AskDona（アスクドナ）
AskDona（アスクドナ）
BATCH ANALYSIS
BATCH ANALYSIS
AskDonaのコア技術「dona-rag-2.0」を基盤とし、事前に定義された大量の質問や項目リストに対して、一括で自動処理を実行することで、組織の人手の負荷が高い業務を劇的に効率化します
AskDonaのコア技術「dona-rag-2.0」を基盤とし、事前に定義された大量の質問や項目リストに対して、一括で自動処理を実行することで、組織の人手の負荷が高い業務を劇的に効率化します
判定精度90%以上。
膨大なアセスメント業務の
一次評価を生成AIエージェントに。
Batch Assessment（バッチアセスメント）とは、あらかじめ定義した多数の評価項目に対して、評価AIエージェントが自動で判定を行うアセスメント機能です。AskDonaは、質問リストに対して自動回答を行う「Batch Process（バッチプロセス）」の仕組みを拡張し、本機能として提供しています。Batch Assessmentでは、単に質問への回答を生成するのではなく、評価AIエージェントが、取得した情報源を参照し、判定に至った根拠（参照箇所・引用）および判断理由を明示したうえで、各評価項目が「対応済み」「未対応」「対象外」のいずれに該当するかを判定します。
AIによる客観的で精度の高い自動判定
評価AIエージェントは、管理者が事前に設定した評価基準（プロンプト）に従って判定を行います。dona-rag-2.0の仕組みを応用し取得した関連性の高い情報源と、事前定義された評価項目の内容を照らし合わせ、判定結果に加えて根拠（参照箇所・引用）と判断理由を提示することで、客観的かつ精度の高い自動判定を実現します。これにより、担当者による解釈のばらつきや評価結果の差異を抑制し、一貫性のある評価につなげます。
dona-rag-2.0について詳細はこちら
判定の根拠となるナレッジ（情報源）は、Excel（.xlsx/.xls）はもちろん、Word、PowerPoint、PDFなど、普段お使いのドキュメントをそのままアップロードするだけでデータベースへ登録できます。事前に定義した質問リストは、Excelファイルをアップロードすることで一括登録でき、コピー＆ペーストや複雑な設定を行わずにワークフローを準備して業務へ組み込みやすい機能が備わっています。
証跡に基づいた透明性の高い判定プロセス
評価AIエージェントによる判定に抵抗感がある場合でも、AskDonaでは「AIが判断したから正しい」という前提にはしません。評価AIエージェントは、組織内のどのナレッジを根拠として判定を下したのかが分かる形で結果を提示するため、AIであっても人であっても、証跡にもとづいて判定を行うプロセスを確立できることが特徴です。
一般的に、人が評価を行うと、根拠の書き方や粒度、参照した資料の示し方が担当者によってばらつきやすく、評価の一貫性や説明責任に差が出ることがあります。評価AIエージェントの判定結果には、結論だけでなく判断理由に加えて、根拠となった証跡（参照箇所・引用）および参照した情報のソース（出典）が明確に表示されます。担当者は、評価AIエージェントの結果をそのまま受け入れるのではなく、提示された証跡と出典を確認しながら妥当性を検証し、納得したうえで最終判断を行うことができます。
証跡不足を示す新たな判定区分「判断不可」
Batch Assessmentは、ナレッジベースに登録された情報源を検索・取得し、得られた証跡（エビデンス）に基づいて、評価AIエージェントが判定を行う仕組みです。そのため、参照すべき根拠情報が十分に見つからず、評価AIエージェントが「判定に必要な証跡が不足している」と判断した場合は、無理に結論を出さず、判定区分として「判断不可」を出力するように設定できます。
「判断不可」の評価は、「判断材料となる情報がナレッジベースに存在しない（文章化されていない）」ことを可視化する重要なフィードバックになります。例えば、本来は業務が回っていても、実態としては属人的（経験則）に運用されており、根拠が文書として残っていないケースがあり得ます。「判断不可」を起点に必要な情報源を追加・更新することで、組織のナレッジを継続的に整備・改善でき、以後の判定品質の向上につなげられます。
Batch Assessment
Batch Process
判定精度90%以上。
膨大なアセスメント業務の
一次評価を生成AIエージェントに。
Batch Assessment（バッチアセスメント）とは、あらかじめ定義した多数の評価項目に対して、評価AIエージェントが自動で判定を行うアセスメント機能です。AskDonaは、質問リストに対して自動回答を行う「Batch Process（バッチプロセス）」の仕組みを拡張し、本機能として提供しています。Batch Assessmentでは、単に質問への回答を生成するのではなく、評価AIエージェントが、取得した情報源を参照し、判定に至った根拠（参照箇所・引用）および判断理由を明示したうえで、各評価項目が「対応済み」「未対応」「対象外」のいずれに該当するかを判定します。
証跡に基づいた透明性の高い判定プロセス
評価AIエージェントによる判定に抵抗感がある場合でも、AskDonaでは「AIが判断したから正しい」という前提にはしません。評価AIエージェントは、組織内のどのナレッジを根拠として判定を下したのかが分かる形で結果を提示するため、AIであっても人であっても、証跡にもとづいて判定を行うプロセスを確立できることが特徴です。
一般的に、人が評価を行うと、根拠の書き方や粒度、参照した資料の示し方が担当者によってばらつきやすく、評価の一貫性や説明責任に差が出ることがあります。評価AIエージェントの判定結果には、結論だけでなく判断理由に加えて、根拠となった証跡（参照箇所・引用）および参照した情報のソース（出典）が明確に表示されます。担当者は、評価AIエージェントの結果をそのまま受け入れるのではなく、提示された証跡と出典を確認しながら妥当性を検証し、納得したうえで最終判断を行うことができます。
証跡不足を示す新たな判定区分「判断不可」
Batch Assessmentは、ナレッジベースに登録された情報源を検索・取得し、得られた証跡（エビデンス）に基づいて、評価AIエージェントが判定を行う仕組みです。そのため、参照すべき根拠情報が十分に見つからず、評価AIエージェントが「判定に必要な証跡が不足している」と判断した場合は、無理に結論を出さず、判定区分として「判断不可」を出力するように設定できます。
「判断不可」の評価は、「判断材料となる情報がナレッジベースに存在しない（文章化されていない）」ことを可視化する重要なフィードバックになります。例えば、本来は業務が回っていても、実態としては属人的（経験則）に運用されており、根拠が文書として残っていないケースがあり得ます。「判断不可」を起点に必要な情報源を追加・更新することで、組織のナレッジを継続的に整備・改善でき、以後の判定品質の向上につなげられます。
AIによる客観的で精度の高い自動判定
評価AIエージェントは、管理者が事前に設定した評価基準（プロンプト）に従って判定を行います。dona-rag-2.0の仕組みを応用し取得した関連性の高い情報源と、事前定義された評価項目の内容を照らし合わせ、判定結果に加えて根拠（参照箇所・引用）と判断理由を提示することで、客観的かつ精度の高い自動判定を実現します。これにより、担当者による解釈のばらつきや評価結果の差異を抑制し、一貫性のある評価につなげます。
dona-rag-2.0について詳細はこちら
判定の根拠となるナレッジ（情報源）は、Excel（.xlsx/.xls）はもちろん、Word、PowerPoint、PDFなど、普段お使いのドキュメントをそのままアップロードするだけでデータベースへ登録できます。事前に定義した質問リストは、Excelファイルをアップロードすることで一括登録でき、コピー＆ペーストや複雑な設定を行わずにワークフローを準備して業務へ組み込みやすい機能が備わっています。
Batch Assessment
Batch Process
判定精度90%以上。
膨大なアセスメント業務の
一次評価を生成AIエージェントに。
Batch Assessment（バッチアセスメント）とは、あらかじめ定義した多数の評価項目に対して、評価AIエージェントが自動で判定を行うアセスメント機能です。AskDonaは、質問リストに対して自動回答を行う「Batch Process（バッチプロセス）」の仕組みを拡張し、本機能として提供しています。Batch Assessmentでは、単に質問への回答を生成するのではなく、評価AIエージェントが、取得した情報源を参照し、判定に至った根拠（参照箇所・引用）および判断理由を明示したうえで、各評価項目が「対応済み」「未対応」「対象外」のいずれに該当するかを判定します。
AIによる客観的で精度の高い自動判定
評価AIエージェントは、管理者が事前に設定した評価基準（プロンプト）に従って判定を行います。dona-rag-2.0の仕組みを応用し取得した関連性の高い情報源と、事前定義された評価項目の内容を照らし合わせ、判定結果に加えて根拠（参照箇所・引用）と判断理由を提示することで、客観的かつ精度の高い自動判定を実現します。これにより、担当者による解釈のばらつきや評価結果の差異を抑制し、一貫性のある評価につなげます。
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判定の根拠となるナレッジ（情報源）は、Excel（.xlsx/.xls）はもちろん、Word、PowerPoint、PDFなど、普段お使いのドキュメントをそのままアップロードするだけでデータベースへ登録できます。事前に定義した質問リストは、Excelファイルをアップロードすることで一括登録でき、コピー＆ペーストや複雑な設定を行わずにワークフローを準備して業務へ組み込みやすい機能が備わっています。
証跡に基づいた透明性の高い判定プロセス
評価AIエージェントによる判定に抵抗感がある場合でも、AskDonaでは「AIが判断したから正しい」という前提にはしません。評価AIエージェントは、組織内のどのナレッジを根拠として判定を下したのかが分かる形で結果を提示するため、AIであっても人であっても、証跡にもとづいて判定を行うプロセスを確立できることが特徴です。
一般的に、人が評価を行うと、根拠の書き方や粒度、参照した資料の示し方が担当者によってばらつきやすく、評価の一貫性や説明責任に差が出ることがあります。評価AIエージェントの判定結果には、結論だけでなく判断理由に加えて、根拠となった証跡（参照箇所・引用）および参照した情報のソース（出典）が明確に表示されます。担当者は、評価AIエージェントの結果をそのまま受け入れるのではなく、提示された証跡と出典を確認しながら妥当性を検証し、納得したうえで最終判断を行うことができます。
証跡不足を示す新たな判定区分「判断不可」
Batch Assessmentは、ナレッジベースに登録された情報源を検索・取得し、得られた証跡（エビデンス）に基づいて、評価AIエージェントが判定を行う仕組みです。そのため、参照すべき根拠情報が十分に見つからず、評価AIエージェントが「判定に必要な証跡が不足している」と判断した場合は、無理に結論を出さず、判定区分として「判断不可」を出力するように設定できます。
「判断不可」の評価は、「判断材料となる情報がナレッジベースに存在しない（文章化されていない）」ことを可視化する重要なフィードバックになります。例えば、本来は業務が回っていても、実態としては属人的（経験則）に運用されており、根拠が文書として残っていないケースがあり得ます。「判断不可」を起点に必要な情報源を追加・更新することで、組織のナレッジを継続的に整備・改善でき、以後の判定品質の向上につなげられます。
Batch Assessment
Batch Process
100問でも1,000問でも。
その大量の質問項目に対し、
社内ナレッジからAIが自動で回答します。
Batch Process（バッチプロセス）とは、あらかじめ用意した質問リストに対し、AskDonaがデータベースに登録した社内文書を参照しながら、回答案を自動で作成する機能です。これまで人手で対応してきた大量の質問への回答作成を効率化し、根拠となる情報を正確に検索・抽出したうえで、抜け漏れのない回答案を生成します。
社内規程類の棚卸しや情報整理といった、散在する情報の把握・整理にも活用できるほか、取引先や監査法人等から受領するセキュリティや運用体制に関する質問リストへの対応において、一次回答案を作成する用途にも適しています。
回答の属人化をなくす
「組織ナレッジ」の土台づくり
組織内では、似た観点の問い合わせが繰り返し発生し、詳しい担当者がその都度回答する運用になることがあります。その場合、回答が個人の経験や記憶に依存しやすく、結果として、知見が組織のナレッジとして蓄積・共有されにくくなることがあります。AskDonaは、回答の根拠となる情報を一箇所に集約し、必要なときに誰でも参照・問い合わせできる「回答情報源（組織ナレッジ）」を整備するところから支援します。
AskDona（dona-rag-2.0）のRAG基盤では、Excel（.xlsx/.xls）はもちろん、Word、PowerPoint、PDFなど、さまざまな形式のドキュメントから情報を正確に抽出し、ナレッジとしてデータベースに登録できます。普段お使いのドキュメントをそのままアップロードするだけで、質問対応や回答生成の根拠として活用できる情報源を整備できます。
このように整備した回答情報源（組織ナレッジ）を活用し、AskDonaのBatch Process（バッチプロセス）では、あらかじめ用意した質問リストに対する回答案を一括で作成できます。
dona-rag-2.0について詳細はこちら
Batch Assessment
Batch Process
質問リストの取り込みから
回答生成までを一括で
AskDonaのBatch Process（バッチプロセス）は、使い慣れたExcelファイルをアップロードするだけで、事前質問に対するワークフローの準備が整います。手作業でのコピー＆ペーストや複雑な設定は不要で、スムーズに業務へ組み込めます。
各担当者が個別に管理している質問シートや、組織で共通利用している質問シートがある場合は、既存のフォーマットをそのまま登録できるため、AskDona上で質問を一つずつ入力し直す必要がありません。さらに、管理者が事前に設定した指示（プロンプト）に従って回答案を自動生成でき、生成結果は登録したExcel形式のままダウンロードできます。既存の運用フローを大きく変えずに、回答作成を効率化できる仕組みです。
Batch Processを
ワークフローとして共有・実行
管理者は、設定したBatch Processを他のユーザーに共有し、利用できるように設定できます。利用者は、指定されたBatch Processのワークフローを選択して実行するだけで処理を開始でき、個別の設定や手順を都度確認する必要がありません。
この仕組みにより、知識データベースを組織全体で活用しやすくなり、担当者が誰かに都度確認しなくても自己解決できる場面が増えます。さらに、これまで人手で一件ずつ確認して回答していた業務でも、一定の品質で回答案を提供しやすくなります。回答の方針は管理者がプロンプトで統制できるため、担当者による回答品質のばらつきを抑え、運用の標準化につなげられます。
情報不足を可視化し、
ナレッジ改善につなげる
知識データベースに、質問に対する根拠となる情報源が存在しない場合、AskDonaは無理に回答を作らず、「回答に必要な情報が見つかりません」など、判断材料が不足している旨をフィードバックとして返します。これは、組織として文章化・共有されていない情報があること、すなわちナレッジの不足を示すサインであり、データホール（情報の空白）を可視化する重要なフィードバックになります。こうした不足領域に対して情報源を追加・更新していくことで、知識データベースを継続的に改善できます。その結果、組織全体の情報・知識が蓄積され、再利用可能な組織ナレッジの形成につながります。
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。
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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？
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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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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？
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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？
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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？
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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？
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