機能・連携Features · Integration

生成AI
チャットボット Gen AI
Chatbot

社内ポータルにも、
公開サイトにも設置できる。 On your intranet, or your public site.

月数千件の質問対応、有人対応削減、未回答やフィードバックの可視化を通じて、質問対応を知識改善の資産に変えていきます。 Through thousands of questions handled each month, reduced human support, and visibility into unanswered questions and feedback, AskDona turns Q&A into an asset for knowledge improvement.

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Simple. Smart. Expert. Simple. Smart. Expert.

1つの切り替えで、3つの回答スタイルを選べます。選択したチャットモードはバックエンドにも反映され、モデル、検索の深さ、推論量がそれぞれ変わります。 One toggle, three response styles. The chat mode flows down to the backend so the model, retrieval depth, and reasoning budget all change accordingly.

Simple（シンプル）Simple
最速回答・約10秒Fastest reply · ~10 s
素早く、端的に回答します。答えが1か所にまとまっている明確な質問に最適な、日常利用の標準モードです。Quick, direct answers. Best for clear, single-topic questions where the answer lives in one place. The everyday default.
Smart（詳細）Smart
バランス型・約25秒Balanced · ~25 s
複数の文書を横断し、根拠を照らし合わせて回答します。複数のソースにまたがる内容や、文脈のある回答が必要な場合に適しています。Cross-references multiple documents and weighs the evidence. Best when the answer needs nuance or sits across two or three sources.
Expert（より詳細）Expert
最も深い回答・約60秒Deepest · ~60 s
複数文書を統合し、引用付きで回答します。速度よりも網羅性と正確性が重要な、調査レベルの質問に適しています。Multi-document synthesis with cited sources. For research-grade questions where breadth and accuracy matter more than speed.
対象組織Built for scale

小規模なFAQチャットではなく、
数千人規模の知識運用へ。 Not a small FAQ bot.
A knowledge system for large organizations.

AskDonaは、安価なチャットボットを探している組織ではなく、数百〜数千人規模で大量の社内資料を扱い、回答品質・参照元・データ改善まで求める組織のために設計されています。 AskDona is designed for organizations that need more than a low-cost chatbot — teams operating at hundreds or thousands of users, with large volumes of internal documents, quality requirements, citations, and continuous data improvement.

想定規模Scale 数百〜数千人規模Hundreds to thousands of users

部署単位の小さなFAQではなく、全社・複数部門・複数拠点で使われる知識基盤を想定しています。Built for knowledge operations across departments, locations, and large teams — not just a small departmental FAQ.

データ量Data volume 100GB+ / 10,000p+

ページ数の多いPDF、容量の大きい資料、過去から蓄積された社内文書まで、現場にある大量データを前提に扱えます。Handles long PDFs, large files, and accumulated internal documents at the scale real organizations work with.

資料の複雑さFile complexity PDF・Excel・PPT・画像・表・数式PDF, Excel, PPT, images, tables, formulas

複数タブのExcel、画像入りPowerPoint、表や数式を含むPDFなど、現場の資料形式をそのまま知識化します。Turns complex, real-world files — multi-tab Excel, image-rich decks, tables, and formulas — into usable knowledge.

OCR内蔵Built-in OCR 別途OCR-AIは不要No separate OCR tool required

スキャンPDFや画像内の文字も取り込み時にOCR処理。OCRツールを別途用意せず、知識データベース化まで進められます。Scanned PDFs and text inside images are processed with OCR during ingestion, so teams do not need a separate OCR-AI workflow.

導入準備Setup FAQ作成・個別チューニング不要No FAQ authoring or custom tuning

高品質な回答体験を目指しながら、導入前のデータ整備やシナリオ設計の負担をできるだけ減らします。Designed to reduce setup work while still aiming for a high-quality answer experience from existing documents.

価格帯Positioning 高品質・大規模向けPremium, enterprise-grade

AskDonaは低価格な簡易チャットボットではありません。大量データ・複雑資料・高い精度要件を持つ組織向けのプロダクトです。AskDona is not a low-cost lightweight chatbot. It is a premium product for organizations with large data, complex documents, and higher quality requirements.

回答が形になっていく様子を見せる。 Watch the answer take shape.

回答が生成されている間、手描き風のアニメーションで内容が組み上がっていく様子をリアルタイムに表示します。 As your answer is being written, a live hand-drawn animation shows it coming together in real time.

導入効果Impact

月数千件の質問対応を、
知識改善の資産に変える。 Turn thousands of questions
into knowledge improvement.

AskDonaのROIは、利用者数と質問数が増えるほど大きくなります。1件あたり数分の情報探索や確認対応でも、月数千件規模になると、削減できる時間とエキスパートの負担は大きなインパクトになります。 AskDona's ROI grows with the number of users and questions. Even a few minutes saved per question becomes a significant operational impact when thousands of questions are handled every month.

匿名導入企業Anonymous enterprise deployment 3,000+件 / 月questions / month

社名非公開の大規模導入企業では、月3,000件規模の質問をチャットボットで受付。社員の情報探索や確認対応を、AIが一次受けする運用が進んでいます。In one anonymous enterprise deployment, the chatbot receives more than 3,000 questions per month, helping absorb information-search and confirmation requests at the first point of contact.

公開事例Public case 約60%有人対応削減less human support

理化学研究所R-CCS「富岳」サポートチャットでは、有人対応の問い合わせ削減に貢献。問い合わせ対応に追われていた専門人材の時間を、本来業務へ戻す効果が期待できます。In the RIKEN R-CCS "Fugaku" support chatbot case, AskDona contributed to reducing human-handled inquiries, helping expert teams spend less time on repetitive support.

単純試算Simple estimate

3,000件 × 5分 = 250時間/月3,000 × 5 min = 250 hours/mo

1質問あたり5分の探索・確認5 minutes per question× 3,000
月間の対応時間換算Monthly time equivalent250h
年間の対応時間換算Annual time equivalent3,000h
大規模ほど効く理由Why scale matters
  • 同じ質問が繰り返されるほど、削減効果が積み上がるRepeated questions compound the time-saving effect
  • エキスパートの問い合わせ対応時間を、本来業務に戻せるExperts can spend less time on repetitive support
  • 質問ログが、資料改善・教育・業務改善のデータになるQuestion logs become data for docs, training, and process improvement
  • 利用人数が多いほど、固定費に対する効果が大きくなるThe larger the user base, the stronger the return on a fixed investment

※匿名導入企業の数値は社名非公開の導入実績に基づく表示です。時間換算は「1質問あたり5分」の情報探索・確認対応を仮定した単純試算であり、実際の削減時間は業務内容・質問内容・運用状況により異なります。 *Anonymous deployment figures are shown without company identification. Time estimates are simple calculations based on an assumption of 5 minutes per question; actual savings vary by workflow, question type, and operational context.

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
your-company.com
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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
回答から改善までFrom answers to improvement

取り込み、探し、示し、
改善する。 Ingest, search, cite,
and improve.

AskDonaは、社内資料を取り込み、AIエージェントが必要な情報を探し、根拠つきで回答します。さらに、未回答やフィードバックをもとに、知識データベースを継続的に改善できます。 AskDona ingests internal documents, lets an AI agent search for the right information, and answers with citations. Unanswered questions and feedback then become signals for continuously improving the knowledge base.

01
基盤Foundation

社内資料を、そのまま知識データベースへ。Turn internal documents into a knowledge base.

ドキュメントやHTMLなど、組織にある情報をもとに知識データベースを構築。FAQの対を作るような事前整備に時間をかけず、既存資料から始められます。Build a knowledge base from documents, HTML, and the information your organization already has. Start from existing materials without authoring FAQ pairs.

  • ドキュメント
  • Documents
  • HTML
  • 既存資料そのまま
  • Existing files, as-is
  • FAQ作成 不要
  • No FAQ authoring
02
基盤Foundation

複雑な資料も、現場の形式のまま扱える。Works with the complex files teams actually use.

画像、テーブル、数式、スキャンPDF、ページ数の多い資料、複数タブのExcel、画像入りのPowerPointまで。OCR処理も含めて、現場に散らばる多様な情報を知識データベースの対象にできます。Images, tables, formulas, scanned PDFs, long documents, multi-tab spreadsheets, and image-rich presentations can all become part of the knowledge base, with OCR included in the ingestion process.

  • 画像
  • Images
  • テーブル
  • Tables
  • 数式
  • Formulas
  • OCR
  • スキャンPDF
  • Scanned PDF
  • 100GB+
  • 複数タブExcel
  • Multi-tab Excel
  • 画像入りPPT
  • Image-rich PPT
03
基盤Foundation

大規模向けの品質を、軽い準備で始める。Enterprise-grade quality, with light setup.

大規模な知識運用を想定しながら、FAQ作成や個別チューニングに時間をかけず、登録した社内資料をもとに利用を開始できます。導入の準備は軽く、回答品質は妥協しない。そのバランスを重視しています。AskDona is designed for large-scale knowledge operations while reducing the setup burden. Teams can start from registered internal documents without FAQ authoring or custom tuning — lowering preparation effort without compromising answer quality.

回答精度Answer accuracy90%+
準備工数Prep effort≈0
04
AskDonaのしくみHow AskDona works

AIエージェントが、質問を整理して探しにいく。An AI agent organizes the question and searches.

ユーザーの質問を受け取ると、AIエージェントが必要な観点を整理し、関連する情報を探索します。単純なキーワード検索ではなく、回答に必要な根拠を集めて構成します。When a user asks a question, the AI agent organizes the relevant angles and searches for supporting information — gathering the evidence needed to compose an answer, rather than relying on a flat keyword search.

05
AskDonaのしくみHow AskDona works

何を探しているのかが、見える。Make the search process visible.

AIエージェントが何を確認し、どの資料群を対象にしているのかを可視化します。ユーザーは、回答が生成されるまでの流れを追いながら、安心して利用できます。AskDona shows what the AI agent is checking and which document groups it is using. Users can follow the process behind the answer with greater confidence.

質問を分解していますDecomposing the question3つの観点に整理Split into 3 angles
関連文書を探索中Searching source docs12件の候補を評価Evaluating 12 candidates
回答を構成していますComposing the answer根拠を紐づけ中…Linking evidence…
06
退職金の計算方法を教えてHow is severance calculated?
勤続年数に応じた支給率を基本給に乗じて算出します1。役職加算は別表を参照してください2。It's the base salary times a tenure-based rate1. Role add-ons follow a separate table2.
1就業規則2024.pdf · p.42
2給与規程_別表.xlsx · Sheet 3
AskDonaのしくみHow AskDona works

回答の根拠に、いつでも戻れる。Always return to the source.

回答には参照元の番号が付き、どの資料のどこを根拠にしたのかを確認できます。気になる回答があっても、その場で原文に戻れます。Answers include numbered citations so users can see which source was used. When something needs confirmation, they can return to the original document immediately.

07
AskDonaのしくみHow AskDona works

ユーザーの声を、改善につなげる。Turn user feedback into improvement.

回答に対するフィードバックをインサイトとして可視化。どの質問で迷いが生まれたのか、どの情報を見直すべきかを把握し、次のデータ改善につなげます。Feedback on answers becomes visible as insight. Teams can understand where users struggled, which information needs review, and what to improve next.

👍 役に立った👍 Helpful
👎 改善キュー👎 Improve queue
08
AskDonaのしくみHow AskDona works

答えられなかった質問を、見逃さない。Never lose track of unanswered questions.

「申し訳ございません」「すみません」など、回答できなかった可能性のある表現を自動検知。不足している情報を見つけ、知識データベースの改善候補として残します。AskDona detects apology-style responses that may indicate an unanswered question, helping teams identify missing information and keep it as a candidate for knowledge base improvement.

「申し訳ございません…」を検知 → 不足情報として登録Detected "I'm sorry…" → logged as missing info
09
AskDonaのしくみHow AskDona works

知識データベースを、自分たちの手で改善する。Improve the knowledge base with your own team.

不足情報やフィードバックをもとに、管理者がデータを見直し、再反映できます。外部対応を待つだけではなく、組織のスピードで知識を整えていけます。Admins can review data and redeploy improvements based on missing information and feedback. Knowledge can be refined at the organization's own pace.

なぜAskDonaなのかWhy AskDona

「Day 1から精度が高い」が
新しいスタンダード。 "Accurate from day one"
is the new standard.

AskDonaは、AI導入でよくある「まずデータを整備し、個別にチューニングしてから使い始める」という進め方を前提にしていません。 AskDona does not assume the usual AI-rollout path of "first prepare your data, tune it case by case, and only then start using it."

現状お持ちの社内資料をアップロードするだけで、チャット画面からすぐに質問を開始できます。PDF、Office文書、表データなど、形式の異なる情報を横断して参照し、文脈を補いながら回答する設計により、導入初期から高い回答精度を確認できます。 Just upload the internal documents you already have, and you can start asking questions right from the chat screen. By referencing information across different formats — PDFs, Office documents, tabular data and more — and filling in context as it answers, AskDona delivers high accuracy from the very start of deployment.

01

精度確認に時間をかけず、早く業務で使い始められる。Start using it in real work fast — without long accuracy checks.

AskDonaは、既存の社内資料を登録するだけで、チャット画面から実務に近い質問を試すことができます。FAQ作成や個別チューニングに長い時間をかけず、初期から高い回答精度を確認できるため、検証期間を短くし、実際の業務利用に早く進めます。Just register your existing internal documents and you can try realistic, work-like questions right from the chat screen. Without spending long on FAQ authoring or per-case tuning, you can confirm high answer accuracy from the start — shortening validation and moving to real use sooner.

02

使えば使うほど、費用対効果が見えやすい。The more you use it, the clearer the ROI.

社内問い合わせ、資料探索、マニュアル確認、専門情報の確認など、AskDonaが使われる場面は日常業務の中に多くあります。利用者が増え、質問数が増えるほど、削減できる確認時間や有人対応の負担が見えやすくなります。Internal inquiries, document search, manual checks, verifying specialized information — there are many everyday situations where AskDona is used. As users and questions grow, the saved checking time and reduced human-support burden become easier to see.

03

簡単なFAQだけでなく、高度な質問にも対応できる。Not just simple FAQs — advanced questions too.

従来のチャットボットは、あらかじめ用意されたFAQや単純な質問には答えられても、複数資料の確認や文脈理解が必要な質問には限界がありました。AskDonaは、質問の意図を整理し、必要な情報を複数の資料から探し出すことで、専門性の高い質問にも実務で使える回答を目指します。Traditional chatbots could handle prepared FAQs and simple questions, but hit their limits when a question needs cross-document checking and contextual understanding. AskDona organizes the intent and searches across multiple documents, aiming for answers usable in real work even on highly specialized questions.

04

組織で安心して使える、安全性と管理性。Safe and manageable for organization-wide use.

生成AIを業務で使うには、回答精度だけでなく、セキュリティ、権限管理、監査性、運用管理も重要です。AskDonaは、組織での利用を前提に、管理者が利用状況や改善点を把握しながら、安全に運用できる設計を備えています。Using generative AI at work takes more than answer accuracy — security, access control, auditability, and operational management matter too. Built for organizational use, AskDona lets administrators see usage and areas to improve while running it safely.

AskDonaが証明する回答精度AskDona-proven accuracy

3ステップRAGデータベース3-step RAG database

回答しながら、知識を整えていく。 Answer questions while improving knowledge.

AskDonaは、社内資料を取り込み、根拠ある回答を返し、未回答やフィードバックをもとに知識データベースを改善します。質問対応のたびに、組織の知識が少しずつ整っていきます。 AskDona ingests internal documents, answers with citations, and improves the knowledge base based on unanswered questions and feedback. Each interaction becomes a step toward better organizational knowledge.

取り込むIngest

組織のデータをそのまま登録。整形もFAQ作成も不要です。Register your data as-is. No reshaping, no FAQ authoring.

根拠つきで答えるAnswer with citations

AIエージェントが根拠つきで回答。動きはすべて可視化されます。The agent answers with citations — every step visible.

改善するImprove

フィードバックと未回答検知から、データを継続的に改善します。Feedback and missing-answer detection drive continuous improvement.

FAQ

よくあるご質問Frequently asked

AskDonaは、数百〜数千人規模の組織で、月数百〜数千件以上の質問が発生する環境ほどROIが出やすいプロダクトです。1件あたり数分の情報探索や確認対応でも、件数が増えるほど削減時間が積み上がります。例えば月3,000件の質問があり、1件あたり5分の対応が発生していた場合、単純計算で月250時間分の業務インパクトになります。AskDona tends to show stronger ROI in organizations with hundreds to thousands of users and hundreds to thousands of questions per month. Even a few minutes saved per question compounds as volume grows. For example, 3,000 questions per month at 5 minutes each represents a simple time equivalent of 250 hours per month.
月間質問数、自己解決数、有人対応削減率、1件あたりの想定対応時間、未回答数、フィードバック数、改善後の再質問率などで測定できます。AskDonaでは、質問ログやフィードバックをもとに、どの情報が不足しているか、どの資料を改善すべきかも把握しやすくなります。Impact can be measured through monthly question volume, self-resolution, reduction in human-handled inquiries, assumed handling time per question, unanswered questions, feedback, and repeated questions after improvement. AskDona also helps identify missing information and documents that should be improved.
不要です。ドキュメントやHTMLなど組織のデータをそのまま登録するだけで、知識ベースが自動構築されます。FAQの作成やチューニングは要りません。No. Just register your documents and HTML as-is — AskDona builds the knowledge base automatically. No FAQ authoring or tuning required.
PDF・Word・Excel・PowerPoint・HTML・画像のほか、数式・表・スキャンPDF・大容量ファイル・複数タブExcel・画像入りPPTなど、現場の資料を幅広くカバーします。PDF, Word, Excel, PowerPoint, HTML and images, plus formulas, tables, scanned PDFs, large files, multi-tab Excel, and image-rich PPT.
AskDonaは、数百〜数千人規模の組織で、大量の社内資料をもとに根拠ある回答を返し、知識データベースを継続的に改善していく用途を想定しています。小規模なFAQチャットや低価格な簡易ボットを探している場合は、他の選択肢の方が適していることがあります。AskDona is designed for organizations operating at hundreds or thousands of users, with large volumes of internal documents, cited answers, and continuous knowledge-base improvement. If you only need a small FAQ bot or a low-cost lightweight chatbot, another option may be more suitable.
はい。AskDonaは低価格な簡易チャットボットではなく、大規模組織の知識運用を支えるための高品質な法人向けプロダクトです。データ量、対応ファイルの種類、回答精度、参照元確認、未回答検知、データ改善ループまで含めて検討いただくサービスです。Yes. AskDona is a premium enterprise product, not a low-cost lightweight chatbot. It should be evaluated based on data volume, file coverage, answer quality, citation experience, unanswered-question detection, and the continuous improvement loop.
不要です。AskDonaは、スキャンPDFや画像内の文字を取り込み時にOCR処理できます。そのため、OCR-AIを別途契約・連携する前提ではなく、資料の取り込みから知識データベース化まで一連の流れで進められます。ただし、原稿の画質やレイアウトによって読み取り品質は変動します。No. AskDona can process scanned PDFs and text inside images with OCR during ingestion, so teams do not need to contract or integrate a separate OCR-AI tool. Note that OCR quality may vary depending on image quality and document layout.
AIエージェントが質問を分解して探索し、回答には参照元の番号と出典を明示します。根拠にいつでも戻れる、サイテーションファーストの設計です。The agent decomposes and searches, then shows numbered citations and sources with every answer — a citation-first design you can always trace back.
AskDonaは、LLMに任せきるのではなく、資料の構造、図表、テーブル、用語、文脈、メタデータを扱いやすい形に整えたうえで、AIエージェントが質問を整理して必要な情報を探索します。精度はチューニングだけで作るものではなく、データの取り扱いと検索設計によって支えられています。AskDona does not rely on the LLM alone. It prepares document structure, tables, figures, terminology, context, and metadata, then lets the AI agent organize the question and search for the evidence it needs. Accuracy comes from data handling and retrieval design, not only from tuning.
フィードバックボタンと未回答の自動検知で不足情報が可視化され、管理者が3ステップでデータを改善・再反映できます。ベンダーへの依存は不要です。A feedback button and automatic missing-answer detection surface gaps; admins then improve and re-deploy in three steps — no vendor dependency.
回答へのフィードバックや未回答の検知をもとに、不足している情報を把握できます。管理者がデータを見直し、知識データベースへ再反映することで、使うほど回答しやすい状態に整えていけます。Feedback and unanswered-question detection help teams identify missing information. Admins can review and redeploy improvements to the knowledge base, making it easier for AskDona to answer over time.