FAQ ボット開発ツール、RAG を使わず Claude Haiku 4.5 で構築──全件プロンプト埋め込みで十分な理由
15件程度の FAQ なら RAG やベクトル DB は過剰装備。システムプロンプトへの全件直接埋め込みと Claude Haiku 4.5 の高速応答で、十分な精度とコスト効率を実現した事例。
リリース: 2026-10-06 · 読了 3 分記事の要約
1. 核心（What）
- 士業事務所向けの FAQ 自動応答チャットボットを 15 件の FAQ データを元に構築した
- Next.js 16 (App Router) と Anthropic API (Claude Haiku 4.5) を採用し、ベクトル DB を使わずにシステムプロンプトに全件を直接埋め込む構成とした
- FAQ 範囲外の個別具体的な質問には回答せず、担当者への取り次ぎ案内を返すガードレールを設定した
- 外部依存を Anthropic API のみに絞り、UI から叩く API を 1 本とする極めてシンプルなアーキテクチャで実装した
2. 影響（Why）
- 小規模 FAQ での過剰設計回避: 数件〜数十件程度の FAQ に対し最初から RAG を組むと、embedding モデル選定やベクトル DB 運用という不要なオーバーヘッドが生じるため、プロンプト直乗せが実用的な現実解になる。
- 国内小規模 SaaS 開発への示唆: [士業向け AI 導入支援] のような受託・開発を手がける国内事業者は、最初から過剰な RAG や高価格帯モデルを提案するのではなく、小規模な PoC で十分な費用対効果を示して営業の信頼性を担保するアプローチが有効である。
3. 根拠・詳細（How）
- プロンプト直乗せ構成の仕様: Next.js 16 の Route Handler (src/app/api/chat/route.ts) から Anthropic API を呼び出し、15 件分の FAQ テキスト（数千文字）を毎リクエストのシステムプロンプトに丸ごと渡すシンプルな構成を採用している。
- モデル選定と応答速度の最適化: 複雑な推論を必要としない FAQ 照合・自然文変換タスクに特化するため上位モデルを避け、応答速度を最優先して Claude Haiku 4.5 を採用している。
4. 展望・課題（Next）
- データベース化と RAG への移行: FAQ が数百件規模に増加した場合や、非エンジニアの事務所スタッフが直接編集できる管理画面が必要になった段階で、データベース管理および embedding による RAG 構成への切り替えを予定している。