Enterprise Intelligence · Corpus AI
社内ナレッジを根拠つきで
答える自社のAI
散在する文書・議事録・メール・設計資料を一つのナレッジベースに集め、権限に応じて連結し、回答ごとに出典を確認できるようにします。
Problem
知る人に尋ねなければ
見つかりません。
文書はすでに蓄積されています。問題は、所在と最新版を把握している人員が少数である点です。
01・原因
文書がシステムごとに散在します
同じ主題の資料がDMS・メール・Wikiにそれぞれ残り、どれが最新版か判別しにくくなります。
02・波及
質問が特定の人に集中します
知っている人に尋ねる方式が固定化し、担当者が変わると知識も一緒に失われます。
03・結果
回答を信頼しにくくなります
出典のない回答は、結局のところ原文を再度探して確認する必要があります。
累積結果
同じ質問が毎回人手を経ます
Product Experience
集めて、権限をかけて、
根拠とともに答えます。
01
Document Centralization
散在する文書を一つの基盤に集めます。
DMS・議事録・メール・PLM・Wikiを接続して重複を取り除き、最新版を判別したうえで一つのナレッジインデックスに統合します。
ソースコネクタ
最新版の判別
リアルタイム同期
インデックス状況
接続ソース
5
インデックス済み文書
48,210
重複排除
6,841
同期周期
リアルタイム
正規化済み文書48,210件を権限階層へ引き渡し
02
Permission Layer
職務権限をそのまま検索に反映します。
社内アカウント体系と文書等級を結合し、閲覧権限のない資料は検索結果と根拠の双方から除外します。
職務基準のアクセス
文書等級
監査ログ
権限の適用範囲
権限ポリシー
12
等級区分
4段階
遮断された文書
2,104
監査ログ
全件記録
閲覧可能な根拠のみを回答段階へ引き渡し
03
Grounded Answer
回答ごとに原文を指し示します。
根拠文書と該当段落をあわせて提示し、回答をそのまま使うか原文を確認するかを利用者が判断できるようにします。
出典表示
段落単位の引用
原文の閲覧
回答品質
出典表示率
100%
平均引用数
3.4件
原文リンク
段落単位
未確認の回答
表示
業務判断の根拠として確定
Why Different
回答ではなく、確認できる
根拠を提示します。
NeuralChainXの四つの技術基盤が、Corpus AIの中でそのまま動作します。
Anneal
社内の用語で探します
部署ごとに異なる略語と表記を同一の概念として束ね、表現が違っても必要な文書を見つけ出します。
Agentic
問い合わせでは終わりません
クエリ解釈・権限確認・根拠収集・出典検証を分担して実行し、結果を突き合わせます。
Ontology
文書間の関係を追跡します
規程–工程–装置–プロジェクトへと続く関係をたどり、関連資料の抜け漏れを減らします。
Security
文書が外に出ません
プライベート配置と職務基準のアクセス制御を前提に構成し、照会履歴を全件残します。
Use Cases
同じナレッジ基盤から
役割別に分かれます。
権限が違えば見える範囲も変わります。根拠は同一の原本を指し示します。
統合ナレッジベース
原本文書・権限メタデータ
Deployment
セキュリティ要件に応じて
配置形態を選びます。
クイックスタート
セキュリティ要件
完全分離
SaaS
素早く始めるための標準構成です。
即時利用
標準コネクタ
定期アップデート
Integration
社内システムと接続します。
DMS・PLM連携
メール・コラボレーションツール
SSO・権限連携
Private
顧客環境の内部に配置します。
プライベート環境の構築
テナント分離
照会履歴の保管
N2SF基準対応設計
ネットワーク分離・アクセス制御・ログ要件に対応