散在した社内データを、
AI Ready なナレッジに。
AI の回答精度は、LLM の性能だけでなく「AI が参照できるデータの質」に大きく左右されます。私たちは、社外に出さないプライベートデータを集約・構造化し、業務で信頼して使える回答を返す高精度 RAG（社内データを参照して回答する仕組み）を構築します。
現場でよくお聞きする、
4 つの課題
生成 AI を導入しても成果につながらない。その背景には、データにまつわる共通の課題があります。
検証では動いても、業務での実装に進めず PoC で終わってしまう。
必要な情報が SharePoint・Box・基幹システムなどに分散し、探し出せない。
データはあっても AI が読める形に整っておらず、ハルシネーション（もっともらしい誤回答）が起きる。
学習させる以前に、ベテランの用語・判断・業務フローが形式知化されていない。
AI が参照するのは、
AI Ready 化した社内データ
高精度 RAG は、散在データ（SharePoint・Box・SAP 等）を集約・構造化して接続した、AI Ready なプライベートナレッジを参照します。人と AI が補完し合う Human in the Loop の設計で、人の修正がフィードバックとなり、RAG は継続的に賢くなっていきます。
散在データ → 集積 → 高精度 RAG → AI システム
部門ごとに分断されたデータを Microsoft Fabric で一元化し、AI Ready 化。高精度 RAG を源泉に、1 つの問いへ複数システム横断で出典付きに回答します。
基幹システム・SharePoint・Box・Excel・図面・点検記録など、部門ごとに分断された情報。
OneLake で仮想統合し、非定型データをベクトル化。オントロジーで意味づけして AI が読める形に。
量より質の上限設計、参照元の可視化、利用分析による継続改善で、信頼して使える回答を生成。
用途に応じて最適なモデル（GPT・Claude 等）を選定。AI エージェントも一つの形態として構築。
現場・営業・経営が Web・Teams から活用。Entra ID 認証でセキュアにアクセス。
「精度」と「自己成長」を両立する
3 本柱
エンタープライズ文書（Excel・PDF・Word・図表）を、AI が高精度に検索・回答できる構造化ナレッジへ変換する RAG プラットフォームです。
各社固有の用語・略語・業務フローを構造化。現場の言葉や略語でも正解に到達できます。軽量な YAML と業界テンプレートで素早く適用します。
図・体制図・図面を Vision で文章化し、図に埋もれた情報も検索・回答の対象に。標準は低コスト、緻密な図面は上位オプションで対応します。
訂正のやり取りを学習して知識へ自動昇格。別称や関係性をオントロジーへ反映し、運用するほど精度が上がる自己成長型の仕組みです。
自社検証で確認した効果
※ 数値はディスカバリーズの自社検証にもとづく参考値です。
安心して使える、運用の土台
Microsoft Entra ID による認証・シングルサインオンで、アクセス権限に基づいた安全な利用を実現します。
情報セキュリティマネジメントシステムの国際規格 ISO/IEC 27001 認証を取得した体制で運用します。
お客様のデータはテナント内に保持し、モデルの学習に再利用しません。
プライベートデータの活用を、
一度ご相談ください
現状のデータや課題をお聞かせいただければ、高精度 RAG による AI Ready 化の進め方をご提案します。