膨大なナレッジが日々蓄積されているにもかかわらず、構造化されないまま眠っているケースがほとんどです。
運行・整備マニュアルが紙や共有フォルダに散在し、必要な時にすぐ引けない。
熟練整備士や運行管理者の知識が個人に留まり、退職・異動で失われてしまう。
インシデント事例が現場で共有されず、同じリスクが繰り返し発生してしまう。
店舗ごとに資料や商品情報が分散し、最新版の管理が追いつかない。
優秀なバイヤー・販売員の知識が個人に属人化し、退職とともに失われてしまう。
季節ごとの課題や接客事例が記録されても、次シーズンに活用されない。
契約書・図面・議事録が案件ごとに散在し、後から必要な時に見つからない。
現場での判断や交渉事例が口頭伝承にとどまり、組織の財産になっていない。
過去の失敗事例が横展開されず、同じトラブルが別の現場で再発してしまう。
膨大なドキュメントの中から必要な作業手順書や過去報告書をすぐに見つけられない。
熟練者の勘やコツが図面・手順書に落とし込まれず、退職・異動で失われてしまう。
不良事例が横展開されないまま、類似の品質問題が繰り返し発生してしまう。
設備仕様書・点検記録が膨大で、トラブル時に必要なドキュメントをすぐ参照できない。
プラント運転・保全の経験知が個人に属人化し、退職とともに組織から失われてしまう。
ヒヤリハット・事故報告が記録されても現場に浸透せず、類似事故が起きてしまう。
イベント・公演のマニュアルや企画資料が属人的に管理され、次回担当者が探せない。
経験者の運営ノウハウや緊急時の判断基準が口頭伝承にとどまり、記録されない。
過去の現場事故・クレーム対応が記録されても、次のイベントで参照されない。
頻繁に更新される規制対応資料や商品説明書の最新版がどれか、現場が把握できない。
優秀な担当者の審査判断や営業手法が個人に留まり、組織全体に展開されない。
クレームや違反事例が記録されても、同様のリスクが別部署で繰り返し発生してしまう。
Slack・メール・Wiki・Confluenceに分散した情報を横断検索できず、毎回探し回る。
シニアエンジニアの意思決定の文脈がコードやドキュメントに残らず、次世代に伝わらない。
過去の障害対応・調査結果が活かされず、類似の問題を別チームがゼロから追ってしまう。
ナレッジコンパスは、社内の多様なドキュメントから、フィルタ＋AIチャット形式でデータを探し出すことができる情報検索ソリューションです。LLM（大規模言語モデル）と連携し、ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索をベースに動作します。フィルタ検索・質問AI・マップAIを組み合わせることで、誰でも・すぐに・正確に情報へたどり着ける環境を実現します。
PDF・Word・Excel・PowerPointなど、社内に散在するあらゆるファイルをナレッジコンパスに登録します。スキャンされたPDFのテキストも抽出・検索対象になります。
アップロードしたドキュメントをAI（マップAI）が自動解析し、製品番号・ロット番号・不良種別・作成日などの重要項目を自動でタグ付け。手作業での整理は一切不要です。設定はノーコードで、日本語の設定文を入力するだけでAIの動作をカスタマイズできます。
会社名・製品名・日付などのフィルタで対象を絞りながら、ベクトル検索とキーワード検索を組み合わせたハイブリッド検索で情報を抽出します。従来のあいまい検索で課題だったノイズを抑えつつ、広く・正確に検索できます。
「何を聞けばいいか分からない」状態でも大丈夫。AIがユーザーに「どんな症状ですか？」「対象の製品は何ですか？」と聞き返しながら、目的の情報まで確実にたどり着けるようサポートします。社内ポリシーに合わせてLLMを選択できます。
「正確なファイル名が分からない」「キーワードがうろ覚え」でも大丈夫。ナレッジコンパスは、会社名・製品名・日付などの条件で絞り込みながら、曖昧な言葉でも関連する情報を幅広く探し出します。さらにAIが「どんな症状ですか？」と聞き返すことで、うまく言語化できない問いでも、必要な情報まで確実にたどり着けます。
PDFや Word などの社内資料をアップロードすると、AIが内容を読み取り「製品番号」「不良種別」「作成日」などの情報を自動で整理・タグ付けします。これまで検索できなかったPDF内の文章も検索対象になるため、眠っていた過去資料や記録票がすぐに活用できる状態になります。手作業での整理は一切不要です。
設定はすべてノーコード。専門的な知識がなくても、設定文を入力するだけでAIの動作を自社の業務に合わせてカスタマイズできます。また、社内のセキュリティポリシーに応じて、LLMを柔軟に選ぶことができ、自社のAzure環境内への配置にも対応しています。
社内の機密資料をAIに読み込ませることに不安を感じる企業も多いですが、ナレッジコンパスは登録したデータがAIの学習に使われない仕組みを標準搭載しています。また、貴社のAzure環境の中にシステムを置く形式にも対応しているため、データが外部のサーバーに出ることが一切ありません。「まずはクラウドで手軽に使い始めたい」「自社環境で厳格に管理したい」、どちらのニーズにも対応しています。
各機能をクリックすると詳細をご覧いただけます。
フィルタ＋AIチャットで
目的の情報に即アクセス
アップロードだけで
AIが自動で整理・分類
社内資料を一元管理
権限設定も柔軟に対応
AIへの学習防止と
閲覧権限を細かく制御
グループ単位で
利用権限を一括管理
エンジニア不要
現場担当者だけで運用可能
Google Drive・SharePointなど
既存ツールと直接連携
チーム間での活用を
さらに促進する機能
キーワードが曖昧でも、ファイル名が不明でも、AIが正確な情報まで案内します。
アップロードするだけで、AIが資料の中身を読み取り自動で整理します。手作業は一切不要です。
操作フローをそのまま再現しました。どんな画面でどう使えるか、ご自身の目で確認してください。
製品番号・ロット番号・不良種別を自動タグ化し、PDF内テキストを検索可能に。「LOT123の不良内容は？」と質問するだけで該当票を即座に呼び出せ、品質改善と再発防止につながりました。
設備番号・作業種別を自動タグ化し、QRコードで現場端末から直接検索可能に。「〇〇設備の段取り手順」が数秒で表示され、作業ミスが減少。新人OJTの時間も大幅に短縮されました。
ベテランの技能動画・メモをAIがタグ付けして蓄積。「〇〇工程のコツは？」と質問AIに聞くだけで該当ノウハウを呼び出せるように。後継者育成が加速し、品質の安定につながりました。
機体型式・整備種別を自動タグ化し、最新マニュアルを即参照。フィルタで機種を絞れば必要な手順書が数秒で表示。整備品質の均一化と作業時間の短縮につながりました。
インシデント報告をAIが分類・タグ付けし、類似事例を自動リコメンド。「着陸時の〇〇問題」で検索すると全拠点の過去事例が一覧表示され、安全教育に毎日活用されています。
インタビュー資料・報告書をシーン別にタグ付けして蓄積。新人が「悪天候時の判断」などで検索するとすぐ参照できる教材に変わり、育成期間の短縮につながりました。
商品コード・シーズン・販促種別を自動タグ付け。「2024春 〇〇商品」で検索すれば最新資料のみ表示。フィールドスタッフの版確認工数が大幅に削減されました。
商談メモ・提案資料をベンダー名・カテゴリでフィルタ検索可能に。「〇〇メーカーとの値引き交渉」で過去の成功事例がすぐ参照でき、チーム全体の交渉力が底上げされました。
過去のトラブル・クレーム事例をシーズン・店舗規模別にタグ付け。「年末 レジトラブル」で過去対応事例を一覧表示。初任店長でも迷わず対応できるようになりました。
建物種別・工法・竣工年をAIが自動タグ付け。「RC造 5階建 基礎工事」で絞り込むと関連図面・仕様書・議事録が一括表示。見積・提案の品質と速度が向上しました。
工種・原因・対策をタグ付けし、「地盤が緩い時の基礎施工注意点は？」と質問AIに聞くだけで過去事例が表示。横展開が容易になり、手戻りコストが削減されました。
物件番号・エリア・用途地域で自動タグ付け。重要事項説明書・登記情報・写真が1つの検索画面で参照可能になり、顧客への提案スピードが向上しました。
設備番号・点検種別・点検日をAIが自動タグ付け。「設備X-123の過去2年の点検記録」で即座に一覧表示。トラブル時の原因究明が大幅に速くなりました。
事象種別・設備種別・部位をタグ付け。「バルブ操作 ヒヤリハット」で全拠点の過去事例が表示。安全朝礼の教材として毎日活用され、重大事故が減少しました。
技術報告書・設計根拠資料をナレッジコンパスへ移行。「タービン調整のコツ」と質問AIに聞くだけで関連資料が表示。後継者が短期間でキャッチアップできるようになりました。
イベント名・開催年・カテゴリをAIが自動タグ付け。「〇〇フェス 2023 警備」で過去の配置図・マニュアルが即表示。準備期間が大幅に短縮されました。
トラブル種別・施設エリアをタグ付けし、スマートフォンからも検索可能に。「観覧車 停電 対応」で対応手順が3秒で表示。初動対応が格段に速くなりました。
接客事例・クレーム対応メモをAIが整理。「子連れゲスト 苦情」で優れた対応事例がすぐ表示。新人の接客品質が向上し、リピーター率の改善にもつながりました。
事故管理番号をAIが自動タグ化し、関連ファイルをまとめて一元管理。後から手動でのタグ追加も可能で、検索性・整合性が向上し、事故関連業務の効率化につながりました。
審査事例を案件種別・リスク分類でタグ付け。「中小企業 製造業 審査基準」で類似事例がすぐ表示。経験の浅い担当者も適切な審査判断ができるようになりました。
規制種別・適用日・対象部署をタグ付け。更新時に対象者がすぐ最新版を参照可能に。コンプライアンスリスクが大幅に低減されました。
［作成日］［更新日］［レビュー済］［レビュー中］［公開OK/NG］のタグを導入し、意味でそろえる運用に変更。ファイル名の癖に頼らず判断でき、引き継ぎが自然に進むようになりました。
機能名・バージョン・変更種別を自動タグ付け。「ログイン機能 仕様変更 経緯」で関連ドキュメントが横断検索で表示。新メンバーのキャッチアップ時間が半減しました。
FAQや過去対応事例を製品・バージョン別にタグ付け。オペレーターが「〇〇機能の設定方法は？」と質問AIに聞くだけで正確な回答が即表示。対応時間が平均40%短縮されました。
用途に合わせて選べる4つの料金プランをご用意しています。
※ サブスクリプション枠を超えた分のみ従量課金（1クレジット＝0.1円、上限設定可）。料金は表示文字数に加え、AIが裏で行う思考・判断処理も含みます。
※ AIクレジットがプランの月次付与量を超過した場合、超過分は¥0.20/クレジットで課金されます。
クレジット単価 ¥0.20・月次更新割合 2% を想定した試算です
※ 初月費用が高くなるのは、登録データ全体のインデックス化（AI処理）が発生するためです。2か月目以降は月次更新分のみの処理となり、サブスクリプション定額に近い費用に落ち着きます。
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