製品・データ

ドキュメントとデータベースを根拠に回答します

社内ドキュメントはナレッジベースへ、運用データベースはデータ分析へ、自社だけで使う言葉は用語集へとつなげます。回答にはどのドキュメントを引用したか、どのDBにどのSQLを実行したかが併せて残ります。

デモを依頼 → 対応DB・ドキュメント形式を見る

社内ドキュメントはナレッジベースへ KB

運用データベースはデータ分析へ SQL

回答ごとに引用ドキュメント・実行SQL CITE

データはあるのに答えが得られない三つの理由

データを1回抽出するのに何日もかかります

現場が自然言語で質問し、エージェントがSQLを書いて表とグラフで回答します。実行したSQLはそのまま表示されます。

AIが自社の言葉を理解できません

「VIP顧客」「純売上」のような社内定義を用語集に登録すると、回答とSQLに反映されます。

HWPファイル・スキャン文書が検索に引っかかりません

HWP・HWPXを含む14+形式に対応し、ファイル種類ごとに抽出エンジンを個別に指定します。

文書とデータベースを根拠にする機能

ナレッジベース

対応形式: PDF・Word・PowerPoint・Excel・CSV・HWP・HWPX・Markdown・HTML・XML・EPUB・メール(EML・MSG)・TXT・JSONとコードファイル50種類以上。
拡張子ごとの抽出エンジン指定: 拡張子ごとにエンジンを選びます。例) PDFはAzure Document Intelligence、Excelは内蔵抽出エンジン。スキャン文書・画像はLLM Visionで処理します。指定のない形式は他のエンジンへ黙って切り替わることなく、アップロードが拒否されます。
検索: キーワードとベクトルを組み合わせたハイブリッド検索とリランキング、意味単位のチャンク分割。
ライブラリ: ナレッジベースをフォルダツリーで整理し、エージェントが検索する範囲と「このフォルダをいつ検索するか」の説明をフォルダ単位で指定します。
一括処理: フォルダ単位のアップロード、重複ファイルの検知、同名ファイルの自動置き換え、失敗ファイルの再試行。処理の進捗は通知センターで確認でき、他の画面に移動しても維持されます。

データ分析 — 自然言語 → SQL

データベース8種: PostgreSQL · MySQL / MariaDB · Microsoft SQL Server · Oracle · Snowflake · Databricks · Google BigQuery · Azure Synapse。
接続テスト: 保存前に接続テストボタンでテーブル一覧まで確認できます。BigQueryはキーファイルなしでGoogle Cloudのデフォルト認証を使用し、Oracleは読み取り専用アカウントや他スキーマの参照にも対応します。
回答: 質問 → SQL作成・実行 → 表・グラフ・要約。実行したすべてのSQLと結果が回答ステップに渡され、フィルターや集計基準を正確に説明します。
複数DB接続: エージェントに複数のDBを接続すると、どのDBをなぜ選び、何を照会したかが回答とSQL実行カードに表示されます。
質問–SQL例メモリ: 検証済みの質問–SQL例をDBごとに蓄積して精度を高めます。回答の根拠が確認できたSQLのみ自動保存され、管理者が直接登録・修正することもできます。
テーブル関係推論とERD: 外部キーとカラム命名規則からテーブル関係を推論して結合グラフを作成し、ERDパネルでファクト・ディメンション・ブリッジテーブルの役割を確認します。
SQLエディタ: 画面上で直接SQLを作成・実行し、ファイルとして保存します。
書き込みクエリの承認: INSERT・UPDATE・DELETEはプレビュー後に承認して初めて反映され、DBごとに書き込みの可否を設定します。実行・承認・却下の履歴はSQL実行記録に残ります。
AIダッシュボード: 自然言語でパネルを作成するとSQLが生成・検証され、以降は保存されたSQLで更新されます。

用語集

社内用語と定義を登録すると、エージェントの回答に反映されます。
Excel・CSV・Markdownファイルをプレビューしてから一括登録します。形式が異なってもAIが用語項目に変換し、標準テンプレートファイルもダウンロードできます。
データベースの値から用語候補を抽出し、確認のうえ登録します。
カテゴリ管理、用語変更の活動履歴。