AskDona（アスクドナ）
AskDona（アスクドナ）
組織のためのナレッジAI
組織のためのナレッジAI
組織のためのナレッジAI
社内ドキュメントを整備し生成AIの知識として活用。SaaS型、社内クローズド環境で展開できるパッケージソリューション。
社内ドキュメントを整備し生成AIの知識として活用。SaaS型、社内クローズド環境で展開できるパッケージソリューション。
社内ドキュメントを整備し生成AIの知識として活用。SaaS型、社内クローズド環境で展開できるパッケージソリューション。
専門性の高い業務も、AIに任せる。
専門性の高い業務も、AIに任せる。
専門性の高い業務も、AIに任せる。
AskDonaは、セキュアな基盤を提供することで、組織のエキスパートとして稼働するAIを実現しています。
AskDonaは、セキュアな基盤を提供することで、組織のエキスパートとして稼働するAIを実現しています。
AskDonaは、セキュアな基盤を提供することで、組織のエキスパートとして稼働するAIを実現しています。
RAG Chat
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
Deep Research
RAG Chatが「知識から回答するAI」に対し、Deep Researchは 「業務を実行するAI」です。ユーザーから与えられたタスクに対して、いくつもの文書やデータソースを横断し、AIが自律的に調査を計画→実行→考察を繰り返し行う高度な分析機能です。工数のかかるレポート作成やマニュアル作成を短時間でAIが作成します。
Batch Analysis
Batch Analysis は、大量の質問やチェック項目のリストに対して、AIが一件ずつ順番に処理し、回答や判定を生成する機能です。一問一答形式のチャットでは時間がかかる作業でも、リストを投入するだけで AIが各項目を個別に解析し、同じ精度・同じ基準で回答や評価を返します。
RAG Chat
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
Even with mountains of documents, you still can’t find the answer you need. RAG Chat solves this by bringing many kinds of internal data together in one place, classifying it, and organizing it in an optimal way. Users can access the organization’s knowledge at any time and get the information they need.
DeepResearch
RAG Chatが「知識から回答するAI」に対し、Deep Researchは 「業務を実行するAI」です。ユーザーから与えられたタスクに対して、いくつもの文書やデータソースを横断し、AIが自律的に調査を計画→実行→考察を繰り返し行う高度な分析機能です。工数のかかるレポート作成やマニュアル作成を短時間でAIが作成します。
RAG Chatが「知識から回答するAI」に対し、Deep Researchは 「業務を実行するAI」です。ユーザーから与えられたタスクに対して、いくつもの文書やデータソースを横断し、AIが自律的に調査を計画→実行→考察を繰り返し行う高度な分析機能です。工数のかかるレポート作成やマニュアル作成を短時間でAIが作成します。
Whereas RAG Chat is an “AI that answers from knowledge,” Deep Research is an “AI that executes work.” For tasks given by the user, it is an advanced analysis function in which the AI autonomously plans, executes, and reflects on its research across many documents and data sources. It enables the AI to create labor-intensive reports and manuals in a short time.
Batch Analysis
Batch Analysis は、大量の質問やチェック項目のリストに対して、AIが一件ずつ順番に処理し、回答や判定を生成する機能です。一問一答形式のチャットでは時間がかかる作業でも、リストを投入するだけで AIが各項目を個別に解析し、同じ精度・同じ基準で回答や評価を返します。
Batch Analysis は、大量の質問やチェック項目のリストに対して、AIが一件ずつ順番に処理し、回答や判定を生成する機能です。一問一答形式のチャットでは時間がかかる作業でも、リストを投入するだけで AIが各項目を個別に解析し、同じ精度・同じ基準で回答や評価を返します。
Batch Analysis lets AI process lists of questions or check items one by one, generating an answer and judgment for each. Instead of time‑consuming one‑by‑one chats, you submit a list and the AI analyzes items individually, returning answers and evaluations with consistent accuracy and standards.
RAG Chat
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
RAG Chat
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
DeepResearch
RAG Chatが「知識から回答するAI」に対し、Deep Researchは 「業務を実行するAI」です。ユーザーから与えられたタスクに対して、いくつもの文書やデータソースを横断し、AIが自律的に調査を計画→実行→考察を繰り返し行う高度な分析機能です。工数のかかるレポート作成やマニュアル作成を短時間でAIが作成します。
DeepResearch
RAG Chatが「知識から回答するAI」に対し、Deep Researchは 「業務を実行するAI」です。ユーザーから与えられたタスクに対して、いくつもの文書やデータソースを横断し、AIが自律的に調査を計画→実行→考察を繰り返し行う高度な分析機能です。工数のかかるレポート作成やマニュアル作成を短時間でAIが作成します。
Batch Analysis
Batch Analysis は、大量の質問やチェック項目のリストに対して、AIが一件ずつ順番に処理し、回答や判定を生成する機能です。一問一答形式のチャットでは時間がかかる作業でも、リストを投入するだけで AIが各項目を個別に解析し、同じ精度・同じ基準で回答や評価を返します。
Batch Analysis
Batch Analysis は、大量の質問やチェック項目のリストに対して、AIが一件ずつ順番に処理し、回答や判定を生成する機能です。一問一答形式のチャットでは時間がかかる作業でも、リストを投入するだけで AIが各項目を個別に解析し、同じ精度・同じ基準で回答や評価を返します。
RAG Chat
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
RAG Chat
資料は山ほどあるのに、欲しい答えが見つからない。そんな課題を解決するRAGチャットは、社内の様々な形式のデータを一箇所に集約して分類し最適なカタチで整理整頓を行います。ユーザーはいつでも組織のナレッジにアクセスして必要な情報を取得することができます。
Deep Research
RAG Chatが「知識から回答するAI」に対し、Deep Researchは 「業務を実行するAI」です。ユーザーから与えられたタスクに対して、いくつもの文書やデータソースを横断し、AIが自律的に調査を計画→実行→考察を繰り返し行う高度な分析機能です。工数のかかるレポート作成やマニュアル作成を短時間でAIが作成します。
Deep Research
RAG Chatが「知識から回答するAI」に対し、Deep Researchは 「業務を実行するAI」です。ユーザーから与えられたタスクに対して、いくつもの文書やデータソースを横断し、AIが自律的に調査を計画→実行→考察を繰り返し行う高度な分析機能です。工数のかかるレポート作成やマニュアル作成を短時間でAIが作成します。
Batch Analysis
Batch Analysis は、大量の質問やチェック項目のリストに対して、AIが一件ずつ順番に処理し、回答や判定を生成する機能です。一問一答形式のチャットでは時間がかかる作業でも、リストを投入するだけで AIが各項目を個別に解析し、同じ精度・同じ基準で回答や評価を返します。
Batch Analysis
Batch Analysis は、大量の質問やチェック項目のリストに対して、AIが一件ずつ順番に処理し、回答や判定を生成する機能です。一問一答形式のチャットでは時間がかかる作業でも、リストを投入するだけで AIが各項目を個別に解析し、同じ精度・同じ基準で回答や評価を返します。
複合的なクエリ（質問）に対応する次世代AI
単一の情報源だけでは回答できず、複数の文書にまたがる情報を多角的な視点から横断的に探索・統合し、論理的に再構成する必要がある質問をAskDonaでは、複合的な質問として定義しています。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、従来の単一な検索結果から生成されるRAG（検索拡張生成）を進化させた独自のアーキテクチャにより構成されており、組織のエキスパートが問いかける難易度の高い問いについても、情報網羅性の高い回答を提供することが可能です。
複合的なクエリ（質問）に
対応する次世代AI
単一の情報源だけでは回答できず、複数の文書にまたがる情報を多角的な視点から横断的に探索・統合し、論理的に再構成する必要がある質問をAskDonaでは、複合的な質問として定義しています。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、従来の単一な検索結果から生成されるRAG（検索拡張生成）を進化させた独自のアーキテクチャにより構成されており、組織のエキスパートが問いかける難易度の高い問いについても、情報網羅性の高い回答を提供することが可能です。
複合的なクエリ（質問）に対応する次世代AI
単一の情報源だけでは回答できず、複数の文書にまたがる情報を多角的な視点から横断的に探索・統合し、論理的に再構成する必要がある質問をAskDonaでは、複合的な質問として定義しています。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、従来の単一な検索結果から生成されるRAG（検索拡張生成）を進化させた独自のアーキテクチャにより構成されており、組織のエキスパートが問いかける難易度の高い問いについても、情報網羅性の高い回答を提供することが可能です。
複合的なクエリ（質問）に
対応する次世代AI
単一の情報源だけでは回答できず、複数の文書にまたがる情報を多角的な視点から横断的に探索・統合し、論理的に再構成する必要がある質問をAskDonaでは、複合的な質問として定義しています。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、従来の単一な検索結果から生成されるRAG（検索拡張生成）を進化させた独自のアーキテクチャにより構成されており、組織のエキスパートが問いかける難易度の高い問いについても、情報網羅性の高い回答を提供することが可能です。
“探し・考え・答える”
“探し・考え・答える”
“探し・考え・答える”
すべてのプロセスが自動化されているAskDonaのオールインワンソリューション
すべてのプロセスが自動化されているAskDonaのオールインワンソリューション
すべてのプロセスが自動化されているAskDonaのオールインワンソリューション
複雑なデータの事前プロセスもAskDona一つで
複雑なデータの事前プロセスもAskDona一つで
表や数式の抽出
様々な分野に適用できる複雑な計算式・数式・化学式・グラフや表の抽出
テキストデータの構造化
情報の網羅性を高める文章の構造を保持するチャンキング戦略
画像や図の分析・認識
理解を促進する画像や図の視覚的情報の画像認識
メタデータ自動付与
情報検索に正確性と柔軟性をもたらすメタデータ付与システム
表や数式の抽出
表や数式の抽出
様々な分野に適用できる複雑な計算式・数式・化学式・グラフや表の抽出
様々な分野に適用できる複雑な計算式・数式・化学式・グラフや表の抽出
テキストデータの構造化
テキストデータの構造化
情報の網羅性を高める文章の構造を保持するチャンキング戦略
情報の網羅性を高める文章の構造を保持するチャンキング戦略
画像や図の分析・認識
画像や図の分析・認識
理解を促進する画像や図の視覚的情報の画像認識
理解を促進する画像や図の視覚的情報の画像認識
メタデータ自動付与
メタデータ自動付与
情報検索に正確性と柔軟性をもたらすメタデータ付与システム
情報検索に正確性と柔軟性をもたらすメタデータ付与システム
AskDonaは、どのファイル形式を受け付けていますか？また、スキャンしたデータも読み取ることができますか？
AskDonaは、どのファイル形式を受け付けていますか？また、スキャンしたデータも読み取ることができますか？
表や数式の抽出
様々な分野に適用できる複雑な計算式・数式・化学式・グラフや表の抽出
テキストデータの構造化
情報の網羅性を高める文章の構造を保持するチャンキング戦略
画像や図の分析・認識
理解を促進する画像や図の視覚的情報の画像認識
メタデータ自動付与
情報検索に正確性と柔軟性をもたらすメタデータ付与システム
画像や図の分析・認識
理解を促進する画像や図の視覚的情報の画像認識
メタデータ自動付与
情報検索に正確性と柔軟性をもたらすメタデータ付与システム
ユーザーの
質問を要素分解:
• AIエージェントが複雑な質問や曖昧な質問をより明確な要素に分解しサブクエリ化を行います。
•ユーザーの意図や質問の背景を踏まえながら正確かつ適切な回答を提供する仕組みです。
•多角的な視点から情報源を参照した情報網羅性の高い回答を実現しています。
01
サブクエリ
複合的な検索手法
(Hybrid Search):
• ベクトル検索：質問のコンテキストに一致する情報源の検索に適しています。
• キーワード検索：専門用語など単語の検索に適しています。
• ハイブリッド検索：上記手法や他の手法を混合した高度な検索手法です。
02
ハイブリッド検索
RAGの回答生成に
含まれる要素:
• 情報参照元を明確に特定できるサイテーション（例：[1]、[2]など）
• 情報参照元のファイルを実際に表示することが可能なプレビュー機能
• 情報参照源をベースとして回答生成をするサイテーションマッピングの仕組み
03
参照情報マッピング
ユーザーの
質問を要素分解:
• AIエージェントが複雑な質問や曖昧な質問をより明確な要素に分解しサブクエリ化を行います。
•ユーザーの意図や質問の背景を踏まえながら正確かつ適切な回答を提供する仕組みです。
•多角的な視点から情報源を参照した情報網羅性の高い回答を実現しています。
01
サブクエリ
複合的な検索手法
(Hybrid Search):
• ベクトル検索：質問のコンテキストに一致する情報源の検索に適しています。
• キーワード検索：専門用語など単語の検索に適しています。
• ハイブリッド検索：上記手法や他の手法を混合した高度な検索手法です。
02
ハイブリッド検索
RAGの回答生成に
含まれる要素:
• 情報参照元を明確に特定できるサイテーション（例：[1]、[2]など）
• 情報参照元のファイルを実際に表示することが可能なプレビュー機能
• 情報参照源をベースとして回答生成をするサイテーションマッピングの仕組み
03
参照情報マッピング
AskDonaは、どのファイル形式を受け付けていますか？また、スキャンしたデータも読み取ることができますか？
ユーザーの質問を
要素分解:
• AIエージェントが複雑な質問や曖昧な質問をより明確な要素に分解しサブクエリ化を行います。
•ユーザーの意図や質問の背景を踏まえながら正確かつ適切な回答を提供する仕組みです。
•多角的な視点から情報源を参照した情報網羅性の高い回答を実現しています。
01
サブクエリ
複合的な検索手法 (Hybrid Search):
•ベクトル検索：質問のコンテキストに一致する情報源の検索に適しています。
•キーワード検索：専門用語など単語の検索に適しています。
•ハイブリッド検索：上記手法や他の手法を混合した高度な検索手法です。
02
ハイブリッド検索
RAGの回答生成に含まれる要素:
• 情報参照元を明確に特定できるサイテーション（例：[1]、[2]など）
• 情報参照元のファイルを実際に表示することが可能なプレビュー機能
• 情報参照源をベースとして回答生成をするサイテーションマッピングの仕組み
03
参照情報マッピング
ユーザーの質問を
要素分解:
• AIエージェントが複雑な質問や曖昧な質問をより明確な要素に分解しサブクエリ化を行います。
•ユーザーの意図や質問の背景を踏まえながら正確かつ適切な回答を提供する仕組みです。
•多角的な視点から情報源を参照した情報網羅性の高い回答を実現しています。
01
サブクエリ
複合的な検索手法 (Hybrid Search):
•ベクトル検索：質問のコンテキストに一致する情報源の検索に適しています。
•キーワード検索：専門用語など単語の検索に適しています。
•ハイブリッド検索：上記手法や他の手法を混合した高度な検索手法です。
02
ハイブリッド検索
RAGの回答生成に含まれる要素:
• 情報参照元を明確に特定できるサイテーション（例：[1]、[2]など）
• 情報参照元のファイルを実際に表示することが可能なプレビュー機能
• 情報参照源をベースとして回答生成をするサイテーションマッピングの仕組み
03
参照情報マッピング
ユーザーの質問を
要素分解:
• AIエージェントが複雑な質問や曖昧な質問をより明確な要素に分解しサブクエリ化を行います。
•ユーザーの意図や質問の背景を踏まえながら正確かつ適切な回答を提供する仕組みです。
•多角的な視点から情報源を参照した情報網羅性の高い回答を実現しています。
01
サブクエリ
複合的な検索手法 (Hybrid Search):
•ベクトル検索：質問のコンテキストに一致する情報源の検索に適しています。
•キーワード検索：専門用語など単語の検索に適しています。
•ハイブリッド検索：上記手法や他の手法を混合した高度な検索手法です。
02
ハイブリッド検索
RAGの回答生成に含まれる要素:
• 情報参照元を明確に特定できるサイテーション（例：[1]、[2]など）
• 情報参照元のファイルを実際に表示することが可能なプレビュー機能
• 情報参照源をベースとして回答生成をするサイテーションマッピングの仕組み
03
参照情報マッピング
はい、AskDonaでは、Microsoft社のExcel、Word、PowerPointファイルをはじめ、画像ファイル（JPEG・PNG・GIF など）および テキストファイル（TXT・CSV・JSON など）.....[1] スキャンデータもデータの解像度によりますが....[2]
高度なリアルタイムプロセス
高度なリアルタイムプロセス
高度なリアルタイムプロセス
はい、AskDonaでは、Microsoft社のExcel、Word、PowerPointファイルをはじめ、画像ファイル（JPEG・PNG・GIF など）および テキストファイル（TXT・CSV・JSON など）.....[1] スキャンデータもデータの解像度によりますが....[2]
「Day１から精度が高い」
が新しいスタンダード。
「Day１から精度が高い」が新しいスタンダード。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、チューニングやデータ加工の工数を要さず、初期段階から高精度な回答を実現します。スーパーコンピューター「富岳」を運用する理化学研究所R-CCSとの共同検証により、他社製品より20ポイント差以上、精度が高いことを実証済みです。
ご導入担当者は精度向上のために時間を使うのではなく、AskDonaを組織の知識として活用するための価値創出に専念することができます。技術的な懸念事項を早期にクリアできるため、検証フェーズをクイックにクリアし、機会損失を生むことなく、迅速に本格運用へのフェーズ移行を実現します。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、チューニングやデータ加工の工数を要さず、初期段階から高精度な回答を実現します。スーパーコンピューター「富岳」を運用する理化学研究所R-CCSとの共同検証により、他社製品より20ポイント差以上、精度が高いことを実証済みです。
ご導入担当者は精度向上のために時間を使うのではなく、AskDonaを組織の知識として活用するための価値創出に専念することができます。技術的な懸念事項を早期にクリアできるため、検証フェーズをクイックにクリアし、機会損失を生むことなく、迅速に本格運用へのフェーズ移行を実現します。
「Day１から精度が高い」
が新しいスタンダード。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、チューニングやデータ加工の工数を要さず、初期段階から高精度な回答を実現します。スーパーコンピューター「富岳」を運用する理化学研究所R-CCSとの共同検証により、他社製品より20ポイント差以上、精度が高いことを実証済みです。
ご導入担当者は精度向上のために時間を使うのではなく、AskDonaを組織の知識として活用するための価値創出に専念することができます。技術的な懸念事項を早期にクリアできるため、検証フェーズをクイックにクリアし、機会損失を生むことなく、迅速に本格運用へのフェーズ移行を実現します。
はい、AskDonaでは、Microsoft社のExcel、Word、PowerPointファイルをはじめ、画像ファイル（JPEG・PNG・GIF など）および テキストファイル（TXT・CSV・JSON など）.....[1] スキャンデータもデータの解像度によりますが....[2]
富岳を利用するユーザーに必要な情報を的確に提供するうえで、AskDonaは極めて有用なツールです。今後のさらなる発展を期待しております。
理化学研究所計算科学研究センター運用技術部門 部門長 庄司文由様
I’m building a new website and it’s absolutely ridiculous how valuable your content has been.
Michael Riddering
Ask Dona has been helpful
James Traf
富岳を利用するユーザーに必要な情報を的確に提供するうえで、AskDonaは極めて有用なツールです。今後のさらなる発展を期待しております。
理化学研究所計算科学研究センター運用技術部門 部門長 庄司文由様
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Ask Dona has been helpful
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富岳を利用するユーザーに必要な情報を的確に提供するうえで、AskDonaは極めて有用なツールです。今後のさらなる発展を期待しております。
理化学研究所計算科学研究センター運用技術部門 部門長 庄司文由様
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Ask Dona has been helpful
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理化学研究所計算科学研究センター運用技術部門 部門長 庄司文由様
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Ask Dona has been helpful
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理化学研究所計算科学研究センター運用技術部門 部門長 庄司文由様
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James Traf
AskDonaのお役立ちコンテンツ
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AskDonaの最新情報をはじめ、生成AI、RAG、セキュリティ、ROI、そして最先端の技術トレンドに関するインサイトをお届けします。
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よくあるご質問
よくあるご質問
よくあるご質問
RAGのデータベースにアップロードするデータは国内のサーバーに保存されますか？
はい、RAGのデータベースにアップロードされたファイルは日本国内のサーバーで管理されます。
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はい、RAGのデータベースにアップロードされたファイルは日本国内のサーバーで管理されます。
RAGのデータベースにアップロードするデータは国内のサーバーに保存されますか？
はい、RAGのデータベースにアップロードされたファイルは日本国内のサーバーで管理されます。
RAGのデータベースにアップロードするデータは国内のサーバーに保存されますか？
はい、RAGのデータベースにアップロードされたファイルは日本国内のサーバーで管理されます。
AskDonaの利用環境は、他社と分離されていますか？
AskDonaの利用環境は、他社と分離されていますか？
AskDonaの利用環境は、他社と分離されていますか？
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自社のクラウド環境でAskDonaを利用することはできますか？
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RAGに入れらるファイルフォーマットや容量制限は？
RAGに入れらるファイルフォーマットや容量制限は？
RAGに入れらるファイルフォーマットや容量制限は？
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社内データがChatGPTの学習に使われることはありますか？
社内データがChatGPTの学習に使われることはありますか？
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