AIの回答精度は、
「データ構造」で決まる。

PDF、Excel（.xlsx / .xls）、CSV、Word（.docx）をはじめ、あらゆる拡張子に対応しています。スキャンPDFや画像内の文字など、そのままではAIが読み取れないデータもテキスト化・構造化の対象です。特殊な形式については無料診断にて個別にご相談ください。

最大30,000ファイルの一括処理に対応しています。処理中に一部のファイルでエラーが発生した場合も通知機能により検知できるため、エンタープライズ規模の大量データでも安心してご利用いただけます。

AIエージェントはAzure、Google Cloud、AWSといった貴社がすでにご利用中のクラウド基盤や、閉域網・基幹システム上に構築するため、データを外部の不特定な環境に預ける必要はありません。貴社のセキュリティポリシーに合わせた構成をご提案します。

はい、可能です。RAGの回答精度が出ない原因の多くは、参照元データの構造にあります。既存のAI環境はそのままに、参照データの構造化・命名規則の統一・メタデータ付与のみをDatahubで実施することで、精度改善を図ることができます。

データ量や対象範囲によりますが、ヒアリングからAIエージェントの本番導入まで、数ヶ月程度を目安としています。まずはROIが出やすい領域からスモールスタートし、段階的に対象を拡大する進め方を推奨しています。

ご安心ください。現状分析からデータ変換、AIエージェント構築、導入後の教育・勉強会まで、専門チームが一貫して伴走支援します。社内に専門人材がいない企業様こそ、コンサルティング型のDatahubをご活用いただけます。

SharePointや各種クラウドストレージなど、貴社が指定する保存場所に格納します。さらに、データ更新時の運用ルール（保存指針）も併せて策定するため、導入後も綺麗なデータ状態を維持できます。

ツール使用料（月額または買い切り）、コンサルティング費用（月額）、開発費用（人月単価×工数）の組み合わせで構成され、ご支援範囲とデータ量に応じて算出します。まずは無料診断にて現状を拝見し、お見積もりをご提示します。

はい。特定の部門や特定の文書カテゴリ（例: お客様対応マニュアルのみ）に絞ったPoC（実証実験）からのスタートも可能です。効果を検証した上で、全社展開へと段階的に拡大できます。

Copilot、Gemini、Claude、OpenAIなど主要なAIモデルに対応しています。エージェント基盤もAmazon Bedrock AgentCore、Azure AI Foundry、Agent Builder、LangGraphなど幅広く対応しており、特定ベンダーに依存しない柔軟な構成が可能です。