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非構造ドキュメントの整理・検索・活用ソリューション

KIBIT Libria

ドキュメントを検索・分析可能な形に整備。
埋もれた知見を「再利用可能なデータ資産」に

KIBIT Libriaとは

KIBIT Libria（キビット・リブリア）は、社内に散在する技術資料、報告書、議事録、作業記録、音声テキストなどを、検索・活用しやすい形へ整備するドキュメント活用ソリューションです。単なる文書保管ではなく、必要な情報にたどり着ける状態をつくることで、現場の判断、知見の再利用、教育、生成AI活用まで見据えた情報基盤の構築を支援します

こんな課題はありませんか？

  • case 1 ドキュメントが構造化されていないので、情報活用が難しい…
    • 技術資料・検査報告書・作業日報・会議議事録などが PDF や紙、音声、 Excel 等で散在し、形式もバラバラ
    • 必要な情報がどこにあるのか分からず、検索性・再利用性が低い
    • データベース化や整備に手間がかかり、活用に至らない
  • case 2 担当者の属人的な判断に頼っていて、情報検索の精度に偏りがある…
    • 担当者の知識や検索スキルに依存しており、必要な情報にたどり着けないことが多い
    • キーワード検索ではカバーしきれず、見落としやバイアスのある判断が起きやすい
  • case 3 専門領域の情報検索がうまくいかない…
    • 特定の技術領域（素材、装置、加工技術など）に関する情報は、一般検索では見つかりにくい
    • 自社特有の用語や表現、業界特有の専門用語が検索・共有の障壁となる
  • case 4 生成AI（RAG）の精度と信頼性に課題を感じている…
    • 検索フェーズの精度不足により、関連性の低い情報が参照され、生成される回答の正確性に課題がある
    • なぜその回答に至ったのかというプロセスや根拠が不透明で、専門性の高い判断を求められる現場ではAI 活用への信頼が得られるかどうかがキーポイントになる
  • case 5 属人化された熟練者のスキルをうまく伝承できていない…
    • 熟練者の経験・判断・ノウハウが構造化されておらず、後継者が学びにくい
    • 定年退職や人員の流動化により、技能伝承が途絶えやすい

Kibit Libriaでできること

 

KIBIT Libriaでは、非構造データを活用可能な情報基盤として整備し、次のような取り組みを支援します

 

- PDF、Word、Excel、音声テキストなどの文書を取り込み、検索・分析しやすい形に整備
- キーワード一致だけに頼らず、関連性に基づいて必要な文書を探索
- 専門用語や固有表現を含む文書群でも、知見を横断的に活用
- 蓄積された文書を、社内教育や技能伝承に活かせる形へ展開
- 生成AI活用に向けて、回答の根拠となる文書探索基盤を整備

できること 1

誰でも使える自然言語処理機能で、非構造データの探索基盤を構築

  • 様々な形式の非構造ドキュメント（PDF、Word、Excel、音声テキスト*など）を取り込み、加工・検索可能なデータ基盤を構築します。
    *音声テキストについては要検証
  • 専門知識がなくても、ストップワードの設定や類義語の登録などが 簡単にでき、自然言語処理に必要な操作をユーザー自身で 実行可能です。
  • データ投入時に生成AIを活用することで、データ整備のハードルを下げることも可能です。
できること 2

KIBITが情報の関連性を把握し、類似度順に提示。探しにくい情報もスムーズに発見

  • 類似性に基づいた検索機能により、キーワード一致だけに頼らず、必要な情報が含まれる文書を発見できます。
  • テキスト全体を対象に、関連性を軸とした網羅的かつノンバイアスな探索が可能です。普段気づかなかったナレッジにもアクセスでき、新たな発見が期待できます。
できること 3

専門分野に特化した情報探索基盤を構築

  • ユーザーが投入したデータのみを学習対象とするため、特定領域に特化したナレッジベースが構築可能です。
  • 専門用語や固有表現を含む分野でも、高精度な情報探索と判断支援を実現します。
  • 特化領域での探索結果を明示的に活用し、生成AIによる高度な応用（例：要約、回答生成）へと繋げることでRAGスキーム構築で発生しがちな、専門情報の回答精度問題をクリアします。 ※開発中
できること 4

技能伝承・組織知の
活用へ展開

  • 蓄積されたナレッジを活かし、技能伝承や社内教育に向けたQAデータ化・教育コンテンツ化を推進できます。
  • 現場で創出された知見を継続的に蓄積することで、組織知としての共有や、技能伝承の推進を支える基盤として機能します。

Kibit Libriaが向いている部門と、期待できる効果

 

KIBIT Libriaは、専門性の高い文書を多く保有し、情報検索や再利用の難しさに課題を感じている企業・部門に適しています

研究部門

課題

  • 研究知見の非共有
  • アイディア創出の停滞

効果の声

想定していなかった資料を発見できたり、関係がないと思っていた研究資料から新たなヒントを得たりしたことで、新たな発想が生まれました

設計開発部門

課題

  • 過去の設計資料が見つからない
  • 仕様変更追跡不可

効果の声

“この構造、前にも似た課題があったはず…”検索すれば過去の設計レビューが一瞬でヒット。再設計の効率が上がり、同じミスを繰り返さなくなりました

製造・保全部門

課題

  • 現場ノウハウの体系化不足
  • ノウハウ継承が困難

効果の声

現場マニュアルの検索性が向上し、経験の浅い人でも欲しい情報が探しやすくなった、自己学習が効率化し、新人教育の時間が短縮しました

営業・マーケティング部門

課題

  • 提案資料が探せない
  • 顧客対応履歴が分散

効果の声

他部門においても同様の提案をしていた実績を知ることができ、有識者の知見を踏まえて、より受注に結びつく提案内容を検討することができました

IT・システム部門

課題

  • 障害報告が分散
  • 過去対応が共有されない

効果の声

セキュリティインシデントの履歴や対策実績を横断的に検索できるようになり、再発防止策の立案に活用できる“ナレッジの循環”が生まれました

Kibit Libriaと一般的な文章検索との違い

 

一般的な文章検索では、キーワードが一致しないと必要な情報を見つけにくい場合があります。特に、専門用語、言い換え表現、現場独自の記述が多い文章群では、必要な情報が埋もれやすくなります。

KIBIT Libriaは、こうした課題に対応するため、完全に一致していなくても、内容が似ている文章を探し出す「類似文章検索」を可能にしました。文章の表面的な一致だけでなく、探したい内容に近い情報へたどり着きやすくすることで、見落としの抑制や判断材料の発見を後押しします。

Kibit Libriaの活用シーン

 

KIBIT Libriaは単なる文章検索にとどまらず、次のようなシーンでも活用できます

・過去資料の再発見による設計・研究判断の支援
・報告書や議事録の横断検索によるナレッジ共有
・技能伝承に向けたQAデータや教育コンテンツの整理
・生成AI活用に向けた文章探索基盤の整備
・部門横断での知見再利用による業務効率化

FAQ

Q.

KIBIT Libriaはどんなソリューションですか

A.

KIBIT Libriaは、非構造ドキュメントを検索・分析しやすい形に整備し、情報活用を支援するドキュメント活用ソリューションです

Q.

どのような形式の文章を扱えますか

A.

PDF、Word、Excel、音声テキストなど、さまざまな形式の文章を対象にしています。詳細はお客様のデータ環境に応じて確認いたします

Q.

どのような課題に向いていますか

A.

文章が散在している、必要な情報が見つからない、検索が属人的、専門文章の活用が難しい、生成AIの検索精度に不安があるといった課題に適しています

Q.

一般的なキーワード検索と何が違いますか

A.

キーワード一致だけでは拾いにくい情報も含め、関連性を踏まえた「類似文章検索」に対応する点が特長です。専門用語や固有表現の多い文章でも活用しやすい構成を目指せます