Conata Data Agent 紹介資料｜生成AI×ナレッジ検索エージェント


 Conata Data Agent 紹介資料
 株式会社フライウィール - FLYWHEEL, Inc.


実現したい世界 
 情報検索技術を中心に多岐に存在する組織のデータをつなぎ、課題を解決 
 商品企画 ブランド 営業 戦略 カスタマー サービス 品質管理 データ活用 組織管理 BI 物流 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

FLYWHEELが描く未来
 VUCA時代に必要な“次世代経営基盤”
 AIが自律的に経営リスクとチャンスの予兆を管理する未来に向け、壁となりがちな“AI Readyなデータ基盤の整備”が重要
 VUCA時代に求められる経営モデル “次世代経営基盤”の全体像（アーキテクチャイメージ） VUCA（変動性、不確実性、複雑性、曖昧性）の時代においては、 社外‧社内データを正しくAIが認識し、⾃律的な経営サポートを ⾃社情勢の “常時観測（≠定点観測）”が求められる 実施できるようにする為には、AI Readyなデータ基盤の整備が⾮常に重要 AIエージェント AIエージェント AIエージェント 参照データ 意思決定プロセス 結果 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ Workflow C AI Readyデータの活⽤ AI Ready なデータを 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡 張 張 張 検索、問合せ処理し、 ⽉次や四半期ごと ⼈間が 問題が起きて 情報検索 情報検索 情報検索 応答を⽣成‧連携 の 「結果」データ 時間をかけて分析 対処する API Workflow B データのAI Ready化 テーブル ドキュメント コーパス ⼀次変換されたデータを VUCA時代では経営判断の ⼆次変換 (メタ情報付与、インデックス化等) AI Ready なデータへ変換し、 「速度」と「質」の向上が求められる サービス連携 ⼀次変換（仮名化、フォーマット統⼀等） Workflow A ⽣データの⼀次変換 リアルタイムの AIが 問題の予兆を捉え イベントデータ 常時監視‧予測‧ て 取得（増分検知も含む） ⽣データ取得‧⼀次整形し、 ⾃律提⽰ 先⼿を打つ 横断的に機械可読なデータに アップロード API 経由 コピー/クエリ ⼀次変換 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved. アプリ層 データ基盤層 現状の経営 FWの描く 未来の経営

FLYWHEELが描く未来
 次世代経営基盤確立までのロードマップ 
 まずは、AIエージェントでの単体業務の短期成果を創出し、他業務への横展開と社内データ整備の順次推進を目指す 
 Phase1 Phase２ Phase３ 成功体験創出 （Quick Win） 拡張＆統合 次世代経営基盤の確⽴‧運⽤ 弊社の既存プロダクト（Conata Data Agent） ①PoC成果の他業務への横展開 ⾼度に社内外データを活⽤しながら、AIエージェント を活⽤し、短期でPoC実施 ②PoCで発⾒した改善点の解決（データ整備の推進） が⾃律的に動き、経営上の意思決定を加速化 AIエージェント AIエージェント AIエージェント AIエージェント AIエージェント AIエージェント AIエージェント AIエージェント AIエージェント 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 1 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 指⽰⽂⼊⼒ 前処理/クエリ拡張 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡張 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡 前処理/クエリ拡 張 張 張 張 張 張 張 情報検索 情報検索 情報検索 情報検索 情報検索 情報検索 情報検索 情報検索 情報検索 2 API API API テーブル ドキュメント コーパス テーブル ドキュメント コーパス テーブル ドキュメント コーパス ⼆次変換 (メタ情報付与、インデックス化等) ⼆次変換 (メタ情報付与、インデックス化等) ⼆次変換 (メタ情報付与、インデックス化等) ⼀次変換（仮名化、フォーマット統⼀等） ⼀次変換（仮名化、フォーマット統⼀等） ⼀次変換（仮名化、フォーマット統⼀等） 取得（増分検知も含む） 取得（増分検知も含む） 取得（増分検知も含む） アップロード API 経由 コピー/クエリ アップロード API 経由 コピー/クエリ アップロード API 経由 コピー/クエリ © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved. アプリ層 データ基盤層 アプリ層 データ基盤層 アプリ層 データ基盤層

FLYWHEELが描く未来
 ロードマップ実現におけるFWの提供価値
 短期成果創出は勿論、中長期的な成果創出に向けた“AI活用のビジネスパートナー”としてご支援 
 該当Phase FWの提供価値 概要 Phase1 Quick Winを ✔ 業務へ即導⼊可能なAIエージェント “Conata Data Agent”のラインナップ 成功体験創出 ○ PoCを短期間で実施することで、現場でのモチベーションを下げないままに （Quick Win） 実現する製品 スピーディなビジネス成果の創出が可能 ✔ Big Techの知⾒を活かした情報検索技術や、ビジネス価値の変換技術⼒ 技術⼒ Phase２ ○ GAFAM出⾝者が多数在籍しており、RAG‧データ可視化/統合等の知⾒をフルに活⽤可能 拡張＆統合 × 業界理解 ✔ 多様な業界ユースケースへの対応実績 ○ 製造‧物流‧⼩売‧運輸‧⾦融‧エンタメ等、多様な業界⼤⼿企業との⽀援実績を複数保有 Phase共通 成果創出までの ✔ 成果にコミットし、PDCAを短期間で何度も回す “DataOps型の伴⾛⽀援” 伴⾛⼒ ○ データ活⽤に必要なモジュールを既に多数保有している為、初期構築を短時間で実施可能 ○ その為、“企業それぞれの個別環境に応じた改善”に、時間‧リソースを充てることが可能 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

FLYWHEELが描く未来
 参考｜フライウィールの技術力 
 データ活用に悩んでいた大手企業を数多く支援 
 インストールできる 
 Big Tech の知見を活かした 
 データから 
 モダン データスタック 
 情報検索技術 
 ビジネス価値への変換技術 
 モダンデータスタックとは、データ分析ニーズ 情報発見の精度向上、多様な検索・レコメンド データは眠れる宝の山です。しかし、その価 に対応するために設計されたデータ収集、処 エンジンへの応用、需要予測、生成AIにおけ 値を掘り起こすためには、適切な技術とノウ 理、分析、可視化のためのツールとテクノロ るRAGへの応用など、さまざまなメリットを提 ハウが必要です。
 ジーの集合体です。
 供します。
 データ活用基盤 Conataと、コンサルティン データスタックに関する豊富な技術経験と専 この技術を活用することで、企業は顧客満足 グ、データサイエンス、データエンジニアリン 門知識、幅広い技術スタックへの対応力、高 度向上、効率的な経営、新たなビジネスチャ グの専門知識を融合した独自の技術体系に 度なデータパイプライン構築能力、豊富な導 ンスの創出を実現することができます。
 より、データからビジネス価値への変換を支 入実績を有しています。
 援します。
 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

FLYWHEELが描く未来
 参考｜フライウィールの支援実績 
 データ活用に悩んでいた大手企業を数多く支援 
 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved. * アルファベット順に表記

FLYWHEELが描く未来 
 参考｜DataOps型の伴走支援 
 短いサイクルでの検証改善により、初期段階からでも小さく成果を積み重ねることが可能 
 一般的なソリューション開発・改善のアプローチ 
 プラットフォームを活⽤した開発‧改善アプローチ 開発の各段階が直列に進み、要件が確定するまで 
 イテレーションを短期間で何度も高速に回し、本番運用も見 成果が見えることはないため、PoCで止まりやすい 
 据え、初期段階からの小さく成果を積み重ねる 
 短いサイクルでの検証‧改善 改善は開発終了 後に多くて⼀度 PDCA PDCA PDCA PDCA PDCA アプリケーション開発・テスト 
 データ整備 → 小規模プロトタイプ開発 
 データパイプラインの個別開発 
 プラットフォームの一元管理による設計・開発効率化 
 ・データ整備 /変換/統合をツールにより効率的に実行 
 要件定義・データ基盤の設計 
 垂直 ・継続的な改善サイクル (CI/CD) により変更点を即時反映 
 ⽴上げ © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

資料‧ノウハウ‧データをつなぎ、 業務の“知りたい”に答える ⽣成AI ×ナレッジ検索エージェント ※ 参考画面であり実際の画面とは異なる場合があります © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

AIエージェントの概念図： 
 目標達成のために自分で計画を立て、必要なタスクをこなす 
 ⾃律的 過去 1 年の に判断 アクション 売上⾼推移を グラフ化して AI エージェント 検索 RAG / 検索 検索 DB 等 プロンプト 分析 SQL, Python ⾃動実⾏ データマート等 最適な 利⽤者 回答！ 提案 API 呼び出し SaaS 等 ︙ ︙ 情報の 組合せ LLM 最終的な回答 ©© FLYWHEEL Inc. Alll Rigighhttss R Reesseerrvveedd. .

基本検索技術 （＋RAG） 
 大手サービス 
 Data Agent
 検索精度やデータの選択、過不足に課題あり 
 情報検索を応用し、高精度で柔軟な回答を生成 
 検索クエリの精度や取得データの選択/過不足に課題があり、 
 一般的な RAG と比較し、効率的に情報を処理し、関連性の高い情報の選択から、 
 不十分な回答生成やハルシネーションが起こりやすい 
 複雑な質問にも多角的で詳細な回答を生成できる 
 利⽤者‧クエリ ⽂書‧データ ⚫ クエリ変形 利⽤者‧クエリ ⽂書‧データ 多種多様な ⚫ 不明瞭なユーザー データ取扱  クエリの理解 Pre-知識検索 ⚫ メタデータの付与 (クエリ変形) インデックス化 Pre-知識検索 インデックス化 含まれる 必 要 階層化等 サービス もあり 知識検索‧情報取得 (Retrieval) に 応 知識検索‧情報取得 (Retrieval) じ て Post-知識検索 (リランキング) 繰 Post-知識検索 返 し ⚫ リランキング 画像認識 プロンプト → LLM が回答⽣成 ⚫ 反復検索 プロンプト → LLM, VLM が回答⽣成 なども含む ⚫ ⽂書フィルタなど 回答出⼒ 回答出⼒ © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved. 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉 〉

Conata Data Agent を活⽤した全体イメージ プロフェッショナルサービス Conata Data Agent プロフェッショナルサービス での提供 での提供 での提供 お客様データ データ収集 / 加⼯ データ蓄積 データ活⽤ UI Officeデータ ≈ Conata Data Agent 検索ログ等を活⽤した 継続的な改善 データ収集 データ蓄積 知識検索 PDFデータ データ収集 キーワード検索 UI 画⾯ 形式変換 リレーショナルDB ベクトル検索 ベクトル化 画⾯ ベクトルDB クエリ分解 / 変換 インデクシング Search Index リランキング ︙ 〈 簡易に連携可能なツール例 〉 RAWデータ LLM WES/WCS (gpt-4o, ELYZA LLM等) © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

Conata Data Agent の主な特徴 
 Conata Data Agent は 「社内知の最短ルート」 を提供しながら、データ活用の基盤そのものを育てます 
 特徴 01 特徴 02 特徴 03 その会社ならではの 精度向上できる 精製したデータが ⾔葉でも迷わない ⽣成 AI 他プロジェクトの燃料に 業界辞書 × 企業内辞書 を 利⽤者と情報の間をつなぐ 再利⽤できる 調整できるアダプティブ RAG 多段LLMパイプライン データ資産プラットフォーム 業界共通の専⾨⽤語＋社内ドキュ クエリ解釈→キーワード抽出→回答 取 込 み→クリーニング→メタ 付 与 メントから抽 出した社 内 固 有 語を ⽣成など、LLM を複数回活⽤し、必 したデータを 他 部 署 のプロジェク 統合辞書化 要な情報を出⼒ トもシームレスに活⽤可能 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

RAG 事例紹介 
 サンプルデータを用いた問い合わせ対応 
 某部品メーカー向けに、生成 AIを活用した問い合わせに対する回答案自動生成システムを提案。 
 01 02 製品の階層構造をナレッジグラフで保持 ⽂書を階層構造に紐づけ 例1：Excelファイル 例2：PDFファイル (図を含む) 製品⼤分類 
 製品中分類 製品中分類 商品シリーズ 商品シリーズ 品番 品番 関連⽂書が⾒つからず回答が⽣成できない場合は”回答不可”と返す © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

多様なデータ形式に対応 
 PDFや画像データ、ドキュメント、表計算ソフト、プレゼンテーション向けのスライドなど、さまざまなフォーマットを統合し、 
 レイアウト情報も踏まえて検索可能にします。 
 
 ナレッジ 検索機能 イメージ画像 製造部品Ａの商品添付ラベルには、何が記載されていますか？ 製造部品A の仕様書 製造部品Ａの商品添付ラベルには、「品番」「検印」「数量」が記載されます。 bom_a_sample.pdf PDFに記載されている情報から、正確な回答を導き出す ※ 参考画面であり実際の画面とは異なる場合があります © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

Conata Data Agent のソリューション カタログ POINT POINT 01 02 営業改善エージェント 
 品質管理エージェント 
 「お客様名 提案資料 サービス」で検索 
 「商品名 貼り付けラベルに書かれた情報」で検索 
 
 過去の提案資料の中から、該当するお客様向け 商品や製品カテゴリの PDF やスライドに記載された の直近の提案書、類似提案書、類似するお客様 情報の中から、回答文を作成。ソースとなる PDF 情 向けの提案書などを結果として出力する。 
 報も添付されるので回答の確からしさも確認でき る。 
 POINT POINT 03 04 問合対応エージェント 
 社内検索エージェント 
 コールセンター業務における問い合わせ 
 有給取得などの事務手続きフローが 
 対応・回答理解 
 入社日により異なる場合 
 長文且つ複雑な内容の FAQ や契約書の中から、特定 業務マニュアルの内容を元に取るべきプロセスを提 の質問に対する回答文を作成。回答文のソースとなる 示してくれる。また、手続き内容に不明点があり、誰 ドキュメントを確認できるので、回答文章の確からしさ かに相談したい場合に誰にコンタクトを取るべきか、 も確認できる。 
 担当者を教えてくれる。 
 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

Conata Data Agent x Professional Service における DataOps を通じた改善事例 
 DataOps が支える生成 AI の回答精度向上に向けたデータ活用 
 回答精度向上のための “検索” 改善プロセス 回答精度向上を実現 ⾃動評価と改善サイクル - 検索精度の定量的評価を迅速化 検索スコアリングとKW抽出最適化 - 類語辞書、トークナイザ、フレーズクエリ、 ナレッジグラフを活⽤し検索の精度と網羅性を強化 50% → 80% RAG コンテキスト調整 - チャンキングで精細な検索単位の導⼊など 初期値 ⾼度化されたデータ管理‧運⽤プロセス データ前処理の⾃動化 - インデックス管理と構造化データの整備を⾃動化 QA DB の更新と最適化 - 頻出質問を優先管理, データ不⾜領域を補強 ログ分析による運⽤改善 - 質問頻度やトレンド分析から関連質問を⾃動提案 運⽤効率化に向けた RAG‧回答精度⽀援ツール 回答⽣成ツール - 設問評価セットに基づく⾃動回答の精度検証 検索結果の可視化と評価安定性の測定 - 継続的な問題特定, 運⽤信頼性を確保 検索精度の定量的評価の⼀例 © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

GROWTH BY DATA データで成⻑を約束する © FLYWHEEL Inc. All Rights Reserved.

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