こんな課題、ありませんか？
社内データが散在し、AI で検索できない
大量の企業内ファイルが各所に保存され、AI で活用できる形式になっていない
AI に社内情報を安全に学習させたい
機密文書を AI に学習させたいが、部署ごとのアクセス制御ができていない
情報検索に時間がかかりすぎる
社内ナレッジの検索に数時間かかり、必要な情報を見つけられないことが多い
このサービスが解決します
大規模データの RAG 化とベクトル DB 構築で、
社内ナレッジ検索を数時間から数十秒へ短縮
文書解析・ベクトル DB 構築
大量の企業内ファイル（PDF・Word 等）を AI が解析し、ベクトル DB を構築。高速な自然言語検索に対応し、関連文書を正確に特定します。
- 大規模データの RAG 化とベクトル DB 構築
- AI が高速な自然言語検索に対応
- 関連文書を正確に特定
Vector
Database
Security
部署別アクセス制御
Protected
セキュリティ分離検索対応
部署ごとの情報アクセスを厳密に制御。RAG システムにおける部署別アクセス制御とセキュリティ設定により、権限のない機密文書へのアクセスを拒否します。
- 部署別アクセス制御
- 機密文書へのアクセス拒否
- セキュリティ設定の厳密な管理
自然言語による問合せ応答
AI が自然言語での質問を理解し、社内ナレッジから最適な回答を生成。検索時間を数時間から数十秒へ短縮します。
- 自然言語での質問対応
- 社内ナレッジからの最適な回答生成
- 検索時間を 70% 削減
Query
Answer
Access
部署単位 / 権限管理
Control
部署単位アクセス制御
部署単位でのアクセス権限を管理。AI インダストリーなどの他の AI サービスと組み合わせることで、整理されたデータを活用できます。
- 部署単位でのアクセス権限管理
- 他の AI サービスとの連携
- 整理されたデータの活用
対応範囲と提供スコープ
本サービスでカバーする工程・自動化領域・対応基盤をまとめています
提供内容・対象範囲
対象データ
大量の企業内ファイル（PDF・Word 等）
RAG 化
ファイル解析とベクトル DB 構築
セキュリティ
部署別アクセス制御とセキュリティ設定
目的
社内ナレッジ活用率大幅向上・情報検索時間を 70% 削減
提供スコープ
文書解析・ベクトル DB 構築
セキュリティ分離検索対応
自然言語による問合せ応答
部署単位アクセス制御
期待効果
社内ナレッジ活用率大幅向上・情報検索時間を 70% 削減・知識の民主化
導入の流れ
1
要件ヒアリング
社内データの種類・量・アクセス権限をヒアリング
2
RAG 設計・生成
ファイル解析とベクトル DB 構築を設計
3
実装・テスト
RAG システムを実装し、検索精度をテスト
4
デプロイ・運用
RAG システムを本番環境にデプロイし、運用を開始
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