UMUの専属AI情報アシスタント「uAsk」―企業内の知識をビジネス価値に変える

企業の財務諸表には表れない、見過ごされがちな大きなコストがあります。その正体は、従業員が業務に取りかかる前に、複数のシステムや社内チャットを行き来して資料を探す時間です。静かに積み上がるこのコストは、企業が払い続けている、いわば「効率税」です。

 

IDCの2026年の調査によると、ナレッジワーカーは1日平均2.5時間を資料探しに費やしています。その分、本来であれば業務について考えたり、顧客対応に充てたりできる時間が失われています。さらに深刻なのは、文書が更新されていない、情報が分散している、正しい情報を確認できないといった理由から、検索結果の正確性も担保しにくいことです。その結果、現場担当者も経営層も断片的な情報をもとに判断せざるを得ず、意思決定の質まで低下してしまいます。

 

こうした課題に応えるのが、企業知識ベースに基づく専属AI情報アシスタント「uAsk」です。必要な情報とその根拠を提示し、企業内の知識活用を支援します。

 

これまでも多くの企業がAIを活用した社内ナレッジベースの構築に取り組み、大量の文書をシステムが自動処理することを期待してきました。しかし実際には、現場の従業員教育や研修企画などにおいて、期待どおりに使えないケースも少なくありません。複雑な料率表や何度も更新された社内規程を読み取らせると、複数の数値をつなぎ合わせ、もっともらしい誤答を生成したり、質問の意図に沿わない回答を返したりすることがあります。市場にある多くの製品は、実質的には従来型の検索の延長にとどまっています。文字情報を探して提示するスピードは上がっても、企業の資料を、その構造や文脈まで含めて理解するには至っていません。

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なぜ企業のAIナレッジベースは期待した成果を生まないのか

AIナレッジベースを導入した企業では、現場の従業員から使い勝手への不満が寄せられることが少なくありません。UMUがさまざまな業界の大手企業を支援する中で見えてきたのは、システムの基盤となる仕組みそのものに潜む、構造的な問題でした。

 

最も顕著な課題は、複雑な文書を解析する段階で生じます。企業の資料には、結合セルを含む複雑な表が数多く存在します。たとえば、保険商品の段階別料率表、製薬業界の医薬品と適応症の対応表、製造業の部品構成表、小売業の複数条件を組み合わせた販促ルール表、財務諸表の複雑な階層構造などです。

 

従来型のシステムは、こうした表を通常の文章と同じように扱い、表構造を失ったテキストへ変換する傾向があります。その結果、行と列の位置関係が失われやすくなります。特に結合セルを多く含む表では、本来対応している見出しと数値の関係を正確に復元できず、異なる行や列の情報を誤って組み合わせてしまうことがあります。正確性が求められる業務では、こうした解析ミスが従業員の誤った知識定着につながり、人材育成上の大きなリスクとなります。

 

保険業界における補償内容の照会を例に考えてみましょう。営業担当者が顧客への案内にあたり、商品プランごとの補償限度額や給付率を確認する場面があります。一部の従来型システムは複雑な表構造を正しく復元できないため、表の見出しと各データを、論理的なつながりのない断片的なテキストに変換してしまいます。また、複数の表にまたがる重要な参照情報が欠落することもあります。

 

行と列の対応関係を正確に解析できなければ、システムが異なる情報を混同して回答するリスクは大幅に高まります。その誤った回答を顧客に伝えてしまうと、企業への信頼を損なう事態にもつながりかねません。

 

 

解析段階で生じた情報の欠落は、単一の保存方式によってさらに深刻化します。市場にある多くのナレッジベース製品では、文書内のテキストや表、論理的な関係、時系列情報などを一律に分解し、「ベクトルデータ」と呼ばれる単一の数値表現へ変換します。その後は、主に言葉の意味がどれだけ近いかを基準に情報を検索します。

 

しかし、実際の業務では、より厳密な情報の照合や、複数の情報を組み合わせた論理的な推論が必要になります。たとえば、文書1に「BはプロジェクトXの責任者である」、文書2に「AはBのチームメンバーである」と記載されている場合、Aに関連するプロジェクトを特定するには、複数の文書にまたがって関係をたどる必要があります。そのうえで、「社員Aに関連するプロジェクトは何か」と質問した場合、言葉の意味の近さだけに基づく検索では、質問文と文書内の記述に直接的な共通点がないため、必要な情報を見つけられない可能性があります。

 

つまり、複数の文書をまたいで情報の関係をたどる必要がある場面では、ベクトルデータだけに依存した保存方式には、大きな限界があります。

 

課題は、表の構造や論理的な関係だけではありません。新旧の文書が混在することで生じる、時間軸の問題もあります。毎年更新される社内マニュアルの新旧版が、同じシステム内に混在している場合、どちらを参照すべきかを正しく判断できないことがあります。文書を更新しても、古い情報が最新の回答に混在する可能性があり、適切なバージョン管理機能を備えていない検索システムは、かえって従業員に誤った手順を学習させるリスクを高めます。

 

表の構造の欠損、論理的な関係の断絶、時系列情報の混乱。こうした問題の根本には、文書を取り込む際に、表の構造や情報同士の関係性が失われてしまうという共通の原因があります。検索精度を高めるには、これらを正しく保持することが重要です。この段階で情報が失われれば、後から高度な検索技術を加えても補うことはできません。つまり、問題は検索結果そのものではなく、その手前のデータ処理から始まっています。適切に情報を保持できなければ、多額の予算を投じても、応答が遅く、誤った回答が生じやすいシステムになりかねません。

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AIが複雑な資料を読み解く仕組み

データの構造と関係性を保ち、必要な情報を導き出す

 

こうした課題を踏まえ、UMUの研究開発チームは、uAskの開発当初から、データの保存方法そのものの再設計に取り組みました。

 

 

その発想の源となったのは、認知科学です。人間の脳が情報を処理して記憶に保持し、断片的な情報から規則性を見いだす仕組みを分析したうえで、そこから得られた考え方を、uAskのシステム設計に取り入れました。

 

1. 情報の種類に応じた保存：データの構造と関係性を保つ

 

uAskの基盤には、UMUが独自に開発したCSRS（Cognition Storage and Retrieve System：認知ストレージ・検索システム）が採用されています。CSRSは、データ解析の基盤そのものを再設計した仕組みであり、データを取り込む最初の段階から、元の表の構造、論理的な関係、業務上の文脈を正確に識別して保持します。それにより、複雑な業務上の質問に対しても、事実に基づく信頼性の高い回答を提示できるようになります。

 

こうした高度な解析と認識を実現するため、uAskはデータ処理の最初の段階で、情報を細かく分類します。情報が本来持っている性質に応じて、最適な保存先を自動的に割り当てる仕組みです。

 

表については、行と列の位置関係や、セル同士の対応関係を保持します。文書内に登場する人物、組織、出来事の間にある論理的なつながりは個別に抽出し、ネットワークとして整理したナレッジグラフを構築します。業務用語には専用のキーワードインデックスを作成し、時系列情報は独立したデータとして記録します。

 

このように、情報の種類に応じて保存領域を分けることで、業務データを取り込む段階から、その構造や関係性を保ったまま保存できます。

 

 

2. 動的メモリ機構：複雑な文脈でも、必要な情報を正確に捉える

 

文書の構造を正しく保存するだけでは、複雑な質問に対応するには十分ではありません。熟練した人材開発担当者が経験を積み重ねていくように、uAskも文脈を継続的に保持する「動的メモリ機構」を備えています。

 

従来型の質問応答システムには、このような仕組みが十分に備わっておらず、質問を受けるたびに、一から情報を検索する必要があります。

 

uAskはテキストの内容だけでなく、情報同士の関係、ユーザーの役割や背景、質問時の状況もあわせて記録します。さらに、蓄積した知識を継続的に整理し、頻繁に利用され、正しさが確認された情報には高い優先度を与えます。一方で、関連性の低い周辺情報は、状況に応じて参照優先度を下げます。

 

これは、蓄積した情報を単純に削除するのではなく、情報の重要度に応じて、参照優先度を継続的に最適化する仕組みです。

 

また、分析担当者や研修企画担当者など、質問者の役割に応じて、回答で重視する業務上の観点を自動的に調整します。文書が新版に更新された場合は、対応する旧版を特定し、その内容を新版に置き換えるとともに、更新時点も記録します。これにより、LLMが常に最新の文書を優先して参照できるようにします。

 

3. 複数経路による統合検索：文書をまたぐ論理推論に対応

 

データの構造や関係性が正しく保持され、動的メモリ機構が機能することで、検索結果の精度向上につながります。

 

ユーザーが質問すると、システムはまず質問の意図を認識し、表の照会、時系列の比較、論理推論、通常のテキスト解析のいずれが必要なのかを判断します。

 

その後、複数の検索経路を並列で実行します。従来型のセマンティック検索を基礎としながら、ナレッジグラフによる関係検索、キーワードインデックスによる検索、表構造の解析、時系列情報の追跡を組み合わせて検索します。各経路の結果を統合し、候補を2段階で評価・絞り込んだうえで、通常は2～3秒以内に回答します。

 

たとえば、「西日本エリアの責任者が先月推進した重点プロジェクトは何ですか」と質問した場合、システムはまず西日本エリアの責任者が誰なのかを特定し、その人物が最近推進したプロジェクトを、複数の文書をまたいで特定する必要があります。

 

このような多段階の推論は、言葉の表面的な近さだけを頼りに情報を探しても実現できません。ナレッジグラフ上のネットワークをたどり、情報同士を正確につなぎ合わせる必要があります。

 

企業向け製品に求められるのは、根拠のない「絶対に間違えない」という訴求ではありません。技術的な裏付けのない完璧さを約束するよりも、回答の根拠を確認できる透明性の高いシステムの方が、企業にとって実用的な価値があります。企業の意思決定者は、厳格な学術基準のもとで示された実際の性能を基準に、システムの信頼性を評価すべきです。

 

4. 客観的な評価で示す信頼性：検索精度と出典表示で、回答の根拠を明確に

 

 

uAskの研究開発チームは、包括的な評価体系を構築しています。学術研究で広く用いられているLongMemEvalとLoCoMoの標準データセットを採用し、単一情報の照会、複数段階の推論、時系列情報を含む質問、知識の更新という、難易度の高い四つの検索シナリオについて、多角的な評価を行っています。

 

これらの標準評価において、uAskは業界トップクラスの検索精度を示しています。評価結果は再現可能であり、同じ条件で比較することもできます。

 

この評価結果が示す最も重要な価値は、事実情報を特定する能力の高さです。実際の業務において、企業の資料内に根拠となる事実が存在する場合、uAskは高い確率で正しい出典情報を特定できます。

 

この情報追跡の仕組みにより、回答生成に使用する情報を、確認可能な事実に基づく内容に限定します。これにより、ハルシネーションの発生リスクを抑えながら、根拠を確認できる検索結果に基づいて回答を生成します。

 

業務上の正確性を重視する企業にとって、これらの評価結果は、性能を客観的に判断するための指標となります。uAskは、学術分野で用いられる基準に沿って性能を評価するとともに、システム基盤にも堅牢な保護設計を採用しています。

 

すべての回答は、企業が自らアップロードした資料のみに基づいて生成されます。LLMが持つ外部知識の影響を排除し、各回答には必ず具体的な情報源を表示します。

 

これにより、すべての回答について、根拠となる情報までさかのぼって確認でき、実際の業務で求められる高い信頼性を実現します。

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時間の価値を解き放ち、知識を確かな生産性に変える

 

企業の日常業務に潜む、見えない「効率税」。それこそが、uAskが解消しようとしている根本的な課題です。

 

情報の種類に応じた保存から、複数の検索経路を組み合わせる仕組みまで、データ処理のあり方を根本から見直すことで、ナレッジワーカーが日々資料探しに費やしている時間を削減し、より価値の高い業務に充てられるよう支援します。

 

こうしたアーキテクチャは、実際の業務にも変化をもたらします。これまで、現場担当者が難しい質問を受けた場合、顧客とのやり取りをいったん中断して資料を確認したり、社内からの回答を待ったりする必要がありました。その間に、重要なビジネスチャンスを逃してしまうこともあります。

 

uAskは、根拠となる情報源を明示した正確な回答を数秒以内に提示します。これにより、現場担当者は顧客の要望にも、その場で的確に対応できます。オンボーディング中の新たに入社した社員も、複雑なフォルダ構成の中から必要な資料を探し回る必要はありません。uAskは、必要なときにいつでも利用できる、頼れる業務パートナーです。

 

また、業務上の正確性と情報の追跡可能性を確保することで、料率の案内ミスや条項の引用ミスといった潜在的なコンプライアンスリスクも低減します。資料探しに伴うチームの負担も軽減します。

 

従業員は、そこで生まれた時間を、顧客との交渉、戦略立案、業務プロセスの改善といった、より価値の高い仕事に充てられるようになります。知識が埋もれることなく、組織内で活用されるようになれば、組織全体の業務スピードと生産性は大きく向上します。

 

エンタープライズ水準のデータセキュリティとコンプライアンス

企業の経営層にとって、どれほど優れた機能を備えた製品であっても、セキュリティやコンプライアンスの要件を満たしていなければ、導入の検討対象にはなりません。

 

UMUは、データおよび情報セキュリティの分野において、包括的なコンプライアンス認証を取得しています。世界トップクラスのSaaS事業者と同等水準のコンプライアンス基準を採用しています。こうした取り組みが、UMUがイーライリリー、ノバルティス、ファイザーをはじめとする世界的な大手製薬企業や、日本の大手金融機関に継続的なサービスを提供する基盤となっています。

 

こうしたコンプライアンス認証は、短期間で取得できるものではありません。それぞれの認証には、長期にわたる投資と取り組みが必要です。高い基準を満たすだけでなく、厳格な年次監査を継続的に通過しなければ、認証を維持することはできません。

 

製品のシステム構成においても、企業ごとにナレッジベース内のデータを物理的・論理的に分離しています。具体的な導入構成や権限管理については、トライアルまたは導入をご検討の際に、UMUのITチームが詳しくご説明します。

 

無料トライアルでuAskを体験

多くの企業に不足しているのは、データそのものではありません。本当に不足しているのは、膨大なデータから知見を引き出すための、体系的な仕組みです。

 

サーバーに保存されたままの文書が、自動的に生産性を生み出すことはありません。会議記録を蓄積するだけでは、ベストプラクティスが自然に形成されるわけではありません。

 

企業の競争力を分けるのは、点在する情報の意味や関係を捉え、継続的に蓄積し、業務に活用できる仕組みを備えているかどうかです。

 

uAskの機能や活用方法については、公式サイトで詳しくご紹介しています。

 

検索に時間がかかる、回答の正確性に不安がある、蓄積したデータを活用できていない――。こうした課題を抱えている場合は、実際の業務でuAskの有効性を検証してみませんか。

 

下記からUMUへお問い合わせください。詳しい製品資料と無料トライアルをご案内します。

 

 

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