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Apolla AI

企業のナレッジとデータを、AIが活用できる資産に

データガバナンスとナレッジエンジニアリング

エージェントが「何を知っているか」はデータで決まります。調査によれば、88%のケースで大規模言語モデルは従来アクセスできなかったデータの活用を可能にした一方で、AI-readyな企業データはわずか6%にとどまります。散在するドキュメントを、呼び出し可能で、出典をたどれ、権限を統制できる資産に変えることが、エージェントの回答精度を支える土台になります。

コアサービス

私たちが提供すること

  • 企業ナレッジの整理

    規程、製品、業務、トレーニング、FAQ、契約書の体系的な整理

  • ナレッジベース構築

    構造化・検索・権限制御に対応したマルチモーダルナレッジベース

  • RAG最適化

    検索精度、回答の信頼性、引用品質の向上

  • データクレンジングとタグ付け

    業務データの標準化、分類、タグ付け

  • 業務セマンティックレイヤー構築

    指標、フィールド、プロセスをAIが理解できるセマンティクスに変換

  • 権限とコンプライアンスのガバナンス

    役割ごとに許可されたデータへのアクセス制限と、全工程の監査証跡

お客様への価値

貴社が得られるもの

  • AIの回答精度が向上し、ハルシネーションと誤った引用を削減
  • 散在するドキュメントが呼び出し可能な資産に
  • より高度な業務エージェントを支える基盤に
  • データ分析・意思決定エージェントの土台を構築

RAGエンジニアリング

ドキュメントから根拠をたどれる回答までの6ステップ

  1. 文書解析

    OCR、レイアウトと表の復元、多様なファイル形式への対応

  2. スマート分割

    意味・階層に基づく分割、オーバーラップウィンドウ、親子チャンク

  3. ベクトル化

    ドメイン特化でファインチューニングしたEmbedding、マルチベクトル表現

  4. ハイブリッド検索

    ベクトル+BM25+ナレッジグラフ、クエリ書き換えとHyDE

  5. リランク・圧縮

    Rerankによる再ランキング、コンテキスト圧縮

  6. 根拠付き生成

    引用の明示、忠実性の検証、再現率の評価

よくあるご質問

お客様からよくいただく質問

その他のソリューション

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まずはAIコンサルティングワークショップから

1〜2週間で、貴社の業務チームとともにプロセスを整理し、高価値ユースケースを特定、ROIを試算して、実行可能な変革ロードマップをまとめます。