テキストリンク
1/5

ご希望のサービス

案件の詳細

2/5

ご予算

3/5

ご希望の時期

4/5

連絡先

ご入力いただいた情報は、お問い合わせへの対応にのみ使用します。詳細はプライバシーポリシーをご覧ください。

5/5

ありがとうございます

当社のAIエージェントが迅速に対応しました。初回のお問い合わせへのご返信は、すでにお客様の受信トレイに届いています。

エラー

ありがとうございます!

追ってご連絡いたします。

多言語ナレッジ検索 · 海外拠点を持つ製造業へ

社内の知識を、言語をまたいで

日本語とタイ語が混在する資料から、出典付きで答える検索基盤をつくります。空白で区切らない言語に対応した索引と、稼働中に走る自動テストが前提です。

出典を必ず添える日本語・タイ語に対応自社設備でも稼働稼働中に自動テスト
0.9 / 1.0
自動テスト評価
100のシナリオで検証
7系統
並列の検索経路
ベクトル・全文・グラフ
<4秒
単純な問い合わせ
稼働中の実測
5,000
対象人数
3か国の拠点で利用
多言語ナレッジ検索
多言語ナレッジ検索とは、言語の異なる社内資料をまたいで探し、出典を示して答える仕組みのことです。すべてを翻訳してから検索するのではなく、言語ごとに索引を作り、それを横断します。
01 背景

資料はある。見つからないだけです。

手順書は文書サーバーに、取り決めはメールに、細かい経緯は会議の記録に。形の上では揃っています。実際には、担当者に聞くほうが早い状態です。

拠点が複数の国にまたがると、ここに言語の壁が重なります。日本語の手順書とタイ語の作業記録が同じ製品について書かれていても、片方の言語でしか探せなければ、ないのと同じです。

私たちが作るのは、原文のまま索引を作り、問い合わせの言語で答え、根拠として原文を示す仕組みです。資料にないことは答えません。

55.2 %
日本企業のうち、何らかの業務で生成AIを利用していると答えた割合は 55.2 % です。他国と比べると低い水準にとどまっています。社内資料を横断して探せることは、その差を縮める入口になります。
出典:総務省「令和7年版 情報通信白書」2025年7月、企業におけるAI利用の現状。soumu.go.jp
02 仕組み

問い合わせから回答までの流れ

4種類の情報源、3系統の並列検索、出典付きの回答。自動テストは、利用者が使うのと同じ経路に対して走ります。

DokumentePostfächer DatenbankenTranskripte AufbereitungZerlegen · Metadaten VektorsucheVolltext, sprachbewusstWissensgraph Neu sortierenRerank Antwortmit Fundstelle Selbsttest gegen die laufende Pipeline · 100 Szenarien · Score 0,9 von 1,0
処理の主要段階並列の検索経路出典付きの出力
03 構成要素

何でできているか

01

資料の接続

文書管理、メール、データベース、業務システム。接続口のないものは画面操作の自動化や文字認識で取り込みます。

接続口OCR権限
02

言語ごとの索引

日本語とタイ語は語の区切りが空白では判定できません。言語別の解析器を通してから索引を作ります。ここを省くと後で効きません。

形態素解析PGroonga原文保持
03

3系統の検索

意味で探すベクトル検索、語で探す全文検索、つながりで探す知識グラフ。結果はまとめて並べ替えます。

pgvector全文グラフ再順位付け
04

段階的な応答

単純な問い合わせは即答し、複数資料にまたがるものは長い段階へ回します。画面が待ち続けない構成です。

応答段階途中経過
05

出典と限界

すべての記述に出典を添えます。該当がなければ、ないと答えます。推測で埋めません。

出典不明の明示
06

稼働中の自動テスト

実際の利用者と同じ経路でシナリオを流し、回答を採点します。品質の低下を、現場から報告が来る前に検知します。

100シナリオ評価劣化検知
04 見極め

この仕組みが向く場合と、そうでない場合

知識に関する困りごとが、すべて検索基盤で解決するわけではありません。

状況適した選択理由私たちの勧め
資料が少なく内容も安定既存検索の改善構築の手間が見合わないまず検索設定の見直し
資料が多く内容が変わるナレッジ検索基盤索引を日次で更新できる典型的な適用場面
判断基準が明文化済み業務ルールの自動化言語モデルは判断をぼかすモデルを使わずに実装
複数言語が混在言語別索引を持つ構成空白のない言語では語検索が外れる言語ごとの解析を入れる
データを外に出せない自社設備での稼働索引もモデルも社内に置けるオンプレミス構成

横にスクロールすると全項目が見えます →

05 運用

稼働してからが本番です

ナレッジ検索は資料とともに古びます。手を入れなければ、1年で目に見えて当たらなくなります。

だからこそ自動テストは、引き渡しではなく運用に組み込みます。

更新
追加・変更された資料は自動で索引に入ります。
監視
応答時間、命中率、1件あたりの費用を画面で確認できます。
モデルの入れ替え
提供事業者は差し替え可能な構成です。設定変更で済み、作り直しにはなりません。
文書
欧州拠点で使う場合、EU AI Actの技術文書も引き渡しに含みます。
06 よくある質問

多言語ナレッジ検索:よくある質問

なぜ普通の検索では足りないのですか。+
日本語とタイ語には単語を区切る空白がありません。英語向けに作られた全文検索をそのまま当てると、語の切れ目を誤って拾い、必要な文書が出てきません。言語ごとの解析に対応した索引が必要になります。
翻訳してから検索すればよいのではありませんか。+
翻訳を挟むと、原文にあった型番や社内用語が失われます。私たちは原文のまま索引を作り、問い合わせの言語に合わせて回答を組み立てます。根拠として示す文書は原文のままです。
回答が作り話になることはありませんか。+
見つかった文書の範囲でのみ回答し、すべての記述に出典を添えます。該当する記述がない場合は、ないと答えます。さらに、稼働中のシステムに対して自動テストを走らせ、品質の低下を検知します。
応答はどのくらいの速さですか。+
稼働中の案件では、単純な問い合わせは4秒未満です。複数の資料をまたぐ問い合わせには段階を設け、最長でおよそ35秒の枠を用意しています。画面が一番遅い処理を待たない構成です。
データを社外に出せません。+
索引と検索は貴社の環境またはEU域内のサーバーで動かせます。言語モデルについても、要件に応じて自社設備で動かす構成を取ります。会議記録の案件では、音声認識を自社設備で動かしています。
どの資料をつなげられますか。+
文書管理システム、メール、データベース、業務システム、会議の書き起こしなど、接続口があるものはそのまま。ない場合は画面操作の自動化や文字認識で取り込みます。
導入までどのくらいかかりますか。+
資料の種類を絞った構成であれば数週間で実運用に入ります。多くの拠点と資料をまたぐ場合は時間がかかりますが、資料ごとに順次つなぐため、早い段階から使い始められます。
ドイツの会社に頼む利点は何ですか。+
欧州にも拠点を持つ企業の場合、GDPREU AI Actの要件を同じ相手に任せられます。打ち合わせは日本語、欧州側の文書はドイツ語または英語で用意します。東京と大阪への訪問にも対応します。
全文検索とベクトル検索は、どちらを使うのですか。+
両方を並べて使います。型番や社内の言い回しは文字の一致で拾い、意味の近さはベクトル検索が拾います。片方だけだと、どちらかの取りこぼしが必ず出ます。二つの結果は順位で統合し、最後に並べ替えています。
07 関連ページ

あわせて読む

次の一歩

今、社内で誰も即答できない質問を一つお持ちください。

30分あれば、その質問でこの仕組みが役に立つかどうかをお見せできます。

DEJPEN