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、社内に散在する非構造ドキュメントを検索・分析可能な状態に整備するドキュメント活用ソリューションです。FRONTEOが自社開発した自然言語処理AI「KIBIT」により、キーワードの一致に依存しない類似文書検索と、検索結果の根拠となる文書・該当箇所の明示を行います。

技術資料、検査報告書、作業日報、会議議事録、音声テキストなど、形式の異なる文書を横断して取り込み、専門用語や社内特有の表現を含む領域でも関連情報を抽出します。製造業・建設業を中心に、設計判断、トラブル対応の初動判断、技能伝承、顧客監査対応などの業務で利用されています。単なるドキュメント検索システムではなく、業務判断の根拠を提示することを目的とした情報基盤です

こんな課題はありませんか?

  • case 1 過去のドキュメントが構造化されていないので、情報活用できない
    • 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
  • case 6 データはあるが、AIで活用できる状態になっていない
    • 社内のデータが品質・構造・管理が整備されていないため、生成AIで活用できない
    • 社内文書を活用したRAG基盤の構築ができない

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

 

  • 企業内に蓄積された大量の文書を検索・閲覧可能なデータに変え、生成AIで活用できる状態にします

  • AI-OCRにより、スキャンされたPDF、画像化された文書、テキスト情報を持っていないPDFなども、検索・AI活用可能なデータに変換可能です

  • 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しだす「類似文章検索」に対応します

  • 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できます

  • 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できます

  • 生成AIがすぐに活用できるように、データの品質・構造・管理を整え「AI Readyな状態」にします

できること 1

企業が保有する大量のドキュメントを構造化して、検索・活用の対象に

  • 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
  • スキャンされたPDF、画像化された文書などもAI-OCRを用いて文書からテキストを抽出し、検索・AI活用可能なデータへ変換できます
  • 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

類似文章検索で情報を的確に抽出。高速ビューワーでスムーズに検索

  • 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可能
  • 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
  • 検索結果をクリックすると、該当文書をすぐ表示し、前後ページへ高速移動。サムネイルで素早く内容確認ができる高速ビューワーで、検索結果を効率よく確認、利用することが可能です
できること 3

社員教育や技能伝承にも使えるRAG基盤の構築

  • 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。社員教育や技能伝承にも活用できます
  • 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

生成AIとの連携がスムーズ。MCPサーバーにも対応

  • KIBIT Libria内に蓄積された文書情報を、生成AIで利用できます。KIBIT Libriaのデータを生成AI側から呼び出し、文書を検索し、内容を取得して要約。質問に回答できます
  • MCP(Model Context Protocol)に対応し、生成AIとの連携が可能
  • 高速ビューアーによって元文書をすぐ確認できるため、生成AIで答えを得た際に、即座に元文書で根拠を確認することが可能です

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を導入した企業は、10倍の効率化を実感

 

KIBIT Libriaを導入された企業は、さまざまな場面でその効果を実感されています。「送電線工事」を専門とする岳南建設様は安全管理を徹底するために、KIBIT Libriaで過去の事故事例を効率的に抽出しているそうです。

送電線工事の現場では毎朝、TBM-KY(ツールボックスミーティング・危険予知活動)と呼ぶ朝礼を行っています。「今日はどういう作業をするのか」「誰がどこに入るのか」「どんな危険があるのか」という話を現場全体で共有していきますが、この情報の抽出に苦労していました。その効率化のためにKIBIT Libriaを採用し、類似検索によって類似の事故事例を探す時間が、大幅に短縮されたとのことです。以前は、探すのに1時間、2時間とかかっていましたしたが、KIBIT Libriaで10倍以上のスピードアップを実現。5分~10分で見つけられるようになったそうです

Kibit Libriaの高速ビューワーとは

 

「高速ビューワー」はKIBIT Libriaの特長のひとつです。検索結果をクリックすると、該当文書をすぐ表示し、前後ページへ高速移動。サムネイルで素早く内容確認ができる高速ビューワーで、検索結果を効率よく確認、利用することが可能です。生成AIで答えを得た際にも、元文書をすぐ確認できるため、即座に元文書で根拠を確認することが可能です

 

FireShot Capture 053 - KIBIT Libria - [ignite-sysdev.cs.fronteo.com]

FireShot Capture 052 - KIBIT Libria - [ignite-sysdev.cs.fronteo.com]

 

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

Kibit Libriaの金額

 

 

 

120,000円~

FAQ

Q.

KIBIT Libriaはどんなソリューションですか

A.

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。検索結果を業務でいかに効率よく利用できるかを重視している点が特徴で、各種生成AIと連携することで、検索した過去ドキュメントを活用した、新しいドキュメントの作成も可能にしています

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

Q.

PDF化された過去資料をAIで検索できますか

A.

はい。スキャンされたPDF、画像化された文書などもAI-OCRを用いて文書からテキストを抽出し、検索・AI活用可能なデータへ変換できます

Q.

社内文書を生成AIで活用するにはどうすればよいですか

A.

生成AIがすぐに活用できるように、社内文書を品質・構造・管理が整備された「AI Readyなデータ」にする必要があります。KIBIT Libriaならば、 AI-OCRによりスキャンされたPDF、画像化された文書、テキスト情報を持っていないPDFなども、検索・AI活用可能なデータに変換可能です

Q.

KIBIT LibriaはRAGに活用できますか

A.

はい、活用できます。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。社員教育や技能伝承にも活用できます

Q.

KIBIT Libriaは生成AIと連携できますか

A.

はい、連携できます。KIBIT Libria内に蓄積された文書情報を、生成AIで利用できます。KIBIT Libriaのデータを生成AI側から呼び出し、文書を検索し、内容を取得して要約。質問に回答できます

Q.

MCPとは何ですか?KIBIT LibriaはMCPに対応していますか

A.

MCPとは Model Context Protocol(モデル・コンテキスト・プロトコル) の略で、AIと外部システムをつなぐための標準フォーマットです。例えるなら、AI向けの「USB-タイプC」 のようなもの。AIがさまざまなツールやデータソースに共通の方法で接続できるようになります。もちろんKIBIT LibriaもMCPに対応しています

Q.

類似文章検索とは何ですか

A.

KIBIT Libria独自の類似性に基づいた検索機能のことです。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可能になります。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、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