目的：社内ナレッジの活用、業務効率化、属人化解消
RAG-Powered Enterprise AI
Powered by
ORION
現場の知恵を、組織の力に。
社内データをリアルタイムに参照するRAG搭載AIで、
図表・スキャンPDFまで横断検索し、
あらゆる業務を即戦力化します。
1/3
レビュー準備時間を短縮
RAG
社内データをリアルタイム参照
2
業種特化プラン
Azure
セキュアな基盤
こんな課題はありませんか？
全社でよくある課題
必要な情報が見つからない
情報が散在し、検索に時間がかかる
問い合わせ対応に時間がかかる
同じ質問への対応が繰り返され、工数が増大
属人化していて共有されない
個人の知識や経験が組織の資産になっていない
過去の資料や経緯がわからない
過去のナレッジが活用されず、再検討が発生
製造業でよくある課題
技術資料や図面が膨大で検索が大変
必要な図面や仕様書を探すのに時間がかかる
図表・スキャン資料の活用が難しい
PDFや紙資料の内容を素早く確認できない
品質トラブルの原因特定に時間がかかる
過去事例や知見の検索に時間が必要
設計レビューや報告書作成に時間がかかる
必要な情報の収集・整理に工数がかかる
ABOUT ORION
社内データをリアルタイムに参照する、
RAG搭載の自社専用AI
ORIONはRAG（Retrieval-Augmented Generation）技術を搭載した企業向けAIです。社内ドキュメント・マニュアル・過去報告書などをデータソースとして登録することで、AIが回答生成の際にリアルタイムで社内情報を参照・引用します。
テキスト資料はもちろん、帳票・グラフ・表・スキャンPDFといった複雑なデータも独自AIが解析。「人に聞くように」自然言語でチャット入力するだけで、社内の正確な情報を根拠とした回答を即座に引き出せます。
> チャットで質問してください
$ 「昨年の品質トラブル事例と再発防止策を教えて」
✓ RAGで社内データを参照中...
品質報告書 (2019-2024) ... 参照
不具合一覧.xlsx ... 参照
設計図面_Rev3.pdf ... 参照 [図表含む]
✓ 参照元に基づき回答を生成しました
該当する品質トラブルは12件検出されました。
最頻出原因: 設計段階での寸法公差見落とし
推奨対策: チェックリストの自動生成 ...
_
HOW IT WORKS
かんたん3ステップで使い始められる
社内文書をアップロードするだけで、チャット形式のRAG検索がすぐに利用できます。
01
社内文書をアップロード
Word・Excel・PDF（スキャン含む）・PowerPointなど、社内に蓄積された資料をそのままアップロード。データ整形や変換作業は不要です。
- 主要ファイル形式に対応
- 図表・帳票・スキャンPDFも可
- SharePoint / Google Drive連携も可
→
02
文書カテゴリを登録
アップロードした文書を部署・用途・プロジェクト単位でカテゴリ分類。アクセス権限の設定もここで行い、部門ごとに参照範囲を管理できます。
- 部署・プロジェクト単位で分類
- ユーザー別アクセス権限設定
- 複数カテゴリへの横断設定も可
→
03
チャット形式で検索・質問
あとはチャット画面に自然な言葉で質問するだけ。RAGが社内データをリアルタイムに参照し、根拠となった文書を明示しながら回答を生成します。
- 自然言語での質問に対応
- 参照元文書・箇所を明示
- 質問内容の自動最適化機能付き
ORION — チャット検索イメージ
👤
製品Aの昨年発生した品質不具合と、その対策内容を教えてください。
AI
社内データを参照しました。製品Aに関して昨年（2023年）に記録された品質不具合は3件です。
① 部品Xの寸法公差超過 → 仕入先への規格再通知と受入検査強化
② 表面処理ムラ → 処理工程の温度管理基準を改訂
③ 組立工程での締め付けトルク不足 → 作業チェックリストに追加
① 部品Xの寸法公差超過 → 仕入先への規格再通知と受入検査強化
② 表面処理ムラ → 処理工程の温度管理基準を改訂
③ 組立工程での締め付けトルク不足 → 作業チェックリストに追加
参照元: 品質トラブル報告書_2023.pdf / 不具合一覧.xlsx（製品Aシート）
👤
①の詳細な再発防止策はありますか？
AI
はい。2023年10月の是正処置報告書に詳細が記録されています。仕入先への図面改訂通知（Rev.4）の実施と、受入検査での全数測定への切り替えが主な対策です。
参照元: 是正処置報告書_20231015.pdf / 図面_部品X_Rev4.pdf
PLANS
業種に合わせた2つのプラン
全社向けの汎用プランと、製造業に特化したプランをご用意。課題に応じた最適なRAG環境を構築します。
General
全社向けプラン
社内ナレッジをRAGで一元管理し、全部門の情報参照を効率化。新人教育からベテランのナレッジ継承まで、組織全体の生産性を底上げします。
- 社内マニュアル・規程の横断参照
- FAQ・問い合わせ対応の自動化
- 会議録・レポートからの情報参照
- 新入社員オンボーディング支援
- 各部署向けカスタム対応
- SharePoint / Google Drive連携
- ユーザーごとのアクセス権限制御
Manufacturer
製造業向けプラン
設計・品質・設備のあらゆるフローに対応。図表・帳票・スキャンPDFも参照できるRAGで、現場の課題を即座に解決します。
- 図表・スキャンPDFの内容解析・参照
- 品質トラブル事例の横断参照と再発防止策提示
- 設計レビュー準備時間を1/3に短縮
- 設備トラブル時の対応策即時提示
- 技術資料の自動整理・収集
- オンプレミス開発対応（機密情報も安心）
- 海外拠点を含む全社展開に対応
FEATURES
ORIONが選ばれる理由
FEATURE / 01
図表・複雑データも参照できるRAG
帳票・グラフ・表・スキャンPDFなど、従来のAIが処理できなかった複雑な社内データも高精度で解析し、RAGの参照対象として活用します。
FEATURE / 02
質問内容を自動最適化
独自AIが質問を分析し、より適切なデータを参照できるよう自動修正。生成AIに不慣れなユーザーでも迷わず使えます。
FEATURE / 03
既存サービスと簡単連携
SharePoint・Google Driveなど利用中のサービスとオプションで連携可能。データ移行の手間なく即日利用開始できます。
FEATURE / 04
豊富なファイル形式に対応
Word・Excel・PowerPoint・PDF・CSV・TXT・画像など主要フォーマットを網羅。CAD等その他形式もオプション対応。
FEATURE / 05
万全のセキュリティ対策
Microsoft Azureを基盤とし、社内データが外部AIの学習等に利用されることはありません。参照文書のユーザー別制限・アカウント認証あり。
FEATURE / 06
オンプレミス開発も対応
機密性の高い情報を扱う企業向けに、クラウドだけでなくオンプレミスでのRAG環境の開発・構築にも対応しています。
USE CASES
活用事例
CASE 01
社内FAQ対応の自動化
HR・総務・ITなどへの問い合わせをRAGが社内規程を参照して代行。ルーティン質問への即時回答で担当者の負担を大幅に削減。
→ 問い合わせ対応工数を約60%削減
CASE 02
新人オンボーディングの加速
マニュアル・業務フロー・過去事例をRAGが横断参照。「誰に聞けばいい？」という時間的コストを解消し、早期戦力化を実現。
→ 立ち上がり期間を平均2週間短縮
CASE 03
ナレッジの組織的継承
ベテラン社員のノウハウが記録された文書をRAGの参照対象として蓄積。退職・異動時のナレッジ流出を防ぎ、組織の「知的資産」として活用します。
→ 属人化リスクの解消
CASE 04
顧客対応スピードの向上
顧客対応履歴・製品仕様・過去クレーム対応をRAGが即時参照。回答品質の均一化と対応時間の短縮を同時に実現します。
→ 顧客対応時間を約40%削減
CASE 01
設計レビュー事前準備を1/3に短縮
「設計変更理由」などを自然言語で質問。社内文書・図面・過去報告書からRAGが該当箇所を参照・抽出し、資料整理を効率化。
→ レビュー準備時間を1/3に短縮
CASE 02
品質トラブル発生時の迅速対応
製品名で質問すると過去不具合・検査報告書をRAGが横断参照し、再発防止策を即時提示。図表・スキャンPDF内の情報も解析・引用。
→ 原因特定・対策立案を当日中に完了
CASE 03
設備トラブル時の対応策提示
現場担当が「○年○ラインの異常記録」と入力するだけで、関連報告書をRAGが参照し原因と対応策を提示。復旧リードタイムを短縮。
→ 設備復旧時間の大幅短縮
CASE 04
自社開発AIから移行・全社展開を実現
既存の社内AIチャットボットでは図表データを参照できなかった課題を解決。ORIONのRAGをAzure上に構築し、国内外の全拠点で活用中。
→ 国内・海外拠点を含む全社展開を実現
SECURITY
エンタープライズグレードのセキュリティ
機密情報を扱う企業でも安心して利用できる、堅牢なセキュリティ体制を整備しています。
Microsoft Azure基盤
社内データが外部AIの学習等に利用されない設計。エンタープライズ向けのセキュアなクラウド環境でRAGを運用します。
アクセス権限制御
参照可能な文書をユーザー・部署ごとに制限可能。機密レベルに応じたきめ細かいアクセス管理を実現。
オンプレミス対応
安全保障・機密性が極めて高い情報を扱う組織向けに、完全社内環境でのオンプレミスRAG構築にも対応。
FAQ
よくあるご質問
導入前によくいただくご質問をまとめました。その他のご不明点はお気軽にお問い合わせください。
RAG（Retrieval-Augmented Generation）は、AIが回答を生成する際に外部のデータベース（この場合は社内文書）をリアルタイムで検索・参照する技術です。「学習」とは異なり、AIのモデル自体は変更せず、最新の社内データを都度参照するため、情報の追加・更新が容易で、参照元の文書を明示できるという特長があります。
要件定義やデータ整備の状況によって異なりますが、標準的なケースでは契約から1〜2ヶ月程度での稼働を目指しています。まずはヒアリングにてスケジュールをご提案します。
Word・Excel・PowerPoint・PDF（スキャン含む）・CSV・TXT・画像など主要なファイル形式に対応しています。CADデータなどその他の形式もオプションでご相談いただけます。
Microsoft Azureを基盤としており、お客様の社内データが外部のAI学習に利用されることはありません。さらに機密性が高い場合はオンプレミス構築にも対応しています。
はい、SharePoint・Google Driveとのオプション連携に対応しています。既存のファイル管理環境を変えることなく、ORIONのRAG機能を即日から利用開始することが可能です。
ORIONは質問内容を自動最適化する機能を搭載しており、生成AIに不慣れなユーザーでも自然な言葉でチャット入力するだけで適切な回答が得られます。専門的なプロンプト入力は不要です。
納品後も継続的な保守・サポートを提供しています。追加データの登録や機能改善のご相談、運用上の疑問点など、専任担当者が対応します。詳細はお問い合わせください。