意するかで、作り方は4つに分けられます。
先に表で並べてから、法人プランのAI、ノーコードの製品、RAGの開発を順に見ていきます。

Microsoft 365 の会社なら、Copilot のエージェントが候補になります。
2026年10月24日に確かめた Microsoft のドキュメントでは、エージェント ビルダーで SharePoint の資料などを知識に指定し、Teams などから作れるとされています。
ただ、組織のデータを使うには、Microsoft 365 Copilot のライセンスか、テナントでの従量課金が要ります。
共有の範囲によっては、SharePoint のファイルの権限を手で直す必要があることも、既知の制限として書かれています。

ChatGPT の法人プランなら、社内ナレッジの機能が候補です。
2026年10月時点の OpenAI のヘルプでは、Business・Enterprise・Edu で使え、本人がすでに見られる情報にだけ届くとされています。
一方で、社内ボットによく使われてきたカスタム GPT は、すべてのプランで2026年12月11日に提供を終える予定です。
延期が認められた Enterprise でも2027年2月11日までなので、「GPTsで作ればいい」と考えていたなら、新しく作るボットの土台にはしないほうが作り直さずに済みます。

「社内ChatGPTを作るには？」と聞かれたら、答えは2通りあります。
法人プランの社内ナレッジを使うか、APIで自社の画面を作るかで、後者は表のRAGを開発するやり方に入ります。

ノーコードの製品は、資料やFAQを画面から登録するだけで、チャットで答える窓口を用意できます。
資料を製品の側へ移す作業が要り、料金の形も製品ごとに違うので、使う人数と質問の量で見積もりを比べます。

RAGの開発は、資料が多いときや、部署ごとに見せる範囲を分けたいとき、社内システムのデータも引きたいときの選択肢です。
検索の範囲や画面を自社の都合で決められる代わりに、作ったあとも精度を確かめて直す人が要ります。
公開事例では、パナソニック コネクトが2023年6月に、社内AI「ConnectAI」を自社の公式情報にも答える形に広げると発表しました（パナソニック コネクトの発表）。

「社内向けのAIチャットボットのおすすめは？」と聞かれたら、まず今の契約と資料の置き場所で答えるのが近いと思います。
資料が SharePoint にあれば Copilot のエージェントから、Google ドライブにあれば Gemini Notebook から試します。
足りない所が見えてから、製品か開発に移る順番です。

部門が自分で作るなら、Gemini Notebook は規程に答える窓口に、Gem は決まった作業に向きます

Google Workspace の会社では、開発も製品の契約もせずに、部門の人が社内チャットボットを作れます。
ここでは、Gemini Notebook と Gem の使い分けと、部門の誰が作るかを見ていきます。

Gemini Notebook は、2026年7月に NotebookLM から名前が変わったサービスです。
2026年10月24日に確かめたヘルプでは、Business Starter・Standard・Plus や Enterprise などでコアサービスとして提供されています。
入れた資料（ヘルプでは「ソース」）だけをもとに答え、答えには資料から引いた文が引用として付きます。
仕事用のアカウントでは、フィードバックを送らない限り学習に使われないとされています。

Gem は、指示と知識のファイルを持たせて、決まった作業を繰り返させる使い方に向いています。
例えば「問い合わせへの返信の下書きを、社内の言い回しで作る」のように、根拠を資料に限らなくてよい作業です。
ただ、Gem は Workspace の Business・Enterprise で2027年3月に提供を終え、スキルへ移される予定です。
移されたスキルは、作った人が有効にするまで使えないと、管理者向けのヘルプにあります。

規程に答える窓口なら、引用が付き、移行の影響もない Gemini Notebook から始めるほうが扱いやすいと思います。
京都府舞鶴市のデジタル推進課は記事で、最初に試した Gem が資料に無い情報をインターネットから引き、市の運用と違う答えを返したと書いています。
そのあと、NotebookLM（今の Gemini Notebook）に切り替えたそうです。

では、部門の中で誰が作ればよいのでしょうか？
最初の1つは推進担当が作って「これ、使ってみてください」と渡し、そのあとは部門ごとに作り手を1人決めると進みやすくなります。
作り手には、どの資料が正式な最新版かをいちばんよく知っている、その業務の担当者が向いています。

「AIは自分だけで作れますか？」という問いには、資料に答える範囲なら、部門の1人がプログラムを書かずに作れると答えられます。
画面の操作は、Gemini Notebook（旧NotebookLM）で社内チャットボットを作る方法。規程に答えるまでに順に書いています。

作る手順は5段で、答えられない質問を人に回す道は公開の前に作ります

ここからは、4つの作り方に共通する手順です。
開発会社に頼む場合も、部門で作る場合も、流れはほとんど変わりません。

1. 何に答えるボットかを1行で決める
2. 入れる資料を正式な最新版に絞り、資料ごとに更新の担当を決める
3. ボットを作り、答え方の指示を書く
4. 実際に届いた質問で、答えと出典を確かめる
5. 人の窓口を用意してから、一部の部署に公開する

最初の1行は「経費精算の規程について、全社員の質問に答える」のように、聞く人が「これは聞いていいのか」を判断できる形にします。
資料は古い版や下書きを外して正式な最新版だけにし、資料ごとに直す人を1人決めておきます。

答え方の指示には、答える範囲、資料に無いときの返し方、答えの形を書きます。
資料に無い質問には推測で答えず、「この資料には書かれていません。〔窓口の名前〕に確認してください」と返すよう書いておきます。

確かめるときは、チャットやメールで実際に届いた質問をそのまま使います。
「有休」「有給」のような現場の言い回しで聞き、出典を開いて原本と合っているか、聞き直しても結論が変わらないかを見ておきます。

公開の前に作っておきたいのが、AIが答えられない質問を人に回す道です。
窓口が無いまま公開すると、聞いた人はもとの担当者に個別に聞き直すので、問い合わせは減りません。
決めておくのは、次の3点です。

• 回す先：「総務の問い合わせフォーム」や「情シスのチャンネル」など、質問を受ける場所

• 回す質問：資料に答えが無いものに加えて、個別の事情の判断や、規程の解釈が分かれるもの

• 戻し方：人が答えた内容を確かめて資料に足し、次からはAIが答えられるようにする

前に挙げたソフィエイトの記事も、答えられない質問は必ず出る前提で、ヘルプデスクに回して人の答えをナレッジに足す流れを紹介しています。
舞鶴市のデジタル推進課も、答えが無いときは相談の窓口へ案内させていると書いています。

Gemini Notebook で作る場合は、回した先が質問の記録を兼ねる形にしておきます。
2026年10月時点のヘルプでは、チャットの履歴は本人だけに見える形で保持され、作った人がほかの人の質問を読む方法は書かれていません。
そのため、フォームやチャンネルに届いた質問を、資料に足すものの一覧として使います。
質問の記録で資料とFAQを育てる運用は、社内FAQをAIで作る方法。登録型とRAG型の違いと、質問の記録で育てる運用で詳しく扱っています。

費用は、今の契約の範囲か、利用料が増えるか、開発と保守がかかるかで分かれます

「AIチャットボットを作るには、どれくらいの費用がかかるのか」「無料で作れるのか」も、よく聞かれる質問です。
作り方ごとに、何にお金がかかるかを分けて見ておきます。

Gemini Notebook は、対象のエディションなら追加の費用なしで始められます。
ただ、2026年10月24日に確かめたヘルプの表では、標準の枠でソースは1冊50件、チャットは1日50回までです。
上位の枠ではソースが600件、チャットが1日5,000回まで増えるので、多くの人が毎日聞く窓口にするなら自社の上限を画面で確かめます。

Copilot のエージェントで SharePoint の資料を使うなら、ライセンスか従量課金が要ります。
ChatGPT の社内ナレッジも法人プランの契約が前提で、どちらも金額は契約の形で変わるので、自社の契約の窓口で確かめます。

RAGを開発する場合は、開発会社が公開している例で見当をつけられます。
ソフィエイトは、1つの部署で使う場合を100万円台から（期間は約2か月）、全社で使う場合を合計300万円からと示しています。
作ったあとの保守は月11万円からとされ、いずれも税抜、AIの利用料とサーバー代は別の実費です（2026年10月24日に確認）。
1部署分には、文書100ファイルまでの取り込み、チャットの画面、精度の確認50問などが含まれるとしています。

金額は1社が示す目安で、文書の量や社内システムとつなぐかどうかで変わります。
また、同じ記事は、頼む側にも答えを確かめる人、資料を差し替える人、データの置き場所とログインを決める人が要るとしています。
部門で作る場合も、確かめる人と差し替える人が要る点は同じです。

作ったら、案内文を添えて質問が届く場所に配り、全社から探せる一覧に載せます

作り終えた時点では、ボットがあることを知っているのは、作った人と試した数人だけです。
共有の範囲、案内、置く場所、使われ方の見方を順に決めておきます。

共有は、質問に使ってもらうだけなら閲覧の権限で足ります。
Gemini Notebook では閲覧者も中の資料を読めるので、使う人に見せたくない資料は入れないでおきます。
Gem を共有すると、指示と知識のファイルも、その Gem を使える人の全員に見えます。

案内には、何に答えるかの1行、聞ける質問の例を3つ、答えが無かったときの窓口を入れます。
置く場所は、これまで「総務に聞いてください」と案内してきた、質問が実際に届くチャンネルです。
質問が来たら担当者が「まずこのボットに聞いてみてください」とリンクを返すと、使い方が広がっていきます。
Gemini Notebook を Google グループと共有すると通知が届かないので、別に案内を出します。

部門ごとにボットが増えてきたら、全社の誰でも見られる一覧にも載せます。
招待されていない人からは、ボットがあること自体が見えず、「そんなボットがあったのか」と後から知ることになるからです。
一覧には、名前、何に答えるか、入っている資料、差し替える担当を並べます。

作ったボットが部署の外に知られないまま終わる流れは、社内チャットボットが失敗する原因と対策で、ほかの原因と並べています。

使われているかも、時期を決めて見ておきます。
Gemini Notebook のアナリティクスでは、過去7日間の1日あたりのユーザー数と質問の数が分かります。
数字が出るのは、自分以外の4人以上と共有し、過去7日にチャットがあったときだけです。

使われていないボットは、知られていないのか、届く質問とずれているのかを作った人と話してから、直すか片づけるかを決めます。
組織で広げる進め方は、Gemini Notebook（旧NotebookLM）の社内活用。部門の一次対応から全社に広げる進め方で詳しく見ています。

部門で作ったボットは、全社から探せて、使われ方も見える場所に置けます

ボットが部門ごとに10、20と増えると、一覧の手入れやアナリティクスの書き写しは、作った人それぞれの手作業になっていきます。
私たちの組織のAIポータル「AI Portalize」では、Gem や Gemini Notebook をAIツールとして登録すると、名前・説明・タグで全社から探せて、ツールごとに使われた回数と使っている人が見えます。
資料を読んで答えるのは Gem や Gemini Notebook の側で、AI Portalize はそれを全社で見つけられるようにし、使われ方を見える形にする役目です。

どの作り方でも、答える範囲と人の窓口を決めるところから始まります

社内AIチャットボットの作り方は4つあり、契約しているAIと資料の置き場所を見れば、どれから始めるかは絞れます。
ただ、どれを選んでも、何に答えるか、資料ごとの更新の担当、人の窓口、作ったあとの置き場所は決めておく必要があります。

迷ったら、手持ちのAIで1つの業務の窓口を作り、一部の部署で使ってもらうのが早いと思います。
窓口に回ってきた質問の一覧が、資料を足して続けるか、製品や開発に移るかを決める材料になります。