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About

能力を内側へ、
データはその場に

Nexora AI がやることは一つだけ:AI の能力を自動車・先端製造の研究開発の社内ネットワークに導入し、文書、知識、テストが域外に出ることなく本当に流れ始めるようにすることです。

3 製品ライン
0 外部 RAG 依存
100% データは域外に出ない

The Name

Nexora という名前

Nex は nexus —— 接点に由来します。研究開発体制で最も価値があるのは、ある一つの文書ではなく、文書どうし、要件とテストケースどうし、今回の変更と前回の不具合の間にあるつながりです。

ora はラテン語で「時」の痕跡に由来します —— 私たちはこれらのつながりを、必要なその瞬間に取り出せるようにしたいと考えました。ファイルを探し回ることも、人に聞くことも、会議を待つこともなく。

だから三つの製品は一本のチェーンであり、三つのツールではありません。 NexSpec Hub は文書を管理し、Nex Knowledge Base は知識を取り出せるようにし、NexTest Studio は知識を資産に変えます。三つはそれぞれ単独でも使えますが、組み合わせてこそ完全なつながりになります。

Why On-Premise

なぜオンプレミスにこだわるのか

パブリッククラウドの AI はすでに十分便利です。問題は、自動車の研究開発体制における仕様書、信号定義、診断仕様、不具合記録の多くが、部門をまたいで回すだけでも承認が必要なことです。

データを外に出せないから

研究開発データを外部サービスに送って AI の能力と引き換えることは、多くのチームにとって最初の一線です。その一線を動かせないなら、能力のほうを持ち込めばいい。

答えを検証できる必要があるから

エンジニアは「AI がそう言っている」の一言だけで署名はしません。すべての結論は原文にたどれて、出典とスコアが見える必要があります。

経路に痕跡を残す必要があるから

バージョン、変更、レビュー、監査 —— これらの記録は自動車業界では加点要素ではなく、成果物の一部です。

Architecture

技術路線:薄い検索層の自前構築

私たちは外部 RAG プラットフォームをラップしません。チャンク処理パイプライン、埋め込み呼び出し、ハイブリッド検索、リランキング、出典の結合まで、すべて自前で構築し、コアモジュールは約六種類です。

Chunking 構造を認識したチャンク分割。条項番号、章見出し、表の行が境界判定に加わり、文字数で機械的に切ることはしません。
Embedding 社内ネットワーク内の埋め込みエンドポイント、1024 次元の正規化済みベクトル。クエリ側には Instruct プレフィックスを付け、文書側には付けません。
Hybrid Retrieval 密ベクトル + 全文転置(中国語 bigram、英語は単語単位、BM25 変種)の二経路検索。
Fusion RRF 融合、k=60。スコアの尺度ではなく順位だけを見るため、異種の検索ソースに適合します。
Rerank Reranker が候補断片を精密に並べ替え、失敗時は自動的に純粋なハイブリッド検索へ降格し、状態を記録するだけで検索を止めません。
Provenance 回答生成時に出典を結合し、出典番号と関連度スコアを付与、クリックで原文に戻って確認できます。
ファイル OFFICE / PDF 構造を認識したチャンク分割 条項・章・表の行 密ベクトル検索 1024 次元 · L2 正規化済み 全文転置検索 中国語 bigram · 英語は単語単位 RRF 融合 k = 60 Reranker 再ランキング 候補断片の並べ替え 生成 + 出典 番号と関連度スコア 社内ネットワーク境界 · 全経路で外部リクエストゼロ

図 8 · Nex Knowledge Base の自前検索パイプライン。六つのステップはすべて社内ネットワーク側で完結します

同じトレードオフはテストパイプラインにも当てはまります。 NexTest Studio の 10 個の Agent はすべて社内ネットワークで動作し、解析と生成の過程で外部リクエストは一切発生しません。モデルの接続方法とエンドポイントの選択権は、常にお客様の手にあります。

Product Lines

三つの製品ライン、一本のチェーン

源 · 文書を管理

NexSpec Hub

仕様書と文書のマスタデータハブ

仕様書マスタデータ、ソースファイル、バージョン履歴の唯一の正規ソース。ソースファイルは上書き不可、SHA-256 検証、ドラフトからリリースまでのステータスフロー。

知 · 知識を使えるように

Nex Knowledge Base

社内オンプレミス型のナレッジ検索と質問応答

ハイブリッド検索 + RRF + 精密ランキングをすべて社内ネットワークで完結。回答には出典とスコアが付き、原文に戻れます。

測 · 資産に変える

NexTest Studio

車載ソフトウェア AI テスト閉ループプラットフォーム

仕様書の解析、原子要件の抽出、テスト仕様書の生成、全経路のトレーサビリティと変更影響分析。

Principles

やらないと決めた五つの原則

製品で最もコストのかかる決定は、しばしば「何をやらないか」です。

  • ソースファイルを上書きしません。改訂は新バージョンとして追加され、旧バージョンは永久に保持されます —— 責任追及のときに必要になるのは、多くの場合「そのときの版」だからです。
  • 物理削除のインターフェースは提供しません。アーカイブはステータス変更のみで、ファイルとすべてのバージョンをまとめて保持します。
  • AI の出力をそのまま反映させることはしません。自動生成された内容は、いずれも人の確認、編集、却下、バージョン記録に対応しなければなりません。
  • 検索が縮退で途切れることはありません。再ランキングや埋め込みが失敗してもエラーにはせずフォールバックし、状態を記録するだけです。
  • 信頼度を隠しません。出典と関連度スコアをそのまま表示し、信じるかどうかは利用者自身が判断します。あなたの代わりに決めはしません。

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