SEOに関連するニュースリリースを公開しております。
最新のサービス情報を、御社のプロモーション・マーケティング戦略の新たな選択肢としてご活用下さい。
メタデータ、RAGを“作って終わり”にしない「知識構築サービス」をInterop Tokyo / AI Native Expo 2026で展示
[26/04/24]
提供元：DreamNews
提供元：DreamNews
〜PDF・マニュアル・FAQをAIが答えやすい知識へ構造化し、質問生成・模範回答生成・自動採点で育て続ける企業ナレッジ基盤へ 〜展示発表第三弾
メタデータ株式会社（所在地：東京都文京区、代表取締役社長：野村直之）は、2026年6月10日（水）〜12日（金）に幕張メッセで開催される「Interop Tokyo / AI Native Expo 2026」において、企業内に散在する文書・FAQ・業務マニュアルを生成AIが正確に活用できる形へ整える「知識構築サービス」を展示いたします。
■ 背景
生成AIの企業導入では、社内文書を検索対象に入れて回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）が広く注目されています。しかし、実際の現場では、RAGを導入しただけでは十分な回答精度が得られないケースが少なくありません。
その主な原因は、LLMそのものの性能不足だけではありません。参照させる社内文書の粒度、構造、表現、重複、抜け漏れ、表形式データの扱い、アクセス権、評価基準などが整っていないことが、回答精度を大きく左右します。
たとえば、社内規程やマニュアルがPDFのまま大量に保存されている場合、どの段落をどの単位で検索対象にするか、見出しや条件分岐をどう扱うか、例外規定や注意事項をどう反映するかによって、RAGの回答品質は大きく変わります。
メタデータは、RAGを単なる文書検索の仕組みではなく、企業ナレッジを継続的に整備し、評価し、改善し続けるための基盤として捉えています。今回展示する「知識構築サービス」は、既存のPDF、Word、PowerPoint、FAQ、社内Wiki、表形式データなどを、生成AIが参照しやすい知識構造へ変換し、ChatBrid上で高精度に活用できるようにするものです。
RAG導入後に発生しがちな課題
多くの企業では、RAG導入後に次のような課題が発生します。
● 文書を入れたのに、期待した回答が返ってこない
● 正しい文書はあるのに、検索で上位に出てこない
● 長いPDFやマニュアルのどの部分が根拠になったのか分かりにくい
● FAQの表現と利用者の質問表現が異なり、うまくヒットしない
● 改善前後で回答精度が上がったかどうかを定量評価できない
● データセットが増えるほど、検索結果が混在して精度が低下する
● 担当者ごとにRAGの改善ノウハウが属人化する
これらの課題を解決するには、単に文書を投入するだけでは不十分です。企業内にある知識を、生成AIが理解・検索・回答しやすい形へ設計し直す必要があります。
■ 「知識構築サービス」の概要 〜知識構築の様々なフェーズで自動化率を向上
メタデータ社の「知識構築サービス」は、RAG用の知識ベースを構築するための一連の工程を支援します。
主な工程は以下の通りです。
1. 既存文書の収集・整理
2. PDF、Word、PowerPoint、FAQ、表形式データなどの解析
3. Markdown化・構造化
4. 見出し、本文、条件、例外、注意事項、補足説明の整理
5. ChatBrid向けの最適チャンク化
6. データセット単位での知識分類
7. 質問文セットの自動生成
8. 模範回答の自動生成
9. RAG回答の自動採点
10. 減点理由・改善ポイントの可視化
11. 知識更新後の再評価
これにより、RAGの導入を「文書を入れる作業」から、「企業ナレッジをAI活用に適した資産へ変換する取り組み」へ進化させます。
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage1】
RAGを“作って終わり”にしない、知識構築・評価・改善サイクル
■ ChatBridとの連携
ChatBridは、企業内の多様な文書・データを高精度に検索し、根拠に基づく回答を生成するRAG製品です。
「知識構築サービス」と組み合わせることで、ChatBridは単なる検索・回答システムではなく、知識の作成、評価、改善、再利用を一体化した企業ナレッジ基盤として機能します。
特に、ChatBridでは以下のような機能を活用できます。
● データセット単位での知識管理
● 複数カラム自由テキストへの対応
● 数値・日時・文字列などのデータ型を意識した検索・絞り込み
● 影プロンプトによるデータセット別の回答方針設定
● 質問文・模範回答の自動生成
● RAG回答の自動採点
● 根拠知識との対応関係の可視化
● 改善サイクルの継続運用
これにより、企業は「どの知識が不足しているのか」「どの説明が曖昧なのか」「どの質問で誤答しやすいのか」を把握しながら、RAGの回答精度を継続的に高めることができます。
ChatBridの質問文・模範回答自動生成
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage2】
ChatBridのRA出力の自動採点機能
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage3】
質問、RAG回答、模範回答、採点結果、減点理由を確認しながら知識を改善
■ 展示内容
Interop Tokyo / AI Native Expo 2026のメタデータブースでは、以下の流れをデモンストレーションします。
1. 既存文書の取り込み
PDF、マニュアル、FAQ、表形式データ、社内文書などをChatBridに取り込みます。
2. AIが参照しやすい知識構造への変換
文書を見出し、本文、条件、例外、補足説明、注意事項などに分解し、AIが検索・回答しやすい形に整理します。
3. 質問文と模範回答の自動生成
取り込んだ知識をもとに、実際の利用者が尋ねそうな質問文と、それに対する理想的な模範回答を自動生成します。
4. RAG回答の自動採点
ChatBridが生成した回答を、模範回答や根拠知識と照合し、回答品質を自動採点します。
5. 改善ポイントの可視化
回答精度が下がる原因を、知識不足、チャンク分割不良、表現揺れ、検索順位、回答方針不足などに分けて可視化します。
6. 知識更新と再評価
改善した知識を再投入し、同じ質問セットで再評価することで、精度改善を定量的に確認します。
ビジュアル類似検索画面:
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage4】
回答と根拠知識の対応関係をチャンク内部に至るまで可視化し、RAG回答の妥当性を確認
■ 想定用途
本サービスは、以下のような用途に適しています。
● 社内問い合わせAI
● FAQ・ヘルプデスクAI
● コンタクトセンター支援
● 製品マニュアル検索
● 技術文書・設計文書検索
● 規程・手順書検索
● 研修・教育用ナレッジ基盤
● 営業支援・提案書作成支援
● 医療・金融・公共分野など高い正確性が求められる業務支援
■ 導入効果
「知識構築サービス」により、企業は以下の効果を期待できます。
● RAG導入初期の精度不足を低減
● 既存文書をAI活用に適した知識資産へ変換
● 回答精度を定量評価し、継続的に改善
● ベテラン担当者の知識を構造化して再利用
● FAQ・マニュアル更新の優先順位を明確化
● 問い合わせ対応や社内ナレッジ活用の品質を平準化
● RAG運用の属人化を防止
■ 代表コメント
メタデータ株式会社 代表取締役社長 野村直之は、次のように述べています。
「RAGの精度を決めるのは、LLMの性能だけではありません。むしろ、企業が持つ知識をどのように分解し、構造化し、評価し、改善し続けるかが本質です。ChatBridは、RAGを“検索の仕組み”から“知識構築と継続改善の基盤”へ進化させます。今回の展示では、企業の文書をAIが本当に使える知識へ変えるプロセスを、具体的なデモとしてご覧いただけます。」
■ 来場登録（無料）
https://www.interop.jp/2026/faq/#register
■ 開催概要
日時：2026年6月10日（水）〜12日（金）
会場：幕張メッセ（千葉市美浜区中瀬2-1）
主催：Interop Tokyo 実行委員会
メタデータ社ブース：
https://f2ff.jp/2026/aine/exhibitor/show.php?id=3689&lang=ja
■ メタデータ株式会社について
メタデータ株式会社は、自然言語処理を中核としたAI技術により、
企業のナレッジを“活用可能な資産”へ変えるソリューションを提供しています。
高精度RAG、知識構築、対話AIを通じて、企業・教育・社会の生産性向上に貢献しています。
配信元企業：メタデータ株式会社
プレスリリース詳細へ
ドリームニューストップへ
メタデータ株式会社（所在地：東京都文京区、代表取締役社長：野村直之）は、2026年6月10日（水）〜12日（金）に幕張メッセで開催される「Interop Tokyo / AI Native Expo 2026」において、企業内に散在する文書・FAQ・業務マニュアルを生成AIが正確に活用できる形へ整える「知識構築サービス」を展示いたします。
■ 背景
生成AIの企業導入では、社内文書を検索対象に入れて回答を生成するRAG（Retrieval-Augmented Generation：検索拡張生成）が広く注目されています。しかし、実際の現場では、RAGを導入しただけでは十分な回答精度が得られないケースが少なくありません。
その主な原因は、LLMそのものの性能不足だけではありません。参照させる社内文書の粒度、構造、表現、重複、抜け漏れ、表形式データの扱い、アクセス権、評価基準などが整っていないことが、回答精度を大きく左右します。
たとえば、社内規程やマニュアルがPDFのまま大量に保存されている場合、どの段落をどの単位で検索対象にするか、見出しや条件分岐をどう扱うか、例外規定や注意事項をどう反映するかによって、RAGの回答品質は大きく変わります。
メタデータは、RAGを単なる文書検索の仕組みではなく、企業ナレッジを継続的に整備し、評価し、改善し続けるための基盤として捉えています。今回展示する「知識構築サービス」は、既存のPDF、Word、PowerPoint、FAQ、社内Wiki、表形式データなどを、生成AIが参照しやすい知識構造へ変換し、ChatBrid上で高精度に活用できるようにするものです。
RAG導入後に発生しがちな課題
多くの企業では、RAG導入後に次のような課題が発生します。
● 文書を入れたのに、期待した回答が返ってこない
● 正しい文書はあるのに、検索で上位に出てこない
● 長いPDFやマニュアルのどの部分が根拠になったのか分かりにくい
● FAQの表現と利用者の質問表現が異なり、うまくヒットしない
● 改善前後で回答精度が上がったかどうかを定量評価できない
● データセットが増えるほど、検索結果が混在して精度が低下する
● 担当者ごとにRAGの改善ノウハウが属人化する
これらの課題を解決するには、単に文書を投入するだけでは不十分です。企業内にある知識を、生成AIが理解・検索・回答しやすい形へ設計し直す必要があります。
■ 「知識構築サービス」の概要 〜知識構築の様々なフェーズで自動化率を向上
メタデータ社の「知識構築サービス」は、RAG用の知識ベースを構築するための一連の工程を支援します。
主な工程は以下の通りです。
1. 既存文書の収集・整理
2. PDF、Word、PowerPoint、FAQ、表形式データなどの解析
3. Markdown化・構造化
4. 見出し、本文、条件、例外、注意事項、補足説明の整理
5. ChatBrid向けの最適チャンク化
6. データセット単位での知識分類
7. 質問文セットの自動生成
8. 模範回答の自動生成
9. RAG回答の自動採点
10. 減点理由・改善ポイントの可視化
11. 知識更新後の再評価
これにより、RAGの導入を「文書を入れる作業」から、「企業ナレッジをAI活用に適した資産へ変換する取り組み」へ進化させます。
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage1】
RAGを“作って終わり”にしない、知識構築・評価・改善サイクル
■ ChatBridとの連携
ChatBridは、企業内の多様な文書・データを高精度に検索し、根拠に基づく回答を生成するRAG製品です。
「知識構築サービス」と組み合わせることで、ChatBridは単なる検索・回答システムではなく、知識の作成、評価、改善、再利用を一体化した企業ナレッジ基盤として機能します。
特に、ChatBridでは以下のような機能を活用できます。
● データセット単位での知識管理
● 複数カラム自由テキストへの対応
● 数値・日時・文字列などのデータ型を意識した検索・絞り込み
● 影プロンプトによるデータセット別の回答方針設定
● 質問文・模範回答の自動生成
● RAG回答の自動採点
● 根拠知識との対応関係の可視化
● 改善サイクルの継続運用
これにより、企業は「どの知識が不足しているのか」「どの説明が曖昧なのか」「どの質問で誤答しやすいのか」を把握しながら、RAGの回答精度を継続的に高めることができます。
ChatBridの質問文・模範回答自動生成
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage2】
ChatBridのRA出力の自動採点機能
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage3】
質問、RAG回答、模範回答、採点結果、減点理由を確認しながら知識を改善
■ 展示内容
Interop Tokyo / AI Native Expo 2026のメタデータブースでは、以下の流れをデモンストレーションします。
1. 既存文書の取り込み
PDF、マニュアル、FAQ、表形式データ、社内文書などをChatBridに取り込みます。
2. AIが参照しやすい知識構造への変換
文書を見出し、本文、条件、例外、補足説明、注意事項などに分解し、AIが検索・回答しやすい形に整理します。
3. 質問文と模範回答の自動生成
取り込んだ知識をもとに、実際の利用者が尋ねそうな質問文と、それに対する理想的な模範回答を自動生成します。
4. RAG回答の自動採点
ChatBridが生成した回答を、模範回答や根拠知識と照合し、回答品質を自動採点します。
5. 改善ポイントの可視化
回答精度が下がる原因を、知識不足、チャンク分割不良、表現揺れ、検索順位、回答方針不足などに分けて可視化します。
6. 知識更新と再評価
改善した知識を再投入し、同じ質問セットで再評価することで、精度改善を定量的に確認します。
ビジュアル類似検索画面:
【画像 https://www.dreamnews.jp/press/347975/images/bodyimage4】
回答と根拠知識の対応関係をチャンク内部に至るまで可視化し、RAG回答の妥当性を確認
■ 想定用途
本サービスは、以下のような用途に適しています。
● 社内問い合わせAI
● FAQ・ヘルプデスクAI
● コンタクトセンター支援
● 製品マニュアル検索
● 技術文書・設計文書検索
● 規程・手順書検索
● 研修・教育用ナレッジ基盤
● 営業支援・提案書作成支援
● 医療・金融・公共分野など高い正確性が求められる業務支援
■ 導入効果
「知識構築サービス」により、企業は以下の効果を期待できます。
● RAG導入初期の精度不足を低減
● 既存文書をAI活用に適した知識資産へ変換
● 回答精度を定量評価し、継続的に改善
● ベテラン担当者の知識を構造化して再利用
● FAQ・マニュアル更新の優先順位を明確化
● 問い合わせ対応や社内ナレッジ活用の品質を平準化
● RAG運用の属人化を防止
■ 代表コメント
メタデータ株式会社 代表取締役社長 野村直之は、次のように述べています。
「RAGの精度を決めるのは、LLMの性能だけではありません。むしろ、企業が持つ知識をどのように分解し、構造化し、評価し、改善し続けるかが本質です。ChatBridは、RAGを“検索の仕組み”から“知識構築と継続改善の基盤”へ進化させます。今回の展示では、企業の文書をAIが本当に使える知識へ変えるプロセスを、具体的なデモとしてご覧いただけます。」
■ 来場登録（無料）
https://www.interop.jp/2026/faq/#register
■ 開催概要
日時：2026年6月10日（水）〜12日（金）
会場：幕張メッセ（千葉市美浜区中瀬2-1）
主催：Interop Tokyo 実行委員会
メタデータ社ブース：
https://f2ff.jp/2026/aine/exhibitor/show.php?id=3689&lang=ja
■ メタデータ株式会社について
メタデータ株式会社は、自然言語処理を中核としたAI技術により、
企業のナレッジを“活用可能な資産”へ変えるソリューションを提供しています。
高精度RAG、知識構築、対話AIを通じて、企業・教育・社会の生産性向上に貢献しています。
配信元企業：メタデータ株式会社
プレスリリース詳細へ
ドリームニューストップへ
SEO関連
