「使えるRAG」、あります。
正確性と網羅性で違いがわかる、満足できるから定着する。
企業向け生成AIプラットフォーム
資料は山ほどあるのに、
欲しい答えが見つからない。
そんな課題を生成AIで解決するプラットフォーム。
それがAskDonaです。
“探し・考え・答える” ─ AskDona RAG
“探し・考え・答える” ─ AskDona RAG
ノーコードで “探し・考え・答える”
— AskDona RAG
質問を分解し自律探索する Agentic RAG 「dona-rag-2.0」登場
質問を分解し自律探索する Agentic RAG 「dona-rag-2.0」登場
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、従来の「検索→生成」型RAGを進化させ、AIエージェントが質問を細かなサブクエリに分解し、複数の文書を自律的かつ再帰的に探索・統合して回答を導く次世代アーキテクチャです。これにより、社内ドキュメントを横断して解決しなければならない複雑な質問や問い、エラーメッセージの発生状況を照合して原因を推論するケースなど、単一検索では対応できない高度な情報統合ニーズにも、根拠ある高精度な回答をリアルタイムで提供します。
AskDonaの「dona-rag-2.0」は、従来の「検索→生成」型RAGを進化させ、AIエージェントが質問を細かなサブクエリに分解し、複数の文書を自律的かつ再帰的に探索・統合して回答を導く次世代アーキテクチャです。これにより、社内ドキュメントを横断して解決しなければならない複雑な質問や問い、エラーメッセージの発生状況を照合して原因を推論するケースなど、単一検索では対応できない高度な情報統合ニーズにも、根拠ある高精度な回答をリアルタイムで提供します。
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「複合クエリ」で20pt 差 ─ 新AskDona RAG の回答精度
複合的なクエリに対する各社RAGの獲得ポイント比較正確な回答が効率化の決め手
ノーコードで
精度の高い良質な回答
実務利用に耐えうるRAGアーキテクチャを検証
単一文書・複数文書の両方で実務に耐える
高精度な技術を実証
AskDonaの従来型である「dona-rag-1.0」は、理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」サポートサイトへのRAGシステム導入検討時の技術審査にて全問正解（回答精度100%）実現しています。しかし、利用が定着し、より多くのユーザーがAskDonaを利用するにつれ、複数の視点から多数のファイルを参照し情報統合が求められる「複合的なクエリ」が約4倍という新たな実務におけるRAGの課題も明らかなとなってきています。
AskDonaはこの「複合的なクエリ」にも対応するため、「質問を分解→自律的情報探索→推論を用いた情報統合」を行う複数のAIエージェントを導入した「dona-rag-2.0」を開発。理化学研究所の「富岳」の専門家によるブラインド評価を実施したところ、総合評価で一般的なRAGシステよりも20pt高い平均83pt (満点100 pt)を獲得し、実務にも耐えうるRAGであることが実証されています。
AskDonaの従来型である「dona-rag-1.0」は、理化学研究所のスーパーコンピュータ「富岳」サポートサイトへのRAGシステム導入検討時の技術審査にて全問正解（回答精度100%）実現しています。しかし、利用が定着し、より多くのユーザーがAskDonaを利用するにつれ、複数の視点から多数のファイルを参照し情報統合が求められる「複合的なクエリ」が約4倍という新たな実務におけるRAGの課題も明らかなとなってきています。
AskDonaはこの「複合的なクエリ」にも対応するため、「質問を分解→自律的情報探索→推論を用いた情報統合」を行う複数のAIエージェントを導入した「dona-rag-2.0」を開発。理化学研究所の「富岳」の専門家によるブラインド評価を実施したところ、総合評価で一般的なRAGシステよりも20pt高い平均83pt (満点100 pt)を獲得し、実務にも耐えうるRAGであることが実証されています。
※本データは、理化学研究所との共同検証により実施されました。前提条件等の詳細についてはこちらのレポートをご確認ください。
※本データは、理化学研究所との共同検証により実施されました。前提条件等の詳細についてはこちらのレポートをご確認ください。
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WHY
情報過多で、AIによる自動化が進む現代、「正しい情報を探し、読み、理解し、比較してまとめる」という知的プロセスは、AIにも実行できる時代になりました。
生成AIは、ヒトの「意思決定」を支援できる極めて強力なツールです。しかし、ツールの設計と品質次第で、誤情報をもたらすリスクにもなり得ます。
どれだけ大量で難解なデータでも、正確に答える。
その回答には、根拠があり、信頼できる。
それがAskDonaの強みです。
情報過多で、AIによる自動化が進む現代、「正しい情報を探し、読み、理解し、比較してまとめる」という知的プロセスは、AIにも実行できる時代になりました。
生成AIは、ヒトの「意思決定」を支援できる極めて強力なツールです。しかし、ツールの設計と品質次第で、誤情報をもたらすリスクにもなり得ます。
どれだけ大量で難解なデータでも、正確に答える。
その回答には、根拠があり、信頼できる。
それがAskDonaの強みです。
私たちは、人の価値は「意思決定できること」にあると信じています。人は、その情報をもとに本質的に考え、決断する。そこにこそ人間の価値があると、私たちは考えています。
GFLOPS代表 盛本
私たちは、人の価値は「意思決定できること」にあると信じています。人は、その情報をもとに本質的に考え、決断する。そこにこそ人間の価値があると、私たちは考えています。
GFLOPS代表 盛本
私たちは、人の価値は「意思決定できること」にあると信じています。人は、その情報をもとに本質的に考え、決断する。そこにこそ人間の価値があると、私たちは考えています。
GFLOPS代表 盛本
HOW
AskDonaは、理化学研究所との共同検証にて、スーパーコンピュータ「富岳」に関連する数万ページを超える複雑な情報を扱い、独自のRAG構造を研究開発しています。
AskDonaは、理化学研究所との共同検証にて、スーパーコンピュータ「富岳」に関連する数万ページを超える複雑な情報を扱い、独自のRAG構造を研究開発しています。
WHAT
「高い回答精度のRAG」は、企業が生成AIを実務利用するための必要条件の1つでしかありません。
AskDonaは、企業が生成AIを実務利用するための他の必要な機能も備えた生成AIプラットフォームです。
「高い回答精度のRAG」は、企業が生成AIを実務利用するための必要条件の1つでしかありません。
AskDonaは、企業が生成AIを実務利用するための他の必要な機能も備えた生成AIプラットフォームです。
AskDonaの機能
AskDonaの機能
AskDonaの機能
高回答精度の独自RAGアーキテクチャを軸に、利用が定着するための機能だけではなく、定着した後に必要となる機能も備えています。
RAG×Deep Research
日本初の社内データをDeep Researchする「RAG×Deep Research」機能
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RAG×Deep Research
日本初の社内データをDeep Researchする「RAG×Deep Research」機能
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RAG×Deep Research
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GPT×Deep Research機能
インターネット上の情報の深掘りが可能な「GPT×Deep Research」機能
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GPT×Deep Research機能
インターネット上の情報の深掘りが可能な「GPT×Deep Research」機能
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GPT×Deep Research機能
インターネット上の情報の深掘りが可能な「GPT×Deep Research」機能
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高回答精度RAG
理化学研究所との共同検証で「複合的なクエリ」において、一般的なRAGシステムよりも20ポイント優れていることが実証されました。
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高回答精度RAG
理化学研究所との共同検証で「複合的なクエリ」において、一般的なRAGシステムよりも20ポイント優れていることが実証されました。
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高回答精度RAG
理化学研究所との共同検証で「複合的なクエリ」において、一般的なRAGシステムよりも20ポイント優れていることが実証されました。
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視覚情報抽出機能
RAGデータベースに追加するファイルに図やチャートなどの視覚的に表現された画像がある場合、その画像を自動で解析して抽出します。
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一次情報プレビュー機能
RAGの回答の参照元ファイルをその場でプレビューできる機能。
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RAGデータ不足分析機能
RAGデータベースの網羅性（カバレッジ）を高める「RAGデータ不足分析」機能
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GPT機能
最新の推論モデルから、様々なモデルへ自由に切り替えられる「GPT」機能
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最新の推論モデルから、様々なモデルへ自由に切り替えられる「GPT」機能
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ファイル添付機能
17のフォーマットに対応。画像や図、チャートなどの内容を理解して回答。音声、動画にも対応
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ウェブ検索機能
インターネット上の最新情報から回答する「ウェブ検索」機能
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AskDonaのセキュリティ
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AskDonaは、お客様のデータセキュリティを最優先事項と考えています。
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自社データはLLMの学習に利用されません
AskDonaで採用しているLLM（大規模言語モデル）は、提供事業者の利用規約またはプライバシーポリシーにてAPI経由での利用において質問内容および回答内容をモデルの学習に利用しないことを明記しているものに限ります。
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AskDona RAGにアップロードされたデータの取り扱い
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セキュリティチェックシート等の個別対応
セキュリティチェックシート等の個別対応
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自社クラウド環境への導入
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