2026年8月4日 お打ち合わせの内容を反映した改訂版（初版 8/1）／ 株式会社ピースフラットシステム ／ 製品情報は公式サイト・公式リリース・公式価格ページを一次情報として確認
| ① 需要予測 → スコープ外へ | 「そこまでは現状AIでやらなくていい」とのお話でしたので、最優先から外し、将来の拡張候補として第9章に整理し直しました。 |
| ② 社内ナレッジ → 最優先へ | 「それに聞けば丸眞が分かるものを作りたい」という代表者様のご意思、丸眞様の歴史・社員の失敗談・成功談を引き出したい、というお話を中心に据え直しました。 |
| ③ 新章を追加（第8章） | 「そのナレッジは今、各々の頭の中にしかない」というお話が、本件の最大の関門です。ここをどう解くかを新しい章として起こしました。本レポートで最もお読みいただきたい箇所です。 |
| ④ 入荷予定照会を追加 | 「入荷予定を聞いたら答えてくれる」というご要望を、第9章および別タブのモックに反映しました。 |
| ⑤ スケジュールを実際の期日に | 8月末決算・今年9月〜来年8月に導入と設定・来年9月から運用開始という前提で、第12章を組み直しました。 |
8月4日のお打ち合わせで、貴社が作りたいものが明確になりました。
「それに聞けば丸眞が分かる」——代表者様のこのご意思が、本件の軸です。
丸眞様の歴史、社員の方々の失敗談・成功談。「今こういうことをしたい、過去の事例を出して」「注意点は？」と聞けば、過去の経験から答えが返ってくる。これは技術的には十分に実現できます。
しかし、ここに本件最大の関門があります。お打ち合わせで「そのナレッジは現状、各々の頭の中にしかない」とお話しいただきました。RAGは「すでにある文書」を探す技術です。文書が存在しなければ、どんなに高価な製品を導入しても、AIは何も答えられません。
つまり本件の勝敗を分けるのは、製品の選定ではなく「頭の中にあるものを、どうやって形にして貯め続けるか」です。ここを設計せずに製品だけ導入すると、空っぽの検索窓が残ります。その解き方を第8章にまとめました。本レポートで最もお読みいただきたい箇所です。
発注ナビ様のヒアリング内容、および貴社公式サイト（marushinkk.co.jp／marushinbb.com）・gBizINFO の公開情報から整理しています。
| 論点 | お打ち合わせで伺った内容 | 優先度 |
|---|---|---|
| 一番作りたいもの | 「それに聞けば丸眞が分かる」ものを作りたい（代表者様のご意思）。丸眞様の歴史、社員の方々の失敗談・成功談を引っ張ってこられるようにしたい。今は各担当者へ問い合わせているが、まずAIに聞くというフローにしたい。 使い方のイメージ：「今こういうことをしたい、過去の事例を出して」「注意点は？」→ 失敗談から「こういうことがあったので、ここに注意してください」と返す | 最優先 |
| そのナレッジの現状 | 「現状は各々の頭の中にしかない」。ドキュメントとして保管されているものはほぼない。各々が頭にあるものを洗い出すところからになる | ★最大の関門 第8章 |
| もう1つのご要望 | 入荷予定を聞いたら答えてくれるようにしたい（基幹システムの入荷予定情報） | 第2優先 |
| 需要予測について | 「そこら辺までは現状AIでやらなくていい」とのお話。初版で中心に据えていましたが、スコープから外しました | 将来検討 |
| 今後の広がり | やりたいことは今後どんどん増えていくと思うので、柔軟に対応できるものという観点でも見ていきたい | 選定基準 |
| オンプレにしたい理由 | Copilot等はデータを一度外に出すことになる。基幹システムの売上実績と連携したい＝本当に機密情報なので、オンプレ製品にしたい | 前提 |
| 目的 | 自動化して人を減らすというより、人ができない業務は機械に任せて生産性を上げたい | 前提 |
| スケジュール | 8月末決算。今年9月〜来年8月の間に導入と設定を行い、来年9月（再来期）から運用開始したい。予算は稟議を上げて決めるため現時点では未定 | 第12章 |
| 検討状況 | 発注ナビ様から5社のご紹介。弊社は2社目。今月（8月）中には方向性を固めたい | — |
「これ以外を提案してほしい」とのご要望ですが、比較の基準線として3製品が何であるかを公式情報で押さえます。この3製品は互いに競合ではなく、買っているレイヤーが異なります。
「パッケージで導入し、その後は自社で拡張したい」という運用像に合うことを最優先の選定基準としました。★＝丸眞様への適合度が高いと弊社が考える製品
◎＝公式に明記あり／○＝公式に相当の記載あり／△＝限定的または要確認／—＝公開情報なし。「—」は「できない」ではなく「公開されていない」という意味です。
| 製品／提供元 | レイヤー | オンプレ 完結 |
ノーコード 自社拡張 |
権限考慮 回答 |
構造化DB 集計・予測 |
180名での 規模根拠 |
課金モデル | 公表価格 |
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| RICOH オンプレLLM スターターキット リコージャパン |
ハード＋LLM ＋開発基盤 |
◎ | ◎ Dify同梱 |
— | × 要n8n等 |
◎ 全社規模＝ ハイエンド機 と公式明記 |
機器＋構築 人数課金なし |
非公表 「個別に御見積」と公式明記 |
| QuickSolution Ver.13.5 住友電工情報システム |
全社検索 ＋RAG |
○ ローカルLLM対応 |
△ | ◎ 閲覧権限考慮 |
× | ◎ 5,100サーバ 以上／数百TB |
サーバ ライセンス ユーザ数 非依存と公式明記 |
250万円（税抜）〜 ※RAG／ベクトル検索／ チャットボットは別オプション |
| GMO AI RAG Enterprise オンプレ GMOプライム・ストラテジー |
RAG ソフトウェア |
◎ 完全クローズド |
△ OSS版で拡張可 |
◎ 部門別権限 |
× | — 同時利用者数 の記載なし |
サーバ 課金型 |
初期 200万円〜 年間 132万円〜 （税別・参考価格） ※GPUサーバー別途 |
| Alli LLM App Market Allganize Japan／日立ソリューションズ |
LLMアプリ 基盤 |
◎ 完全クローズド |
◎ ノーコードビルダー |
○ | △ システム連携 機能あり |
— | — | 非公表 「利用環境によって変わる」 |
| neoAI Chat for オンプレミス neoAI |
社内AI チャット |
○ 要確認 |
△ | ◎ 部署・個人別 |
× | — | 社員数で 変動 公式明記 |
非公表 180名だと総額が 膨らむ可能性あり |
| Panorama AI Box SDT |
オフライン アプライアンス |
◎ ネット接続不要 |
— | — | × | △ 8Bクラス中心 全社基盤は要検証 |
機器 | AI Box は非公表 関連サービス 月10万円〜 |
| オンプレ生成AI基盤＋ ドキュメント構造化AI DNP × エフサステクノロジーズ |
文書構造化 ＋基盤 |
◎ | — | ○ ハルシネーション抑制 |
× | — | — | 非公表 2週間無償検証あり |
| 【弊社主戦場】 n8n（セルフホスト） n8n GmbH |
業務接続 ワークフロー |
◎ 隔離設定を 公式提供 |
◎ 画面上でWF作成 |
△ Projectsは有償版 |
◎ DB直結・集計・予測 |
○ 同時実行数で プラン選択 |
全プラン ユーザー数 無制限 公式明記 |
Community：無償 Business(self-hosted)： €667/月（年払い） Enterprise：カスタム |
ここが最も重要なご確認事項です。ベンダー公表値と、GPU専門ベンダーの技術資料を根拠に、事実として言えることと、確認が必要なことを分けて記載します。
| モデル | 公式に記載された想定規模 |
|---|---|
| エッジモデル | 1人〜のテスト導入向け |
| エントリーモデル | 〜10人のグループ向け |
| スタンダードモデル | 〜100人の部門向け |
| ハイエンドモデル | 全社規模向け・個別対応 |
| プラン | ホスティング | ユーザー数 | 同時実行数 | 価格（公式） |
|---|---|---|---|---|
| Community | Self-hosted のみ | 無制限 | — | 無料（公式に「free, indefinitely」） |
| Starter | n8n hosted | 無制限 | 5 | €20/月（年払い） |
| Pro | n8n hosted | 無制限 | 20 | €50/月（年払い） |
| Business | Self-hosted | 無制限 | — | €667/月（年払い）／SSO・SAML・LDAP・Git・環境分離を含む |
| Enterprise | Self-hosted / hosted | 無制限 | 200以上 | カスタム見積／外部シークレット・ログストリーミング・SLA |
ヒアリングで「費用感も含めて」とのご要望をいただいております。弊社が推測で金額を作ることはいたしません。①公表実額、②5年総額の比較、③公表価格に含まれない項目、の順にご説明します。
| 製品 | 初期費用 | 継続費用 | 備考 |
|---|---|---|---|
| QuickSolution | ライセンス価格 250万円（税抜）〜 | サーバライセンス／利用ユーザ数に依存しない。データ規模で5グレード。RAG連携・ベクトル検索・チャットボットは別オプション | |
| GMO AI RAG Enterprise オンプレ | 環境構築 40万円〜 導入支援 160万円〜 計 200万円〜 | 年間 保守 60万円〜 年間 サポート 72万円〜 計 132万円〜 | 税別・参考価格。GPUサーバーは別途。OSS版（AGPL・無料）を2026年秋公開予定 |
| GMO AI RAG Enterprise クラウド | 40万円〜 | 年間 180万円〜 | オンプレ版より年間48万円高い＝オンプレの方が安い、珍しい価格設計 |
| n8n Community （セルフホスト） | 無償 | 公式に「Community edition is free, indefinitely」と明記。ユーザー数無制限 | |
| n8n Business （セルフホスト） | €667/月（年払い）＝年間 €8,004 | SSO／SAML／LDAP／Git／環境分離が必要になった場合。ユーザー数無制限。円換算は為替により変動 | |
| Panorama AI Chat／Search | — | 月額 10万円〜（税別） | AI Box 本体の価格は非公表 |
| 【参考・除外製品】 Safe AI Gateway オンプレ | 25万円〜 | 月額 50万円〜 | 5年で約3,025万円〜。サーバーレンタル＋月30時間の運用サポート込み |
| 構成 | 5年間のソフト／サービス費用 |
|---|---|
| B案：n8n Community ＋ Dify ＋ Qdrant ＋ Ollama パッケージ契約なし（第7章） | 0円 ※GPUサーバー・構築・運用工数は別途 |
| GMO AI RAG オンプレ 初期200万＋年132万×5年 | 約 860万円〜 |
| GMO AI RAG オンプレ ＋ n8n Community | 約 860万円〜 n8n分の増加なし |
| GMO AI RAG オンプレ ＋ n8n Business n8n €8,004/年 × 5年 = €40,020 | 約860万円 ＋ €40,020 1€=170円なら約 1,540万円 |
| QuickSolution ライセンス250万〜＋RAG等オプション＋保守 | 250万円〜＋α オプション・保守額が非公表のため確定不可 |
| 【参考】Safe AI Gateway オンプレ 初期25万＋月50万×60ヶ月 | 約 3,025万円〜 |
「既にあるシステムを n8n で繋ぐなら、パッケージを買う必要はないのでは？」というご指摘は、技術的にはそのとおりです。ここでは弊社の売上を脇に置いて、正直に3案を比較します。
| 部品 | 役割 | ライセンス | 社内利用 |
|---|---|---|---|
| n8n | 業務接続・ワークフロー | Sustainable Use License （Community edition） | 無償で可 条文に「your own internal business purposes」を明示的に許可と記載 |
| Dify | ノーコードAIアプリ基盤・チャットUI | Apache License 2.0 （＋2条件） | 無償で可 禁止は「無断でマルチテナントSaaS再提供」「ロゴ改変」のみ。社内利用は対象外 |
| Qdrant | ベクトルDB（RAGの検索エンジン） | Apache License 2.0 | 無償で可 商用利用可・自己ホストに利用制限なし |
| Ollama | ローカルLLMの実行基盤 | MIT License | 無償で可 |
| 観点 | A案：パッケージ製品を契約 | B案：n8n＋OSSのみ（契約なし） | C案：併用 |
|---|---|---|---|
| 構成 | RICOHキット等を購入し、その中で完結。拡張は同梱のDify等で行う | 既存の自社サーバー・ファイルサーバー・売上実績DB・MARUSHIN BtoB を n8n で繋ぐ。RAGはQdrant＋Ollama、UIはDify | 検索基盤だけパッケージ、業務側はn8n |
| ソフト費用 | QuickSolution 250万円〜／GMO 初期200万＋年132万〜／RICOH 非公表 | 0円 （有償版が要るのは、n8nでSSO・Projectsが必要になった場合のみ） |
パッケージ費用のみ |
| GPUサーバー | RICOHは込み。GMO・QuickSolutionは別途 | 別途必要（ここは消えません） どの案でも避けられない費用です |
別途必要 |
| 導入の速さ | ◎ 構築・動作検証済みで納品される | △ 環境構築から始める。ただしn8n公式のAI Starter Kit（n8n＋Ollama＋Qdrant＋PostgreSQL）が用意されており、ゼロからではありません公式 | ○ |
| 検索UI・管理画面の完成度 | ◎ 全社ユーザー管理・権限設定・ログ管理まで製品として完成 | △ Difyで作れるが、QuickSolutionのような「閲覧権限を考慮した全社横断検索」の水準には届きません | ◎ |
| 需要予測・実績集計 | × 7製品すべて標準未対応。結局n8n等を足すことになります | ◎ 最初からこれが目的の構成 | ◎ |
| 障害時の責任 | ◎ ベンダー保守。止まったら電話できる相手がいる | × 自社（または弊社の保守契約）。OSSに問い合わせ窓口はありません | ○ 検索基盤はベンダー、業務側は自社/弊社 |
| バージョンアップ | ◎ 保守に含まれる | △ 自社で計画・検証・適用。OSSは更新頻度が高く、放置するとセキュリティリスクになります | △ |
| 属人化リスク | ◎ 製品として標準化されている | × 構築した人しか分からない状態になりやすい。ルール整備が必須 | △ |
| ロックイン | △ 製品を止めると資産が残らないことがある | ◎ すべて自社資産。ワークフローはJSONで移設可能 | ○ |
| 発注ナビ様の 条件との整合 |
◎ 疑いなく「既製品/パッケージ」 | △ 要確認 n8n・Dify・Qdrant・Ollama はいずれも製品名で回答欄に記載できる既製品であり、スクラッチではありません。ただし「ベンダー保守付きの商用パッケージ」を想定されている可能性があり、ここは商談で貴社のご意図を確認させてください |
◎ パッケージを含むため確実 |
お打ち合わせで伺った一言が、本件の成否を分けます。製品選定より先に、ここを設計する必要があります。
もう1つのご要望「入荷予定を聞いたら答えてくれる」について。これは実は、ナレッジ検索とは全く別の技術です。
お打ち合わせで「初めて聞きました」とのお話でしたので、改めて事実のみを整理します。営業トークではなく、公式ドキュメント（docs.n8n.io）および公式価格ページに書かれている内容だけを記載します。
どちらが優れているという話ではなく、担当する領域が違うことをご理解いただくための整理です。
| 観点 | RAGパッケージ単体 | n8n 単体 | パッケージ ＋ n8n（弊社推奨） |
|---|---|---|---|
| 導入までの速さ | ◎ 買って文書を入れれば動く。最短で社内展開できる | △ ワークフローを作る工程が必要 | ◎ パッケージで即スタートし、n8n は後から重ねる |
| 社内文書の検索・要約 | ◎ これが本業。UI・管理画面まで完成品 | △ 作れるが、製品ほどのUIにはならない | ◎ パッケージが担当 |
| ★ナレッジの収集 （頭の中→形式知） | × どの製品も「入れる箱」であって「集める仕組み」は持っていません。ナレッジを用意するのは利用企業側です | ◎ AIインタビュー／M365からの自動抽出／未回答質問の回収をワークフローとして組めます | ◎ 箱はパッケージ、集める仕組みはn8n |
| 売上実績の集計・照会 | × ベクトル検索では数値集計が保証されない | ◎ DBに直接SQLを投げるので数字が必ず合う | ◎ n8n が担当 |
| 需要予測 | × 7製品すべて標準機能では未対応 | ○ 過去実績集計＋季節性計算＋LLM解説を組める | ◎ n8n が担当 |
| 営業提案の自動生成 | △ 文書ベースの提案文は書けるが、実績数値と紐づかない | ○ 実績→候補品番→提案書ドラフトまで流せる | ◎ 実績（n8n）＋文書根拠（RAG）の両方が入った提案 |
| 将来の他システム連携 | △ 製品が用意したコネクタの範囲内 | ◎ HTTP／DB／ファイル／メール等、汎用的につなげる | ◎ n8n が全社の接続点になる |
| ライセンス費用と人数 | 製品次第。neoAI のような「社員数で変動」型は180名で総額が膨らむ | 全プラン ユーザー数無制限（公式明記）。Community は無償 | ◎ QuickSolution（ユーザ数非依存）や GMO（サーバ課金）と組めば、人数課金の影響をほぼ排除できる |
| ベンダーロックイン | △ 製品を止めると資産が残らないことがある | ◎ ワークフローはJSONで自社に残り、他環境へ移設可能 | ○ 業務ロジックがn8n側に蓄積されるため、将来パッケージを入れ替えても資産が残る |
| 自社での拡張しやすさ | 製品の想定範囲内なら容易、外れると不可 | ◎ 画面上でノードを足すだけ。情シス様でも改修可能 | ◎ ご要望どおり「導入後は自社で拡張」が現実的に成立 |
| 運用の手間 | ◎ ベンダー保守に乗る | △ 自社でサーバー・バージョン管理が必要 | △〜○ n8n側の運用が増える。弊社の保守で受けることも可能 |
| 「既製品」要件への適合 | ◎ | ◎ n8n も Dify も Qdrant も既製品。スクラッチではない | ◎ すべて製品名でご提示できます |
※ここから先は、現時点の公開情報に基づく弊社の想定（仮定）です弊社想定。実際の構成は貴社の基幹システム・データ構造・ネットワーク要件を確認のうえ決定します。
| 時期 | やること | 内容 |
|---|---|---|
| 2026年8月 （今月） | 方向性を固める 「今月中に固めたい」とのお話 | 5社様のご提案を比較。第13章の7つの質問で各社を同じ土俵に乗せる。 弊社からのご提案：この段階で「ナレッジのテーマ3つ」と「誰の頭の中にあるか」だけ決めていただけると、以降が一気に進みます（第8章の最後） |
| 2026年 9月〜11月 | 小さく始めて、確かめる | ・n8n＋Qdrant＋Ollama＋Dify の最小構成を立ち上げ（ソフト費用0円） ・経路①のAIインタビューを、まず3〜5名の方に実施。ナレッジを数十件貯める ・1テーマに絞って「聞いたら答えが返る」状態を作り、1部門で試していただく ・ここで ①貴社の内容で精度が出るか ②社員の方が本当に使うか ③GPUがどれだけ要るか が分かります |
| 2026年12月 〜2027年3月 | ナレッジが自動で貯まる状態にする | ・経路②（M365からの自動抽出）・経路③（答えられなかった質問の回収）を稼働 ・経路④：サイボウズ Office の過去記録を吸い上げ（サポート終了前に実施する必要があります） ・入荷予定照会を構築（基幹のAPI有無により方式を決定） ・Teams から使える形に接続 |
| 2027年 4月〜8月 | 広げて、社内で回せる状態に | ・対象テーマ・対象部門を拡大 ・ハンズオンで貴社システム部門の方に実装方法をお引き渡し（内製化） ・権限設計・ナレッジの鮮度管理ルールの確定 ・全社展開に向けた負荷検証とGPUサイジングの確定 |
| 2027年9月 〜 | 本番運用開始 ご希望どおり再来期から | 全社170〜180名で運用。以降は貴社ご自身でワークフローを追加していける状態。「やりたいことが増えていく」というお話に、そのまま対応できます |
本レポートで「公開情報なし」となった項目を埋めるための、実務的な質問リストです。この8問への回答を揃えれば、5社様を同じ土俵で比較できます。そのままメールに貼ってお使いください。今月中に方向性を固めたいとのお話でしたので、まず質問0だけでも各社に投げていただくことをお勧めします。
| # | 質問文（そのままお使いいただけます） | なぜ聞くのか |
|---|---|---|
| 1 | 「最終的に180名が利用します。御社の課金はユーザー数課金ですか、サーバー／ライセンス課金ですか。180名になった場合の年額を教えてください。」 | 今回の調査で、QuickSolution と n8n は「ユーザー数非依存」と公式明記、neoAI は「社員数で変動」と公式明記でした。ここが5年総額を最も大きく変えます。 |
| 2 | 「180名規模での稼働実績はありますか。その際の推奨ハードウェア構成（GPU種別・枚数・VRAM容量）を教えてください。」 | 規模別サイジングを公表しているのは RICOH のみでした。70Bクラスのモデルは80GB級VRAMが必要とされており、GPU枚数が費用を左右します。 |
| 3 | 「見積金額にGPUサーバー本体は含まれますか。含まれない場合、必要な機器と概算価格を教えてください。」 | RICOHはハード込み、GMO AI RAG と QuickSolution はソフト単体です。ここを揃えないと総額比較ができません。 |
| 4 | 「インターネットに一切接続しない完全閉域で、ライセンス認証・アップデートを含めて運用できますか。」 | 「オンプレ対応」と書いてあっても、ライセンス認証だけは外部通信が必要な製品があります。貴社の要件では致命的になり得ます。 |
| 5 | 「当社の売上実績・入出荷データ（RDB）に対して、集計・件数カウントを伴う質問に正確に答えられますか。ベクトル検索ではなくSQL等で集計する機能はありますか。」 | 本レポートの核心です。「できます」と言われたら、必ず実データでのデモを依頼してください。合計値が合うかどうかで実力が分かります。 |
| 6 | 「導入後、当社の情シスだけで新しいAIアプリやワークフローを追加できますか。その際に追加のライセンス費用や御社への作業依頼は発生しますか。」 | 貴社のご要望「その後は自社側で詳細の構築や拡張を行っていく」が本当に成立するかを確認する質問です。ここで濁されたら、実質ベンダー依存になります。 |
| 0 | 「当社が貯めたいナレッジ（社史・社員の失敗談・成功談）は、現状ドキュメント化されておらず、社員の頭の中にしかありません。この状態から始める場合、御社の製品・サービスはナレッジを集める部分をどう支援いただけますか。」 | 最初に聞くべき質問です（第8章）。ほとんどの製品は「文書を入れる箱」であって「集める仕組み」ではありません。この問いに具体的な方法を答えられない提案は、導入しても空っぽの検索窓が残ります。 |
| 7 | 「同等の機能は、n8n・Dify・Qdrant・Ollama といったOSSを自社で構築しても実現できると理解しています。それでも御社製品を契約する価値は、具体的に何でしょうか。」 | 最も本質的な質問です。第7章で見たとおり、RICOHキットにはDify Community版が同梱され、GMO AI RAG はOSS版の無料公開を予告しています。この問いに具体的に答えられるベンダー（＝キッティング・保守・SLA・実績で価値を語れる会社）が、本当に信頼できる相手です。ぜひ弊社にも、同じ質問をしてください。 |
本レポートに記載した製品情報・価格は、以下の公式サイト・公式プレスリリース・公式価格ページに基づいています。