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Product 02 · 知

Nex Knowledge Base

社内オンプレミス型のナレッジ検索と質問応答

社内ネットワークにあるすべての文書が、見つけられ、引用され、信頼されるように。

3.54s 全経路の質問応答
0.75s あいまい検索の所要時間
0 外部 RAG 依存

Problem → Approach

一つの文書を探す時間は、本来、仕事に使うべきものです

文書は存在しないのではなく、検索方法が違うだけです。そして「データを外部ネットワークに送って検索する」という道は、研究開発体制では通りません。

これまでのやり方Nex Knowledge Base のやり方
ファイルがいくつものドライブや共有ディレクトリに散在一括取り込み、チャンク分割、インデックス構築で、ディレクトリ内を全量検索可能
一つのファイルを探すのに五、六個開いてやっと見つかるあいまい検索がヒット断片を直接提示し、開かなくても判断できる
ファイル名は検索できても中身は検索できないキーワード転置とベクトルの三経路検索を並行させ、意味を言い換えてもヒットする
スキャン原稿や PDF の本文が読み取れない構造を認識したチャンク分割が段落、条項、表の行をカバー。スキャン原稿は画像 OCR で処理
外部ネットワークの大規模モデルに企業文書を投入しづらい検索と生成はすべて社内ネットワークで完結し、外部 RAG プラットフォームには一切接続しない
答えが正しいか検証できない各回答に出典と関連度スコアが付き、原文に戻って照合できる

Capabilities

六つのモジュールで、見る・探す・聞く・管理までカバー

整理ワークベンチ

一画面に 12 行以上を表示し、ファイル種別ごとの全選択と一括確認に対応。個別判断を数回の操作に圧縮します。

あいまい検索

ヒット断片のハイライトと出所分類つき。ファイルを開かずに、目当ての一つかどうかを先に判断できます。

ナレッジQA

ナレッジベース内の文書に基づいて回答し、番号付きの出典と reranker スコアを添えて、利用者が自分で信頼度を判断できるようにします。

初回スキャンウィザード

四つのステップのウィザードが最初の取り込みを完了まで導きます。チャンク分割やインデックスが何かを先に理解する必要はありません。

スナップショットとロールバック

整理前にスナップショットを取得。変更はロールバック可能で、差分比較ビューも備えます。

検索パラメータを調整可能

エンドポイント設定、セルフチェック、検索パラメータは設定画面で確認・調整でき、再ランキングや埋め込みの失敗は自動降格して質問応答を止めません。

Workflow

一度の質問の裏で走る五つのステップ

STEP 01

構造を認識したチャンク分割

文字数で機械的に切ることはしません。条項番号、章見出し、表の行がすべて境界判定に加わります。

STEP 02

二経路検索

密ベクトル（Qwen3-Embedding-0.6B、1024 次元）と全文転置（中国語 bigram + 英語の単語、BM25 変種）を同時に検索します。

STEP 03

RRF 融合

k=60。順位だけを見てスコアの尺度は見ないため、コサイン類似度と BM25 の次元の違いによる不安定化を避けられます。

STEP 04

Reranker 再ランキング

Qwen3-Reranker が候補断片を並べ替えます。失敗時は自動的に純粋なハイブリッド検索へフォールバックし、降格を記録するだけで検索を止めません。

STEP 05

生成と出典の結合

社内ネットワークの生成モデルが回答し、引用した出典を合わせて結合し、番号と関連度を付与します。

ALWAYS

全行程で社内ネットワークから出ない

チャンク分割、埋め込み、検索、再ランキング、生成の五つのステップはすべて社内ネットワークで完結し、途中で外部リクエストは一度も発生しません。

Interface

整理ワークベンチ：一画面で十数行を確認

千点を超える文書の整理を、一ページずつ読み進めるわけにはいきません。行高を 46px まで詰め、根拠の説明を副行に退かせ、タイプ別に全選択して一括確認 —— 「N 回の個別判断」を「数回」に圧縮します。

kb.internal/整理ワークベンチ
図 7 · 整理ワークベンチ：高密度リストと一括確認

ファイルを探す価値は「検索で出てくる」ことにはない

「開かなくても、自分が求めているものか分かる」ことです。だからあいまい検索はヒット断片をそのまま提示し、出所分類も一緒に示します —— 省けるのは、あの「開く、ちらっと見る、閉じる」の五、六回です。

  • ヒット断片をそのまま表示。結果リストにヒットしたその文がそのまま表示されます。
  • スコアを隠さない。出典と reranker スコアをそのまま表示し、信頼度はご自身で判断できます。
  • 間違えても戻せる。整理とインデックスにはスナップショットがあり、ロールバックと差分比較ができます。

Measured

検索品質の実測

以下は社内ネットワーク環境での実測データです。私たちは「効果は顕著」といった表現よりも、検証可能な仕組みの名称と数値を提示したいと考えます。

テスト項目実測説明
モデルエンドポイントの接続性3 / 3 オンライン生成、Embedding、Reranker の三つのエンドポイントがすべて利用可能
インデックス規模（サンプル）7 文書 → 49 チャンク · 1053 語項49 次元ベクトル、1053 の転置語項
あいまい検索「秘密保持条項」0.75sヒット順位 0.9949 / 0.9946 / 0.4300 / 0.1608
意味検索（同義の言い換え）0.69s関連文書スコア 0.9937
ナレッジQA3.54s生成込み 2.86s、回答に [1][2] の出典、出典スコア 1.0000 / 0.9998
リランカーセルフチェック可分性は合格関連の最低 0.0594 ＞ 非関連の最高 0.000048
なぜ加重和ではなく RRF を使うのか？ コサイン類似度と BM25 は次元がまったく異なるため、そのまま重み付けすると不安定になります。RRF は順位だけを見るので、異種の検索ソースに自然に適合します。

Design Decisions

「強そうに見える」ことより「安心して使える」こと

スコアを隠さない

出典と reranker スコアをそのまま表示。利用者自身が信頼度を判断できるほうが、何も付かない答えより役に立ちます。

降格しても止めない

再ランキング失敗時は純粋なハイブリッド検索に戻り、埋め込み失敗も同様に降格し、状態を記録するだけ —— 検索の可用性を優先します。

外部プラットフォームに接続しない

外部 RAG プラットフォームには接続せず、検索経路はすべて自前で構築します。企業データを社内ネットワークの外に出さないこと —— そこは譲れない一線です。

Data Boundary

データは社内ネットワークに留める、この線は動かさない

ファイル、ベクトル、インデックス、ログはすべてお客様のデータセンターに留まります。復号鍵、アクセストークン、会話履歴も、それぞれ適切な場所に。

  • ファイルは域外に出ません。原本ファイルと抽出した本文は、いずれも社内ネットワークのストレージに保存します。
  • ベクトルは域外に出ません。Embedding は社内ネットワークのエンドポイントで計算し、ベクトルは社内のインデックスに保存します。
  • モデルエンドポイントをローカル化。生成、Embedding、Reranker の三つのエンドポイントはいずれも社内ネットワークに導入し、ネットワークを切っても動作します。
  • 回答は検証可能。各回答に出典と関連度スコアを付け、原文に戻って確認できます。
  • 権限はプロジェクト単位で分離。検索範囲はプロジェクトの権限に制約され、権限を越えてデータを取得しません。
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Who It's For

すでに大量の社内資料を蓄積しているチームに

研究開発ドキュメントの多いチーム

仕様書、設計規範、インターフェース文書、テストレポートが長期的に蓄積され、検索ニーズが高頻度です。

データの域外持ち出しに厳格な制約がある組織

セキュリティ規程が、研究開発データを外部 SaaS やクラウドの大規模モデルに渡すことを認めていません。

クロスボーダーで協業するチーム

中日英の文書が混在し、同じ検索能力で三言語をカバーする必要があります。

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チェーン上の残り二つの環

源 · 文書を管理

NexSpec Hub

仕様書と文書のマスタデータハブ

唯一の正規ソース、バージョンのステータスフロー、ソースファイルの上書き不可、SHA-256 によるチェーン監査。

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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

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。

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製品ラインがどう一本の鎖につながるか

文書マスタデータ → 社内ナレッジ → テスト閉ループ。同じ一つの事実が最後まで通り抜けます。

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意味を書き換えた検索、回答の引用、出典スコアの照合をその場で実演します。

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