ビジネスの広告

2026.10.07

以下は，個人事業主としてのビジネスについての説明です．ブログの解説において，この個人事業主としてのビジネスが織り込まれないように，厳重に注意を払っております．

前回の更新：2026 年 10 月 3 日

あなたの研究室で保存している卒論，修論，博士論文，学術論文，報告書，プロトコール，他の研究室が投稿した学術論文・研究成果などをナレッジベースにした検索拡張生成（RAG）を用いたローカル AI システムの構築を支援いたします．

＊検索拡張生成（RAG）を用いたローカル AI システム：質問に応じてナレッジベースの文書を検索し，その内容を根拠として回答を生成するシステム

＊ナレッジベース：AI が参照するために整理されたデータや知識の文書・画像

◆ 原則として，東京都世田谷区あるいは大阪市淀川区から，現地滞在 4 時間以上の作業時間が確保でき，日帰り可能な農学系の大学・大学院の研究室を対象としています．

◆ 地域限定の理由：① 未公開資料は，いかなる形でも，お預かりしません．② インターネットによる送付も，郵送もお受けしません．③ ナレッジベースの構築は，すべて研究室内にて私がおこないます．④ 公開された貴研究室の資料についてのナレッジベースは，当時までに私が作成してお持ちいたします．このため，お引き受けできるのは，日帰り出張が可能な地域に限られることになります．

◆ 検索拡張生成を用いたローカル AI システムからの回答の正確さを決めるのは，モデルの規模（パラメータ数）ではなく，ナレッジベースの品質です．つまり，専門分野の学術的意味と専門用語を理解した研究者がナレッジベースを執筆することによって，本 RAG システムの回答の正確さは高くなります．

◆ 本 RAG システムを構築する際の最初のナレッジベースは私が執筆いたします．

◆ 設計者は大学教員として30年以上，植物分子生理学および園芸学を研究してきたので，市販の汎用サービスでは届かない生成 AI からの回答の正確さが期待できます．

2027 年 2 月下旬までには，YouTube にて，本 RAG システムの動画をご覧いただけるように計画しております．

RAG システム導入によるメリット

(1) 研究室構成員だけで本 RAG システムの運営・維持・更新ができます．

本 RAG システムを構築した後は，本 RAG システムの運用技術移転研修として，① RAG システムの構築方法，② ナレッジベースの執筆・更新方法，③ OS およびソフトウェアのアップデート方法などを，対面にて学生・院生さんに指導いたします．したがって，研究室構成員だけで本 RAG システムの運営・維持・更新ができます．

(2) 本 RAG システムを研究室のパワフルな教育ツールとしてご利用いただけます．

学生・院生さんは，本 RAG システムの運用技術移転研修を受けて，RAG システム構築およびナレッジベースの執筆・更新をすることにより，① 生成AIの仕組みを理解し，② 論文以外の学術的文章を書く練習ができます．このように，本 RAG システムを研究室のパワフルな教育ツールとしてご利用いただけます．

(3) 本 RAG システムは，インターネットに接続しないで使用するので，データ・機密資料などの漏洩の危険性が極めて少なくなります．

インターネットに接続するのは，① RAG システムの構築時および ② OS およびソフトウェアのアップデート時だけです．研究データは本 RAG システムを構築したパソコンの中だけに保存されます．本 RAG システムは，利用時にインターネットに接続しないので，未公表データ，出願前のデータ，共同研究先からお預かりした部外秘の資料などについて，データ漏洩の危険性が極めて少なくなります．

(4) 学内ネットワークには 1 台のパソコンを登録するだけで済みます．

研究室に常時稼働のサーバーを設置しない構成ですので，学内ネットワーク学内ネットワークのサーバーの申請が要りません．研究室内の1台で完結するローカル AI システムとしてデザインしています．したがって，学内ネットワークには 1 台のパソコンを登録するだけで済みます．

1. 業務内容

（１）RAG システム構築およびシステム運用技術の移転

卒論，修論，博士論文，学術論文，報告書，プロトコール，他の研究室が投稿した学術論文・研究成果などをナレッジベースにした検索拡張生成を用いたローカル AI システムの構築をいたします．プログラミング言語には Python を使用します．本 RAG システムの構築は，クライアントさまの研究室にて，私が実施いたします．

本 RAG システムを構築した後は，本 RAG システムの運用技術移転研修として，① RAG システムの構築方法，② ナレッジベースの執筆・更新方法，③ OS およびソフトウェアのアップデート方法などを，対面にて学生・院生さんに指導いたします．

したがって，本 RAG システムを研究室の構成員だけで運用・維持・更新することができるようになります．

（２）検索拡張生成を用いたローカル AI システムについての講演

検索拡張生成を用いたローカル AI システムについての講演をいたします．同時に，パソコンによる本 RAG システムのデモンストレーションをおこないます．この際には，RAG システムを自由に操作していただけます．講演の対象としては，国・地方公共団体の農業研究機関，大学，学会，企業などを想定しています．

2. 成果物および納品形態

成果物：構築したシステム一式

手順書・再現手順書（README）・運用技術転用研修資料

引き継ぎ手順書　担当者が代わっても第三者が同じ環境を再構築できる水準で作成いたします．

回答品質評価レポート　試験形式の設問20問に対する正答率と出典提示率を測定し，納品時に数値でお渡しいたします．

利用上の留意事項の書類

3. 情報管理および知的財産への配慮

(1) 本 RAG システムを構築したパソコンは OS・ソフトウェアの更新時以外はインターネットに接続しない方式をとっています．インターネットを介して，データを外部へ送信しない方式ですので，研究データの外部流出を防ぐことができます．

(2) 本 RAG システムを構築した後は，本 RAG システムの運用技術移転研修として，① RAG システムの構築方法，② ナレッジベースの執筆・更新方法，③ OS およびソフトウェアのアップデート方法などを，対面にて学生・院生さんに指導いたします．したがって，研究室の構成員だけでシステムの運用・維持・更新が可能になるので，人的なデータ漏洩の可能性を少なくすることができます．

(3) 受託業務により知り得た情報（提供データ，研究内容，未公表情報等）について，守秘義務を遵守し，目的外利用はいたしません．守秘義務契約（NDA）の締結を承ります．

(4) 回答には必ず出典（資料名・該当箇所）を併記する設計といたします．生成AIの回答は誤りを含むことがありますので，一次資料での確認を前提としてご利用ください．この点は「利用上の留意事項」にも明記いたします．

(5) 第三者の著作物については，事実の言い換えや出典の明示等により，著作権上の配慮を行います（侵害の不存在を保証するものではなく，必要に応じて専門家と連携いたします）．責任範囲の詳細は，業務委託契約書にてご案内いたします．

4．契約形態・進め方

契約形態は年間契約が基本になります．業務範囲，成果物，スケジュール，体制，費用，権利帰属等の条件は，事前協議の上，仕様書または業務委託契約書により明確化いたします．

① お問い合わせ（Webサイトのフォーム）　→　② 打ち合わせ（オンライン可・無料）　→　③ 仕様書／業務委託契約書の取り交わし　→　④ パソコンのご準備（スペック助言は無料）　→　⑤ 研究室での構築　→　⑥ 操作説明・引き渡し　→　⑦ 年間サポート

5. 年間契約に含まれるサポート

(1) メールでのお問い合わせ　

土日祝を除く24時間以内にメールあるいは Microsoft Teams によるオンラインにて回答いたします．

(2) ナレッジベースの追加・修正，ソフトウェア・OS などの更新作業

プランに応じて，ナレッジベースの追加・修正，ソフトウェア・OS などの更新作業を私がいたします．

(3) 学生・院生さんへのRAG システム運用技術移転研修

本 RAG システムの運用技術移転研修として，① RAG システムの構築方法，② ナレッジベースの執筆・更新方法，③ OS およびソフトウェアのアップデート方法などを，対面にて学生・院生さんに指導いたします．本 RAG システムを研究室の構成員だけで運用・維持・更新することができます．

＊保障対象範囲　

ソフトウェアの動作までとし，パソコン本体の故障・ハードウェアの修理は対象外です．

6. 料金（消費税別）

ナレッジベースに登録する文書数と対象領域数を目安に，下記の 2 プランからお選びいただきます．判断に迷う場合は，資料の一覧をお送りいただければ無料で区分をご提案いたします．

料金にパソコン本体は含まれておりません．

適格請求書発行事業者です．見積書・請求書・納品書を発行いたします．料金・お支払い条件の詳細は，ご契約時にご案内いたします．屋号：研究支援

7. ご用意いただくパソコンについて

パソコンはクライアントさまでご準備ください．パソコンの仕様のご相談は無料です．公費（請求書払い・見積書発行）に対応する販売店をご紹介できます．

※ 上記は目安です．※※ GPU は必須です．

8. よくあるご質問

Q. AI はどの程度の精度が出ますか？

A. 試験形式の設問20問に対する正答率と出典提示率を測定し，納品時に数値でお渡しします．回答には必ず出典を併記しますので，一次資料で確認しながらご利用いただけます．

Q. 学内のネットワーク管理が厳しいのですが，導入できますか？

A. 常時稼働のサーバーは設置せず，研究室内の1台で完結する構成にしますので，ネットワークの運用申請を必要としない形で導入できます．

Q. 公費で支払えますか？

A. 適格請求書発行事業者です．見積書・請求書・納品書を発行いたします．大学の会計手続きに合わせた書類の様式にも対応いたします．

９．お問い合わせ

Web site のメニュー欄右端の「お問い合わせ」から，本文をご記入いただくか，ファイルを添付してお送りください．ご質問への回答はメール，ご希望により Microsoft Teams 会議にていたします．打ち合わせは無料です．

プロフィール

古川　一（ふるかわはじめ）博士（農学）／元大阪公立大学大学院農学研究科講師

専門分野　園芸学，植物分子生理学，生物統計学

研究分野　

植物組織培養を用いた苗生産

キャピラリー電気泳動による野菜・果実の糖，有機酸およびアミノ酸の定量分析

リアルタイムPCRを用いた遺伝子発現解析

ドローン撮影画像を用いた物体検出モデルの構築　対象：イチゴの花・トマトの花

Python・Excel を用いた統計解析

完全人工光環境でのモデル植物・作物の栽培技術の開発

検索拡張生成を用いたローカル AI システムの園芸学および植物科学への利用