「探す」時間を、
価値を創出する時間に。Turn searching time
into time that creates value.

社内の規程・マニュアル・報告書を
「探し・読み・考える」
LLMの時代だからこそ、はじめる、情報資産の活用。 Search, understand, and act on your internal knowledge.
Unlock the value of your company’s policies, manuals, and
reports with LLM-powered information access.

デモを予約Book a demo → AskDonaについてAbout AskDona

AIが得意な仕事は、AIにLet AI handle the work it’s built for

いろんなタスクをAIに任せられる今だからこそ、人とAIの役割をあらためて見つめ直してみませんか。
AIができることはAIに任せ、人は人にしかできない業務により集中できる組織へ。A redefinition of roles.
By letting AI take on the work AI is good at, your team focuses on the work only people can do —
and scattered documents become one shared organizational knowledge.

国内の研究機関・企業に活用されています。Trusted by research institutions and enterprises in Japan

こんな日常、
あなたの組織にもありませんか。Does this sound familiar
in your organization?

専門職の時間が、
本業以外に
奪われていく。Specialists are pulled away from their core work.

設計、研究、運用——専門知識を持つ人ほど、組織の「何かあったら聞く人」になりがち。高度な問いほど、その人に集中してしまう。「どこに書いてあるか」を知る人への問い合わせが止まらない。Designers, researchers, engineers, and operations teams often become the people everyone turns to for answers. The more specialized the question, the more it depends on a specific person — creating constant interruptions and slowing down the work they should be focused on.

タスクが、
「人の記憶」に
依存してる。Critical work depends on individual memory.

社内情報に基づく判断ではなく、個人の経験則に頼った判断が繰り返されている。知見は属人化し、組織の情報として活かされていない。Decisions are often made based on personal experience rather than shared company knowledge. As a result, insights stay with individuals instead of becoming reusable organizational assets.

監査・チェック業務に、
手間と時間が
かかっている。Reviews and checks take more time than they should.

ルールの解釈、項目の確認、証跡に基づく判定。人によって判断にばらつきが生じやすく、毎年繰り返される確認作業が、本来の業務を圧迫している。Interpreting rules, confirming details, and making evidence-based decisions still require manual effort. When judgment varies from person to person, recurring review work becomes inconsistent and time-consuming.

分散した情報を、
一つの組織知へ。Scattered information, into one shared knowledge.

組織のあちこちで蓄積している
知識を一つにつなぎ、
誰もが同じ答えにたどり着ける状態へ。Regulations, manuals, and internal rules siloed by department —
AskDona consolidates them in one place and makes them usable across the whole organization.

Before

知識が、組織のあちこちで蓄積している。Knowledge piles up all across the organization.

「あの資料、どこにあったっけ?」
探すたびに止まる手。聞くたびに止まる相手の手。ひとつの質問が、組織のあちこちで小さな停滞を生んでいます。
情報は確かにある。けれど、部門の壁とローカルな運用が、それを「使える知識」から遠ざけている。Information is scattered across departments and managed individually. Local operations and person-dependent processes make it hard to use across the organization.

After

知識が、組織のために活用されはじめている。Knowledge is starting to be put to use for the organization.

「あの資料の場所、もう探さなくていい。」
問えば、返ってくる。根拠もついて、まっすぐに。動く手は止まらず、相手の手も止まらない。
ひとつの問いが、組織のあちこちで小さな前進を生んでいきます。Reference scattered information across the organization, with every answer citing its source. Under proper access permissions, the same knowledge becomes available to everyone who should see it.

探す組織から、
答えにたどり着ける組織へ。
それを実現するのが、AskDona。From an organization that searches,
to one that answers.
That's what AskDona makes possible.

人に聞く、資料を探す、過去の履歴を追う。
その時間を減らし、組織全体で同じ知識を参照できる状態へ。
その架け橋となるのが、AskDona です。 Asking colleagues, hunting for documents, tracing past records.
Less of that time — and a state where the whole organization draws on the same knowledge.
AskDona is the bridge that makes it possible.

忠実かつ正確に。Faithfully and accurately.

与えられた知識から、専門家レベルの知識を咀嚼し、文脈に沿って回答を生成できる。それが、AskDonaの強みです。From the knowledge it's given, AskDona absorbs expert-level knowledge and generates context-aware answers. That's AskDona's strength.
回答精度の実証実験結果を見るSee the answer-accuracy experiment results

参照元を常に明示。Citations, always.

回答には必ず出典文書へのリンク。「AIの答え」ではなく「どの文書のどこに」を確認しながら進められる。Every answer links to its source. Read AskDona's response and the source document side-by-side — not "the AI's answer," but "where exactly in which document."

文書の意味をそのまま保つ。Document meaning preserved.

dona-rag-2.0は長く複雑な専門文書も構造を保持。条件・例外・注釈まで含めて応答。dona-rag-2.0 keeps the structure of long, complex specialist documents intact — conditions, exceptions, annotations all flow into the response.

組織の言葉で答える。Speaks your organization's language.

社内用語・略語・業務文脈を自社文書から自然に学習。「それっぽいが外した答え」を回避。Internal terminology, abbreviations, and workflow context — learned from your own documents. No "sounds-right-but-wrong" hallucinations dressed in your jargon.

組織のあらゆる
データを、AskDonaが
知識に変えますEvery kind of data your
organization has — AskDona
turns it into knowledge.

ファイル形式はPDFもWordもExcelもPowerPointも。中身はテキストはもちろん、表、図、数式、画像のなかの文字まで。一般的な検索ツールが見落としがちな要素まで、AskDonaは丸ごと読み解きます。PDF, Word, Excel, PowerPoint — any format. Not just text, but tables, figures, formulas, and even characters embedded inside images. AskDona reads through everything that conventional search tools tend to miss.

回答は、正確に。そして、
行動できるだけ十分に。Answers, accurate.
And enough to act on.

検索ツールが返すのは「正しいかもしれない情報」まで。AskDonaが返すのは「次の一歩を踏み出すのに十分な情報」です。事実だけでなく、判断材料・根拠・関連情報まで揃って返ってくるから、聞いたその場で次の行動に移れます。Search tools stop at "information that might be right." AskDona delivers "information that's enough to take the next step." Not just facts — judgment cues, sources, and related context arrive together, so you can move to action the moment you ask.

「曖昧な質問」でも、
いい答えが返ってくる。Even without a "perfect question,"
a good answer comes back.

人の質問は、いつもきれいに整理されているわけではありません。曖昧だったり、断片的だったり。AskDonaのAIエージェントは、その質問を裏側で因数分解し、本当に必要な情報を組織の知識から取りに行きます。だから、ベテランが聞いても新人が聞いても、どの角度から聞いても、同じ水準の答えにたどり着けます。Questions aren't always neat. They can be vague, fragmentary. AskDona's AI agents break each question down behind the scenes and reach into your organization's knowledge for what's actually needed. So whether a veteran or a new hire asks, from whatever angle, everyone arrives at the same level of answer.

AskDonaの良さは、回答だけじゃない。
試してすぐに、現場で使える実感が湧く。
そのスピードも。AskDona isn't just about the answers. It's the speed to start tomorrow.

正確さ。十分さ。公平さ。── ここまでお話ししてきた「回答の質」は、AskDonaの強みの半分です。もう半分は、明日から組織のなかで動きはじめる立ち上がりの速さ。チューニング期間も、長い準備期間も必要なく、データを登録すれば翌日にはもう、組織の知が働きはじめます。Accuracy. Sufficiency. Fairness. — Everything we've covered about "answer quality" is only half of AskDona's strength. The other half is how quickly it starts working inside your organization. No tuning period. No long onboarding. Register your data, and your organization's knowledge is at work the next day.

見えているのはプラットフォーム。
精度を支えるのは、その裏側のデータプロセス。What you see is the platform. Its accuracy is powered by the data process behind it.

AskDonaは、ファイルやURLを登録し、組織内の情報を一元的に管理・活用するプラットフォームです。しかし、回答精度を支えているのは、画面上の機能だけではありません。AskDona is a platform for registering files and URLs and managing and using your organization's information in one place. But its answer accuracy isn't powered by the on-screen features alone.

知識基盤Knowledge base

AskDonaは、情報の登録・管理・活用をひとつの場所に集約しながら、散らばった社内情報を、組織全体で参照できる知識基盤として整備します。AskDona consolidates the registering, managing, and using of information in one place — turning scattered internal information into a knowledge foundation the whole organization can reference.

知識データベースの作り方 How the knowledge base is built

データプロセスData process

登録されたデータを分解・整理し、検索しやすい形に構造化し、根拠をたどれる回答へつなげる。その裏側のデータプロセスこそが、AskDonaの中核です。It breaks down and organizes the data you register, structures it so it's easy to search, and connects it to answers you can trace back to their sources. That data process behind the scenes is the very core of AskDona.

精度が高い理由 Why the answers are accurate

Case Studies

AskDonaで構築した組織知を、業務の中へ。 Bring the organizational knowledge you build with AskDona into everyday work.

サイトに設置できる、
埋め込み型生成AIチャットボットとして Drop it on your site.
An embedded AI assistant.

自社ナレッジに基づく生成AIチャットボットを、ユーザーが訪れるウェブサイトに組み込む。 Embed an AI assistant — grounded in your own knowledge — into the website your users already visit.

サイトの一部として、ユーザーの問いや疑問にその場で回答。自社ドキュメントに基づいた、出典付きの信頼できる回答を届けます。 As part of your site, it answers visitors' questions on the spot — trustworthy, cited answers grounded in your own documents.

AIが探す過程が見える。Watch the AI search. ナレッジベースから関連ドキュメントを絞り込むプロセスを可視化。See the AI narrow your knowledge base down to the documents that matter.

出典番号で根拠まで追える。Trace every claim by citation number. 回答文と参照元ドキュメントが番号でつながり、根拠をすぐに確認可能。Answers and their sources are linked by number — the basis for each statement is one glance away.

1行のタグでかんたん設置。Install with one tag. <script> タグを追加するだけ。ビルド、SDK、ホスティングは不要。Just add a <script> tag. No build, no SDK, no hosting.

ブランドに自然になじむUI。A UI that fits your brand. キーカラーや表示形式を設定するだけで、サイトのトーンに合わせて導入可能。Set a key color and display style, and it blends right into your site's tone.

公開サイト向けの不正利用対策。Abuse protection for public sites. CORS / オリジン制限とreCAPTCHA v3により、外部からの悪用リスクを抑制。CORS / origin restrictions and reCAPTCHA v3 curb the risk of external abuse.

貴社サイト向けにチャットボットを導入Get a chatbot for your site 詳しく見る →Learn more

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新着New 人気Best seller セールSale 数量限定Limited

ガイド · 4分Guide · 4 min

インサイト · 6分Insight · 6 min

アップデート · 3分Update · 3 min

「富岳」の 30,000ページの
ための生成AIチャットボット。An AI assistant for Fugaku's 30,000 pages.

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が、30,000ページを超える利用者向け手順書・マニュアルをAskDonaに登録。従来3〜4時間を要していた人手による問い合わせ対応に対し、同様の回答を 5〜30秒 で生成。利用者からの一次問い合わせを担うことで、人手による対応は前年同月比で最大60% 削減。RIKEN R-CCS — operators of the supercomputer Fugaku — fed 30,000+ pages of user-support documentation and manuals into AskDona. Responses that previously took human staff 3–4 hours now take 5 to 30 seconds. Acting as the first-line responder, AskDona handles users' early questions while specialists focus on the work only they can do.

30,000+ 「富岳」手順書を登録（ページ）pages of Fugaku manuals indexed

5 – 30 sec 応答時間（従来3〜4時間）response time (from 3–4 hours)

60% 人手による対応の削減（前年同月比）reduction in human-handled inquiries (YoY)

「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。」"AskDona is an extremely useful tool for accurately providing the information that Fugaku users need. We look forward to its continued development."
庄司文由様Fumiyoshi Shoji 運用技術部門部門長Director, Operations Technology Division 理化学研究所計算科学研究センターRIKEN Center for Computational Science

高度な業務を任せる、AIワークスペースとして Hand off complex work. An AI workspace.

回答が信頼できるから、業務まで任せられる。 Trustworthy answers — so you can hand off the work itself.

AskDonaは、自社ドキュメントを高精度に検索・読解し、出典付きで信頼性の高い回答を生成します。根拠を確認できるAIだからこそ、調査、比較、レポート作成、評価・アセスメントまで、業務判断に使える品質で支援できます。 AskDona searches and comprehends your own documents with high precision, producing reliable, sourced answers. Because you can verify the evidence behind every answer, it supports research, comparison, report writing, and assessment — at a quality you can stake business decisions on.

業務判断に使える高精度回答High-precision answers for decisions 自社ナレッジを高精度に検索・読解し、出典付きで回答。Searches and reads your knowledge with precision, answering with citations.

ナレッジベース管理Knowledge base management 社内文書やFAQ、規程、研究資料などを登録・管理。Register and manage internal documents, FAQs, policies, and research materials.

チャット履歴・インサイト分析Chat history & insight analytics 利用状況や質問傾向を可視化し、ナレッジ改善に活用。Visualize usage and question trends to improve your knowledge base.

ユーザー認証・権限設定User authentication & permissions 部署や役割ごとに、利用できるナレッジやチャットフローを制御。Control which knowledge and chatflows each department or role can use.

機能アクセス制御Feature access control Deep ResearchやBatch Assessmentなどの機能単位で利用可否を設定。Set availability per feature, such as Deep Research and Batch Assessment.

利用ログの保管Usage log retention 利用履歴を記録し、運用管理や監査対応に活用。Record usage history for operations management and audits.

脆弱性評価の一次評価を自動化。Vulnerability assessment, automated to first pass.

株式会社JSOLのシステムリスクアセスメント業務に、AskDonaのBatch Assessmentを適用。AskDona's Batch Assessment was applied to JSOL Corporation's system risk-assessment work.

約400項目の評価基準に対し、AIエージェントが社内文書から根拠を探索し、JSOL社が定義する判定区分に沿って一次評価を実施しました。Across roughly 400 evaluation criteria, the AI agent searched internal documents for evidence and ran a first-pass assessment along the judgment categories JSOL defined.

判定の根拠となる証跡や不足情報を明示することで、評価品質の標準化を支援。検証では、判定精度90% 以上、1システムあたり平均45% の工数削減が確認されています。By surfacing the evidence behind each judgment and any missing information, it helps standardize evaluation quality. In testing, judgment accuracy exceeded 90%, with an average 45% reduction in effort per system.

Batch Assessmentは、評価基準や判定区分を業務に応じて設計できるため、リスク評価、コンプライアンスチェック、監査準備など幅広い評価業務に応用できます。Because Batch Assessment lets you design evaluation criteria and judgment categories to fit each task, it adapts to a wide range of evaluation work — risk assessment, compliance checks, audit preparation, and more.

~2,000 hrs 年間の工数削減effort saved per year

90%+ 一次評価精度を維持first-pass accuracy maintained

100% 判断根拠の完全可視化audit trail traceable end-to-end

「AIが属人性を解消し、人によって書き忘れたり、あえて書かなかったりする点も漏れなく記載してくれる」"AI removes the dependence on individuals — it captures the things people forget to write down, or deliberately leave out, without missing a beat."
株式会社JSOLセキュリティ推進部JSOL, Security Promotion Division

2つのデプロイ方法。どちらも、あなたの環境で。Two ways to run it. Both yours.

セキュアに使える環境を、要件に合わせて選択。AskDonaは、マネージドクラウド版とセルフホスト版の両方に対応しています。Choose a secure environment that fits your requirements. AskDona supports both a managed cloud edition and a self-hosted edition.

クラウドで手軽に利用するか、自社環境内で厳格に管理するか。お客様のセキュリティ要件や運用方針に合わせて選べます。Use it easily in the cloud, or manage it strictly inside your own environment — choose based on your security requirements and operational policy.

マネージドManaged

AskDonaクラウド版AskDona Cloud

マネージドクラウド版でも、セキュアに運用可能。The managed cloud edition runs securely, too.

ネットワーク層からデータ保存まで多層的に保護された環境で、AskDonaを安全に利用できます。より厳格な管理要件がある場合は、自社環境で運用できるセルフホスト版も選択できます。Use AskDona safely in an environment protected in layers, from the network to data storage. For stricter governance requirements, you can also choose the self-hosted edition that runs in your own environment.

データベースはZero Trust PolicyZero-trust policy at the database layer
エンドツーエンドのセキュリティEnd-to-end encryption
お客様データの論理的分離Logical isolation of customer data
国内サーバーでデータ管理Data stored on Japan-domiciled servers

セルフホストSelf-hosted

セルフホストクラウド版Closed-environment edition

AskDonaを、お客様のクラウド環境内で運用。Run AskDona inside your own cloud environment.

社内データを組織の外部に出すことなく、自社の管理下でAskDonaを利用できます。AWS、Azure、Google Cloudなどのパブリッククラウド環境にも対応可能です。Use AskDona under your own control, without internal data ever leaving your organization. It also supports public cloud environments such as AWS, Azure, and Google Cloud.

自社のクローズドなクラウド環境で完結Self-contained in your private cloud
組織が採用する大規模言語モデルの活用Bring your own LLM
認証システムやストレージの管理Manage auth and storage with your own systems
管理工数の省力化（マネージド更新）Lower ops overhead with managed updates

まずは、デモのご予約から。First, book a demo.

dona-rag-2.0が御社の文書を実際にどう扱うか、リアルタイムでご確認いただけます。
モデル・引用・デプロイ方法をご紹介し、御社固有のユースケースもご相談ください。See dona-rag-2.0 answer questions from your own documents in real time. We'll show you the model, the citations,
and the deployment options — and answer every "how would this work for us" question on the call.

デモを予約Book a demo プラットフォームの詳細Read about the platform

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お役立ちコンテンツAskDona's Latest News,
Events & Insights

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。Stay up to date with the latest news on AskDona, insights on generative AI, RAG,
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2026年6月5日 June 5, 2026

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。 Yes, files uploaded to the RAG database are managed on servers within Japan.

AskDonaでは、ログイン後の認証情報に基づき、お客様のデータに対して厳格な論理的分離を実施しています。そのため、他のお客様のデータにアクセスすることはない仕様となっています。 AskDona enforces strict logical separation of customer data based on login credentials, so other customers cannot access your data.

会社のポリシーで社内データの社外持ち出しができない企業様向けに、自社で契約しているクラウド（AWS、GCP）でAskDonaを導入する方法もございます。詳しくはお問い合わせください。 For companies whose policies prohibit taking internal data outside the company, there is also a way to implement AskDona on the cloud (AWS, GCP) that your company has contracted with. Please contact us for details.

AskDona RAGは、PDF、Word（.docx）、PowerPoint（.pptx）、Excel（.xlsx）、CSV、htmlファイル、画像ファイルなどフォーマットに対応しています。 AskDona RAG supports formats such as PDF, Word (.docx), PowerPoint (.pptx), Excel (.xlsx), CSV, HTML, and image files.

いいえ、AskDonaに送信される質問やアップロードしたファイルなどのデータがChatGPTなど生成AIモデルの学習に利用されることはありません。今後採用する生成AIモデルについても、学習にデータを使わない契約のものに限定する方針です。 No. Questions you send to AskDona and files you upload are never used to train ChatGPT or other generative-AI models. Any models we adopt going forward will be limited to those covered by no-training-on-customer-data agreements.

「探す」時間を、価値を創出する時間に。Turn searching timeinto time that creates value.

専門職の時間が、本業以外に奪われていく。Specialists are pulled away from their core work.

タスクが、「人の記憶」に依存してる。Critical work depends on individual memory.

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