社内知識を活かす“現場で使えるAI”『AIKNOW(アイノウ)』
AIKNOW(アイノウ)
| 業種 | 製造業（化学・素材・機械・電機）／プラント・インフラ |
| 目的 | 技術資料・手順書・事例を“探せて使える”状態にする／属人化を減らす |
| 手法 | 社内資料をナレッジ化→チャットで質問→根拠（参照元）付きで回答 |
| 特徴 | ・ナレッジ共有AI（SECIモデル活用）＋回答精度が強み ・ベクトル検索×ナレッジグラフの“ハイブリッド検索”で取り違えを抑える ・オンプレ含む運用相談が可能（社内データを外に出さない前提に寄せられる） |
社内に眠る知識を、
現場で使える回答に変える。
図面・技術資料・過去事例・社内ルール。散在する企業独自の知識を、探せて、根拠付きで活用できる状態へ。
AIKNOWは、ベクトル検索とナレッジグラフを組み合わせた生成AIナレッジプラットフォームです。
“それっぽい回答”ではなく、自社の知識をもとに、現場判断に使える回答を導きます。
まずは「適合性（いける／難しい）」を整理するところから
AIKNOWは “導入して終わり” ではなく、実現性確認→必要に応じたPoC→導入という進め方を前提としています。
まずは、社内データでどこまで実用的な精度を確保できるかを確認します。
※「見積」ではなく“適合性確認”の入口です。無理に導入を勧める前提では進めません。
こんな企業・部門に向いています
- 製造業の技術・保全・品質部門：図面・手順書・過去対応が散在している
- 技術企画・研究開発部門：企業独自知識を活かしたAI活用を進めたい
- DX推進部門：内製RAGを試したが、実務精度に届かず悩んでいる
AIKNOWは、「企業独自の知識を活用し、業務で使えるAIを必要とする企業」向けのソリューションです。
“それっぽい回答”では仕事にならない。現場でよくあるAIのつまずき
- 社内資料・過去事例が散在し、必要な情報がすぐ見つからない
- ベテランや特定担当者に質問が集中する（属人化）
- 汎用AIの誤回答が怖く、業務で使えない
- 根拠が示せず、説明責任が果たせない
- セキュリティ上、社内データを外部AIに出せない
AIKNOWで“社内の知識”がこう変わります
自社専用AIとして“育つ”
会社ごとのデータ・文脈を前提に、業務で使うための知識基盤を整えます。
根拠を示しながら答える
「どの資料のどこを参照したか」を追える形で回答を生成し、説明責任に対応しやすくします。
属人化を“仕組み”に変える
聞き先を減らし、暗黙知を資産化。引き継ぎ・判断の速度を上げます。
実際に現場で使われている活用パターン
社内FAQ／技術問い合わせ対応
聞き先を減らし、回答の根拠を示しながら案内。
過去案件・対応履歴の検索／要約
判断材料を“探す時間”を短縮し、検討の速度を上げる。
マニュアル／技術資料の検索性向上
図面・手順書・仕様書などの散在を、業務で引ける形へ。
属人化業務知識の可視化・継承
ベテラン依存を減らし、引き継ぎの質とスピードを上げる。
なぜAIKNOWは、現場で使える回答に近づけるのか
「似ている」だけでなく「つながり（関係性）」でも探せる
AIKNOWは、ベクトル検索による類似性の把握に加え、ナレッジグラフによる関係性検索を組み合わせています。
そのため、質問と似た文書を探すだけでなく、図面・説明書・過去対応・関連文書のつながりまで踏まえて回答を生成できます。
現場で「使えるか」を左右するのは、企業独自知識をどう検索・構造化するかです。
① 類似性で探す
文章の意味が近い資料を拾う（ベクトル検索）
② 関係性で確かめる
用語・部品・工程などの“つながり”を見て補強（ナレッジグラフ）
③ 根拠付きで回答
参照元を示しながら回答（確認しやすい）
補足：社内データを外に出さない運用も可能
閉じた環境（オンプレ等）での運用を前提にした相談もできます。
データはバイナリ化したうえで分割・分散保存されるため、仮に一部が外部に出ても内容を復元できない設計です。
補足：曖昧さに引っ張られにくい設計
関連情報を複数引いて評価し、必要な文脈を集めてまとめるイメージで設計します。
※このような関係性検索と多層セキュリティを組み合わせた構成は、他の一般的なAIには少なく、AIKNOWの特徴です。
いきなり導入せず、実現性調査から始めます
- 実現性確認
サンプルデータで「どこまで標準でいけるか」を確認します。 - PoC（必要な場合のみ）
精度や運用の壁がある場合に、チューニング・検証で詰めます。 - 導入・運用
“使い始めてから”の改善（チューニング等）も前提に進めます。
※ 特殊な出力（特殊グラフ・計算式）や他アプリ連携などは、要件によりカスタムが発生し得ます。
※ 一般的な処理であれば「標準の範囲」で進められるかを最初に判断します。
費用は、実現性調査・PoC・導入範囲に応じてご提示します
- まず実現性調査で、どこまで標準で実現できるかを確認します
- 必要に応じてPoCで精度や運用面を検証します
- 本導入費用は、対象範囲・ユーザー数・運用形態（オンプレ／クラウド等）により変動します
実際の検証で「使える」と評価されたポイント
技術文書が多い現場で“探す時間”を短縮
Before
資料が散在し、探すだけで時間が溶ける。結局ベテランに聞く。
After
根拠付きで“当たり資料”を引ける状態になり、判断が速くなる。
内製RAGが精度に到達せず“業務利用できない”→方向性を修正
Before
回答に嘘が混ざり、責任が持てない。
After
「でっち上げない」「根拠が追える」方向に寄せ、使える入口を作る。
よくある質問
Q. 社内データの取り扱いは？
A. オンプレ構成や閉じた環境での運用に対応しています。データはバイナリ化して分割保存されるため、外部に出ても復元できない設計です。
Q. どんなデータ形式に対応？
A. PDF・Word・Excelなどの資料をはじめ、まずはサンプルデータで“できる／できない”を切り分けます。
Q. 既存業務アプリ連携は？
A. 要件次第です。必要ならPoCやカスタムで段階的に整理します。
Q. まず何を用意すれば？
A. 代表的な資料・手順書・FAQ等から“少量”でOKです（実現性確認用）。
自社の知識で、業務で使えるAIになるか。一度整理しませんか？
実現性調査の進め方、データの扱い、どこまで標準で実現できるか。
弊社は、企業独自の知識を活かした生成AI活用を、実現性確認から伴走して支援します。
※“相談＝適合性確認”の入口です。無理な導入前提で進めません。
AIKNOWはTechnica.AIが提供する生成AIナレッジプラットフォームであり、西部電気工業は導入支援・活用定着を支援しています。