RAGデータエンジニアリング基盤

ひとことで言えば

AIの回答の質は、与えるデータの品質で決まります

RAGナレッジベースの効果 = モデル能力 × データ品質

市場の大規模モデルの能力に大きな差はなく、真の差を生むのはデータ品質です。UGLYPEAR AI RAGデータエンジニアリング基盤は「データ品質」を極限まで高めることに専念します：企業に散在する契約書、報告書、マニュアル、スキャン文書は、私たちのパイプラインで処理され、クリーンで安全、出典があり、検索可能な知識に変わり、任意の大規模モデルに接続しても安定した性能を発揮します。

私たちはチャットボットではありません

UGLYPEAR AIは対話インターフェースを作りません。私たちはAIを支えるデータエンジニアであり——「ドキュメントからベクトルデータベースまでの道」を整備します。

私たちは大而全のプラットフォームを作りません

データエンジニアリングのレイヤーだけに特化し、極限まで磨きます。前処理レイヤーは任意のRAGバックエンドと主要なベクトルデータベースに接続可能で、特定技術への縛りやロックインはありません。

私たちは単なる圧縮ツールではありません

圧縮は看板技術です：1回の処理で2つの成果物——より小さなファイル + よりクリーンな知識により、ストレージと推論のコストを同時に削減します。

5ノードパイプライン

ファイルを投入すれば、あとは自動で最後まで進み、全行程の進捗を確認できます

解析

PDF/OFD/Word/Excel/PPT/XPSの6フォーマット + スキャン文書OCR、表構造を保持

クレンジング

ヘッダー・フッター・ページ番号・透かしの除去、重複コンテンツの削除、クレンジングレポートの出力

マスキング

13カテゴリの機密情報検出・マスキング：顔、公印、証明書、ナンバープレートなど

チャンク分割

ドキュメントタイプ別のインテリジェントチャンク分割、親子関連付け、4段階のコンテンツ強化

評価

構造/関係/内容の3層品質検査、知識の鮮度管理、badcaseの原因帰属

各コア機能を順に見る実測データを見る

業界で踏まれてきた落とし穴を、私たちはひとつずつ埋めます

本番級ナレッジベース構築で最もよくある7つの落とし穴に、基盤は対応する解決策を内蔵しています

よくある落とし穴	典型的な症状	UGLYPEAR AIの解決策
固定長の乱暴なチャンク分割	ひとつの文が半分に切られ、意味が分断される	ドキュメントタイプ別のチャンク分割：契約書は条項単位、マニュアルは章単位、FAQはQ&A単位
ベクトル検索しか行っていない	型番や番号といったキーワードのリコールが不正確	メタデータ紐付けとフィルタの前方配置、検索前に部署/タイプ/時間で絞り込み
権限制御の欠如	インターンでも給与契約書を検索できてしまう	知識ポイント単位の権限タグで、部署/職位/機密度を細かく制御
ドキュメントクレンジングの不徹底	汚れたデータが全チェーンを汚染し、回答にページ番号や透かしが混入	ヘッダー・フッター・透かしを自動除去、重複コンテンツを自動重複排除、クレンジングレポートを添付
機密情報が無防備で登録される	契約書の公印や証明写真がそのままベクトルデータベースに入る	登録前に13カテゴリのAI検出で自動マスキング、処理記録は監査可能
評価ループの欠如	誤答の原因が分からず、改善できない	3層評価 + 低評価の原因帰属：問題をチャンク分割/クレンジング/マスキングの具体的な工程まで特定
ドキュメント更新の遅れ	規程が3版改定されたのに、AIはまだ昨年の旧版を引用している	ライフサイクル管理：新バージョンは自動登録、旧バージョンは自動的に優先度を下げて期限切れとマーク

この基盤が必要な方

企業にドキュメントがあり、AIを活用したいなら、データエンジニアリングの工程は避けて通れません

ナレッジベースを自社構築する中堅・大企業

ドキュメントが多く、フォーマットが雑多で、コンプライアンス要件が厳しい

オンプレミス導入でデータはイントラネットから出ません

RAG / AIアプリケーション開発事業者

自社前処理は手間と時間がかかり、品質が不安定

HTTP API / SDKでの直接統合

政府・企業、金融、医療の顧客

データが機密性で高く、イントラネット外への流出を絶対に許さない

中国国産技術スタック互換、フルチェーンのローカライズ

SaaS・ドキュメントプラットフォーム事業者

顧客にAI機能を追加したいが、データの土台が不足

圧縮 + 前処理の一体化で、コストを二重に削減

経営層が最も関心を持つ5つの質問

直接的で率直な回答

すでに大規模モデルを持っていますが、これも必要ですか？

必要です。大規模モデルは「脳」ですが、貴社のドキュメントを理解していません。RAGデータエンジニアリング基盤が解決するのは「何を与えるか」という問題です——脳がどれほど優秀でも、きちんと洗っていない食材を入れては、まともな料理はできません。実測データによると、画像圧縮だけでマルチモーダル推論のトークンコストを85.9%削減できます。

データセキュリティはどのように確保されますか？

システム全体をお客様自身のサーバールームまたはプライベートクラウドに導入し、ドキュメント・モデル・処理は全行程でイントラネットから出ません。機密情報は登録前にAIが自動マスキングし、誰が何を処理し、誰が何を検索したか、全行程で監査記録が残ります。詳細はデータセキュリティ体制。

費用は高くつきませんか？

本基盤は「ドキュメントからベクトルデータベースまで」の区間で課金するため、既存のAI投資を作り直す必要はありません。さらに圧縮機能によりストレージコストが60%-80%削減され、推論トークンコストも大幅に節約でき、多くのお客様はストレージと推論で節約した費用の大部分で投資を賄えます。お問い合わせのうえお見積りをご取得ください。

当社のドキュメントフォーマットが乱雑ですが、処理できますか？

まさに私たちの得意分野です。PDF、OFD、Word、Excel、PPT、XPSの6大フォーマットを統一解析し、スキャン文書は自動OCR、表は行列構造を保持します。実測で443ページのOFD固定レイアウト文書のエンドツーエンド処理は約124秒、解析品質検査の総合スコアは0.924（構造層で満点）です。

導入までどのくらいかかりますか？既存システムへの影響はありますか？

本基盤は独立したミドルウェアとして、既存のRAGバックエンドやベクトルデータベースと接続し、既存システムに侵入しません。Dockerでワンクリック導入、CLI/API/SDKの複数の接続方式に対応し、環境準備から最初のバッチのドキュメント処理完了まで、通常は日単位です。詳細は統合と導入。