解析
表が連続したテキストに崩れ、スキャンページが読み飛ばされ、ヘッダーがすべてのチャンクに繰り返し入り込む。
OCRに対応したレイアウト認識型の解析で、表の構造と読み順を保持します。
エンタープライズAIを、貴社のビジネスコンテキストに根ざして。
私たちは、エンタープライズAIを支えるRAGシステムを設計・構築します。数百万ページに対応するドキュメントパイプライン、貴社のコーパスに合わせて調整した検索、そしてすべての回答とエージェントの背後にある、権限を考慮したビジネスコンテキストです。
74M+
インデックス付きのベクトル
112B+
扱われるトークン
150K+
Cody を基盤とするビジネス
87
国
エンタープライズAIが期待外れに終わる理由
問題はモデルではなく、ほとんどの場合コンテキストです。
行き詰まるAIパイロットの多くは、高性能なモデルに誤った根拠を与えています。回答品質は、その手前で決まります。ドキュメントをどう解析し、チャンクに分割し、インデックス化し、フィルタリングし、コンテキストとして組み立てるか。このレイヤーこそが私たちの専門領域です。
工程よくある失敗私たちの設計
チャンク分割
固定長の分割が、規程の条項とその意味を変える例外条項を切り離してしまう。
セクションに沿って構造を保ったチャンクに、ドキュメント名と見出しの階層パスを持たせます。
検索
ベクトル検索だけでは、部品番号、SKU、略語、規程の正式名称を取りこぼす。
キーワード検索とセマンティック検索を組み合わせたハイブリッド検索を統合し、貴社のドメインに合わせて再ランキングします。
アクセス権限
質問者が本来開く権限のないドキュメントを、アシスタントが引用してしまう。
ソースシステムの権限をインデックスに同期し、すべてのクエリで適用します。
鮮度
前四半期の価格表が、今四半期の質問に自信満々で答えてしまう。
増分同期、バージョン管理、適用日の管理により、インデックスを信頼できる情報源と常に一致させます。
評価
直近のプロンプトやモデルの変更で回答が良くなったのか悪くなったのか、誰にも判断できない。
ゴールデン質問セットと回帰評価で、すべての変更をリリース前に検証します。
リファレンスアーキテクチャ
本番運用のRAGシステムの構造。
すべてのプロジェクトは私たちのリファレンスアーキテクチャから始まり、各工程を貴社のドキュメント、システム、言語、リスクプロファイルに合わせて調整します。ブラックボックスはありません。すべての回答に、確認できるトレースが付きます。
- 01
接続
ナレッジが既にある場所から取り込み、ソースごとにスケジュール型とイベント駆動型の同期を行います。
- ファイル共有・ドライブ
- Wiki・イントラネット
- チケット管理・CRM
- データベース・API
- 02
解析
PDF、スキャン画像、スライド、スプレッドシート、メール、Webページを、表や読み順を失わずにクリーンな構造化テキストへ変換します。
- レイアウト解析
- OCR
- 表の抽出
- メタデータの取得
- 03
チャンク化・エンリッチ
ドキュメント本来の構造に沿って分割し、タイトルとセクションパスを付与し、エンティティと日付をタグ付けし、埋め込みの前に重複に近いものを除外します。
- 構造を考慮したチャンク分割
- 親子チャンクのコンテキスト
- エンティティのタグ付け
- 重複排除
- 04
埋め込み・インデックス化
言語とドメインに合わせて埋め込みモデルを選び、キーワードフィールド、メタデータ、アクセス制御リストとともにベクトルをインデックス化します。
- 密ベクトル＋疎ベクトル
- メタデータフィルター
- ACLフィールド
- バージョン管理されたインデックス
- 05
検索・再ランキング
質問を書き換えて分解し、ハイブリッド検索を実行し、権限でフィルタリングし、再ランキングして最も確かな根拠だけを残します。
- クエリの書き換え
- ハイブリッド検索
- ランク融合
- クロスエンコーダーによる再ランキング
- 06
生成・検証
厳格なトークン予算の範囲でコンテキストを組み立て、引用付きで回答し、各主張をソースと照合し、根拠が乏しいときは回答を控えるかエスカレーションします。
- トークン予算の管理
- インライン引用
- 主張の検証
- 回答保留またはエスカレーション
検索トレース
1つの回答のエンドツーエンド
例示922 ms
当社のフィールド技術者は、2025年のサービス契約に基づいてX200バルブを交換できますか？
フィールド技術者EMEAサービスティア2
書き換え・分解
サブクエリ3件
38 msハイブリッド検索
キーワード＋ベクトル · 候補240件
71 msCRM照会
サービス契約 SA-2025-118
118 ms権限フィルター
240件中212件がこのユーザーに表示可能
5 ms再ランキング
クロスエンコーダー · 上位8件を保持
94 msコンテキストの組み立て
8パッセージ＋1レコード · 3,840トークン
9 ms生成
根拠に基づく回答 · 引用3件
652 ms主張の検証
3件中3件を裏付け
53 ms
根拠に基づく回答
はい。2025年契約の第7.2条は、認定技術者による現場でのバルブ交換を対象としています。1 X200手順書のトルク仕様TS-14を使用してください。2 部品交換を作業指示書に記録してください。3
- 1サービス契約 2025 · p. 14
- 2X200保守マニュアル · §4.3
- 3フィールド業務SOP v12 · p. 3
エンドツーエンドで可視化。 すべての工程をトレースして計測します。検索の再現率や根拠性からレイテンシ、回答あたりのコストまで。改善は推測ではなく、実証されたものになります。
コンテキストエンジニアリング
ドキュメントは、コンテキストの半分にすぎません。
正しい回答は、誰が質問しているか、今この時点で何が正しいか、そして貴社が自社の言葉で何を意味しているかによって決まります。私たちはそのすべてを、モデルが実際に活用できるコンテキストウィンドウに設計します。
コンテキストウィンドウ
1つの回答のためにモデルが見るもの
- 指示とポリシー800
- 質問者は誰か150
- 会話の状態550
- 検索された根拠3,600
- 最新の業務データ1,000
- 用語集とエンティティ300
- 回答用に確保1,600
配分は一例です。予算はモデル、言語、ユースケースごとに調整され、すべてのトークンに存在理由が求められます。
質問者は誰か
役職、チーム、地域、権限によって、何を検索してよいか、回答をどう組み立てるべきかが決まります。
企業が知っていること
ポリシー、マニュアル、契約書、過去の解決事例を根拠として検索し、該当箇所まで引用します。
今この時点で正しいこと
CRM、ERP、チケット管理、受注システムの最新レコードを、埋め込んで古くなるまで放置するのではなく、質問の時点でツール経由で取得します。
貴社の言葉づかい
用語集、製品名、略語、エンティティ解決により、「X200」「X-200 Pro」「200番バルブ」を同じ部品として扱います。
決して起きてはならないこと
ポリシー、拒否ルール、エスカレーション経路を、モデルが一語を書く前に適用します。
スケールを前提に設計
デモ用のフォルダではなく、数百万のドキュメントのために。
200件のPDFでのパイロットでは、ほとんど何も証明できません。本番運用とは、継続的な取り込み、ダウンタイムのない再インデックス化、そしてコーパスと利用が拡大してもレイテンシとコストが予測可能であり続けることです。Codyプラットフォーム全体で、すでに7,400万件以上のベクトルをインデックス化しています。
増分取り込み
変更検知により変わった部分だけを再処理し、削除も反映されるため、廃止されたコンテンツは回答に使われなくなります。
ダウンタイムのない再インデックス化
新しい埋め込みモデルやチャンク分割戦略を導入する場合は、稼働中のインデックスと並行して新しいインデックスを構築・評価してから、トラフィックを切り替えます。
レイテンシ予算
各工程に時間予算を設定しています。キャッシュ、並列検索、ストリーミングにより、コーパスが増えても回答は高速なままです。
回答あたりのコスト
埋め込みの次元数、インデックスの圧縮、キャッシュ、モデルルーティングを調整し、大規模でも単価を予測可能に保ちます。
多言語検索
多言語対応の埋め込みと言語に応じたキーワード解析により、スペイン語の質問でも英語で書かれた規程を見つけられます。
分離とデータ所在地
事業部門、地域、顧客ごとにインデックスを分離、またはフィルタリングされた名前空間を用意し、データ所在地の要件に対応します。
計測とガバナンス
リリース前に計測し、リリース後も追跡可能に。
品質とガバナンスは最後のレビューではなく、エンジニアリングの仕事です。私たちはシステムと並行して評価基盤と統制を構築し、責任者がその挙動と回答の理由を確認できるようにします。
評価基盤を標準装備
評価
検索品質
Recall@k、MRR、nDCGを、貴社の業務エキスパートと作成したゴールデン質問セットで計測します。
評価
回答品質
根拠性、引用の正確さ、網羅性を自動でスコアリングし、人によるレビューで較正します。
評価
回帰テストのゲート
プロンプト、モデル、チャンク分割、インデックスへのすべての変更は、ユーザーに届く前にテストスイートを再実行します。
ガバナンス
権限を考慮した検索
各ソースシステムのアクセスルールをクエリ時に適用し、誰のために何が検索されたかをログに残します。
ガバナンス
エンドツーエンドのトレーサビリティ
各回答には、クエリ、パッセージ、インデックスとプロンプトのバージョン、モデルが記録され、レビュー担当者が何が起きたかを正確に再現できます。
ガバナンス
人間によるレビューとエスカレーション
信頼度のしきい値により、根拠の弱い質問は人に引き継がれ、明確なフォールバック動作が定義されています。
進め方
コーパス監査から本番運用まで、計測しながら一歩ずつ。
各ステップで確認できる成果物が生まれます。コーパスのプロファイル、検索のベースライン、評価スコア、コストを見積もった本番計画です。
01
コーパスの監査
ソースを形式、量、品質、重複、権限、鮮度の観点でプロファイリングし、システムが守るべきガバナンスの境界を明確にします。
02
検索のベースライン
貴社のエキスパートとゴールデン質問セットを作成し、モデルが回答を書く前に、コンテンツがどれだけ正しく検索できるかを計測します。
03
実業務でのパイロット
コーパスの代表的な一部で稼働するシステムを実際のユーザーが使い、確認できるトレースと評価スコアを残します。
04
本番へのスケール
全データの取り込み、モニタリング、コスト管理、そしてシステムの各部分に明確な責任者を置いた運用モデル。
ソリューション設計の検討
ソリューション設計スタディを探索するこのアプローチをすぐに意思決定できる計画に変えます。
機会は明確でも最適なシステムがまだ見えていない場合、範囲を区切ったソリューション設計スタディで、構築に踏み切る前にドキュメント、検索品質、統制、コストを検証します。
01
コーパスと検索の評価
ソースのプロファイル、検索のベースライン、最も重要なギャップ。
02
リファレンスアーキテクチャ
解析、インデックス化、検索、モデル、連携、デプロイの選択。
03
貴社データでの動作実証
トレースと評価スコアを備えた代表的な体験。
04
制御と展開計画
リスク、所有者、証拠、コスト、および本番への実際的な道筋。
私たちのリサーチ
すべての記事を見る学んだことを公開しています。
回答品質を左右するRAGの要素、つまり解析、埋め込み、ベクトルデータベース、コストについて、特定ベンダーに依らない詳細な解説記事を公開しています。
ドキュメント解析
Doclingとは何ですか? RAG のドキュメント解析の実践ガイド
Docling は、PDF、Office ファイル、画像、電子メールなどを AI 用の構造化データに変換します。これがどのように機能するか、RAG のどこに適合するか、他のドキュメント パーサーとどのように比較するかを学びます。
記事を読むベクトルデータベース2026 年の RAG のベクトル データベース トップ 8
RAG の 8 つの主要なベクトル データベースを、ハイブリッド検索、フィルタリング、デプロイメント、マルチテナンシー、実稼働環境への適合性と実用的な選択フレームワークによって比較します。
記事を読むインデックス化のコストRAG のデータベースをベクトル化するにはどれくらいの費用がかかりますか?
埋め込みや解析からベクトル ストレージ、クエリ、レプリカ、インデックスの再作成に至るまで、RAG のデータベースをベクトル化するのに実際にかかるコストを学びます。
記事を読む解析モデルCohere Parse v5.0: RAG が優れている理由は、より優れたドキュメントから始めることです
Cohere Parse v5.0 は、PDF、スライド、表、フォーム、および画像を RAG 対応の Markdown に変換します。ここでは、エンタープライズ検索におけるその違い、どこに適合するか、そしてその制限が何を意味するのかを説明します。
記事を読むエンタープライズチームに相談する
最も手ごわいドキュメントをお持ちください。
コーパス、システム、重要な質問をお聞かせください。現実的な精度の目安、そこに到達するために必要なこと、そしてソリューション設計スタディが最初の一歩として適切かどうかをお伝えします。
コーパスと検索品質についての率直な評価
貴社のシステムと権限に合わせたアーキテクチャ
実際の質問で計測するパイロット