AI TOOL DATABASE v2
FastGPT
独自データのRAGからWorkflow・Agent・API連携まで一つの環境で構築できるオープンソースAIアプリ基盤。
選定サマリー
30秒で向き不向きを確認
AI位置づけ
AIネイティブ（AIそのものが中核のサービス）
向いている
独自データを使ったRAGアプリを構築したいチーム
向いていない
設定せず完成済みの一般向けAIチャットだけを使いたい人
料金
オープンソースのセルフホストとクラウド利用に対応。料金は導入方法・利用量により異なる。
最大の強み
RAG・Workflow・Agentを一つの基盤で組み合わせられる
注意点
高度なWorkflowやAPI連携には開発知識が必要
THINKLAB判定
FastGPTの強みはRAGを作って終わらず、Knowledgeを起点にWorkflow、Agent、API連携へ拡張できる点です。自由度が高い分、最初から大規模化せず小さなFAQで検索品質を確認してから処理を追加する運用が現実的です。
概要
FastGPTは、文書などの独自データを使うナレッジベースとRAG、ビジュアルWorkflow、AI Agent、外部ツール、API公開を組み合わせてAIアプリを構築するためのオープンソースプラットフォームです。
単純な社内FAQだけでなく、検索した情報をもとに判断し、条件分岐や外部処理まで行う業務フローへ拡張できます。
概要の続きを読む概要を閉じる
クラウド利用に加え、Dockerなどを使ったセルフホストも選択肢です。
主な機能
ナレッジベースとRAG
社内規程、製品資料、FAQなど独自データを使った回答基盤を構築できます。
Visual Workflow
複数工程のAI処理、条件分岐、外部連携をノードで設計できます。
AI Agent
RAGとツール呼び出しを組み合わせ、回答から実行までつなげられます。
API
構築したAIアプリを既存Webサービスや社内システムから呼び出せます。
Self-host
オープンソース版を自社環境へ導入できます。
AI機能の詳細・制約はページ下部の「詳細情報」にまとめています
活用例
個人・一般
社内FAQ・検索アシスタント
就業規則、マニュアル、製品資料を登録し、社員が自然文で検索できる環境を作る。
問い合わせ対応Agent
問い合わせを分類し、ナレッジを検索して回答案を作り、必要に応じて外部処理へつなぐ。
既存サービスへのRAG追加
FastGPTでKnowledgeとAIアプリを管理し、API経由で自社サービスへ組み込む。
業務・組織
社内AI基盤
部門ごとの文書検索、問い合わせ対応、業務フローを共通のRAG・Workflow基盤上で構築する。
料金
オープンソース版はセルフホスト可能。
クラウド版の料金や利用枠は変更されるため、導入時に公式情報を確認してください。
セルフホストでもモデルAPI、サーバー、データベース等の費用は別途発生します。
無料枠あり
Open Source / Self-host
OSS
自社環境へ導入。インフラとモデルAPI費用は別途必要です。
Cloud
公式で確認
運用を簡略化したい場合のクラウド利用。
公式 Pricing ページを開く料金確認：2026年8月26日
強み・弱み
強み
- RAG・Workflow・Agentを一つの基盤で組み合わせられる
- オープンソースでセルフホストを選べる
- FAQから業務Agentまで段階的に拡張しやすい
弱み
- 高度なWorkflowやAPI連携には開発知識が必要
- セルフホストではアップデートやセキュリティ運用が必要
- RAG品質はデータ整備と検索設計に依存する
比較・競合
迷うときの比較軸
- RAG品質
- Knowledge管理
- Workflow
- Agent
- API
- セルフホスト
- 運用負荷
FastGPT vs Dify
DifyもRAG・Workflow・Agentを統合するOSS基盤。UI、Knowledge管理、運用機能、導入方式を比較したい。
FastGPT vs Flowise
FlowiseはLLMフローを視覚的に組み立てる用途に強く、FastGPTはKnowledge/RAGと業務Workflowをまとめやすい。
FastGPT vs n8n
n8nは汎用業務自動化が中心。FastGPTは独自データを使うAIアプリとRAGを中心に設計されている。
THINKLABの結論
選定サマリーの判定を、選び方として整理したものです。
選ぶべき場合
独自データを使うRAGを起点に、条件分岐や外部処理まで含むAI業務アプリへ拡張したいとき。
別製品を選ぶべき場合
一般的なチャットAIを設定なしですぐ利用することだけが目的の場合。
確信度: high
詳細情報
導入判断の本線から外した補足です。必要な項目だけ開いてください。
AI機能の詳細
Knowledge Base / RAG
登録した文書を検索し、関連情報をLLMへ渡して独自データに基づく回答を生成します。
制約
回答品質は元データ、分割方法、検索設定、モデル選択に左右されます。
Visual Workflow
入力、AI処理、検索、条件分岐、外部連携などをノードとして接続します。
制約
複雑なWorkflowではテスト、例外処理、保守設計が必要です。
AI Agent / Tool calling
エージェントへ利用可能なツールを与え、タスクに応じて検索や外部処理を実行させます。
制約
外部操作を許可する場合は権限管理、入力検証、監査ログが必要です。
向き不向き（一覧）
こんな人におすすめ
- 独自データを使ったRAGアプリを構築したいチーム
- 回答だけでなくWorkflowや外部処理まで組み込みたいDX担当者
- クラウドとセルフホストを比較したい開発チーム
おすすめしないケース
- 設定せず完成済みの一般向けAIチャットだけを使いたい人
- サーバーやAPI運用を一切行わず高度な独自Workflowを実現したい人
プラットフォーム / API
対応プラットフォーム
- Web
- API
API
あり
セキュリティ / データの扱い
独自文書と外部Toolを扱うため、データ境界、モデル送信範囲、資格情報、Tool権限を設計する必要があります。
取扱い: クラウド利用とセルフホストでデータ管理範囲が異なります。接続するLLMプロバイダの保持条件も確認してください。
学習・送信: モデル学習利用やオプトアウト条件は接続するLLM/APIプロバイダごとに確認してください。
情報源 / 最終確認日
情報確認：2026年8月26日