文字だけでなく、文脈と構造まで
会話の文脈、表・グラフ・数式、図面の記号と接続関係。形式の異なるデータを、意味や構造に配慮して読み取ります。
ETL Tools音声・文書・図面を、
音声・文書・図面を、
AIが使える知識へ。
AIKNOW Voice・Capture・Diagram。意味と構造を捉えて読み取り、整え、AIKNOWの知識基盤に渡す、3つのデータ入力ツールです。
Knowledge ETL「文字にする」で終わらせず、
「文字にする」で終わらせず、
知識として届ける。
データ整備の負担がPoCから本番への壁になります。AIKNOWのETLツールは、音声の文字起こし、OCR、チャンク化、個人情報の処理、構造化といった事前準備を、知識基盤への入口で担います。
AIが使える形へ
話者分離・個人情報のマスキング・意味単位の分割。文書構造や図面の関係を保った、構造化データにします。
AI活用ナレッジとして
RAG、ナレッジグラフ、AIエージェント、エンタープライズ検索などへ接続。AIKNOWの知識基盤に、根拠とともに渡します。
Three Toolsデータの種類に合わせた、
データの種類に合わせた、
3つのETLツール。
音声を、
「記録」から「知識資産」へ。
通話・会議・顧客対応の音声を、文脈を踏まえて文字にし、話者分離・マスキング・話題分割までを一連で処理します。
詳しく見る：音声を、「記録」から「知識資産」へ。
技術文書を、
「読む」から「理解する」へ。
表・グラフ・数式・図面を含む文書を、VLMと文書処理技術で解析し、構造と意味を保ったナレッジに変換します。
詳しく見る：技術文書を、「読む」から「理解する」へ。
技術図面を、
根拠ある業務データへ。
P&IDなどの技術図面を、図面の読解と仕様照合、業務ルールで処理。根拠付きのExcelやCADデータとして出力します。
詳しく見る：技術図面を、根拠ある業務データへ。
音声の状態、画像の解像度、レイアウトや専門表記によって、認識・抽出の結果は変わります。対象資料で品質を確認し、重要な数値や判断条件は原文・原音と照合して利用します。
AIKNOW Voice｜Speech Intelligence「音 → 文字」から、
「音 → 文字」から、
「音 → 意味 → 知識」へ。
AIKNOW Voiceは、音声認識に加え、会話の文脈に基づく補正や話題ごとの整理を行い、業務で活用できるナレッジの作成を支援します。通話・会議・顧客対応の音声に対応します。
- 01音声入力
- 02音声認識
- 03文脈の生成
- 04意味の理解
- 05個人情報の保護
- 06意味による構造化
- 07AI活用ナレッジ
文脈による認識補正
長い会話の文脈を保持し、意味推論で同音異義語や曖昧な発話を補正。読みやすく意味の通る文字起こしを作成します。
専門用語・多言語対応
専門用語、固有名詞、日本語と英語が混在する会話、電話番号などの数字に対応します。
話者分離・音声処理
複数の話者を識別して発話を分離し、誰が何を話したかを整理します。
個人情報の自動検出・マスキング
住所、電話番号、クレジットカード番号などを検出・マスキングし、情報の取り扱いを支援します。対象項目と検出結果を確認し、利用目的に合わせて運用します。
意味単位の分割
固定文字数ではなく、話題・意味・重要発言のまとまりで、文字起こしを自動で分割します。
ノイズ・フィラー削除
「えー」「あのー」など不要な発話を削除し、読みやすいテキストに。
活用シーン
- コールセンター問い合わせ内容、クレーム、対応プロセス、オペレーター応対の分析。
- 会議・プロジェクト重要な議論、アクションアイテム、担当者、期限を抽出して蓄積。
- コンプライアンス・監査規定違反や誤案内の確認を支援。個人情報を保護した内部レビューに。
- 音声ナレッジ基盤通話・会議・サポート履歴の音声を、RAGやナレッジグラフに統合。
AIKNOW Capture｜Document Intelligence文書の構造を捉え、
文書の構造を捉え、
AIが使えるナレッジへ。
技術文書の意味は、文字だけでなく、表・グラフ・数式・図面にあります。VLM（画像と言語を扱うAI）、OCR、画像処理、レイアウト解析を組み合わせて、複雑な文書を構造化します。
- 01入力：Document / PDF / Scan
- 02画像・レイアウトの前処理
- 03マルチモーダル理解
- 04意味の解釈
- 05検証・補正
- 06信頼度評価と構造化
- 07AI活用ナレッジ
複雑なレイアウト
見出し、複数カラム、注釈などを認識し、読み順と情報構造を捉えます。
ページをまたぐ文脈
複数カラムや複数ページに分かれた文章でも、前後関係を保って文書全体の文脈で理解します。
文書構造
章・節・リスト・引用・脚注を把握し、階層関係を保ったままデータを整理します。
表と数式
セル結合やチェックボックスを含む表を理解。数式を抽出し、LaTeX形式でも出力できます。
図・画像・設計図
図・画像・設計図もページの一部として解析。かすれや傾きのある文字は、OCRと組み合わせて認識します。
PDF・Word・Excelなど
過去のスキャン資料から最新のデジタル文書まで、既存の文書資産を活用します。
活用シーン
- 設計・技術資料過去の設計資料、仕様書、検証レポートを、検索・再利用できるナレッジベースに。
- 論文・研究資料図表や数式の多い文書を解析し、研究結果を横断的に活用。
- マニュアル・仕様書章構造・表・図を構造化し、RAGやAIアシスタントから利用。
- 過去文書・スキャン資料紙やスキャンの資料を、検索・分析・再利用できる企業ナレッジに。
AIKNOW Diagram｜Engineering Drawings技術図面を、
技術図面を、
根拠のある業務データへ。
P&ID（配管・計装図）の意味は、文字と、機器・配管・計装の接続関係にあります。AIKNOW Captureの文書解析基盤に、専門家の業務ルールを組み合わせ、図面の読解、仕様照合、根拠付きのExcelやCADデータまでを処理します。
- 01入力：設計図面
- 02画像処理（前処理・領域分割）
- 03OCR（多角度の文字認識）
- 04VLM（図面の関係理解）
- 05業務ルール（仕様照合・検証）
- 06出力と根拠（構造化・トレース）
図面の関係を読む
計器の種別とタグ、配管との接続、分岐・レデューサーを、文字の位置・記号・接続関係から判定します。
VLMと、専門家のルール
VLMが図面を柔軟に読み、ルールエンジンが配管・保温仕様を照合。案件固有の判断基準を明示して適用します。
セル単位の根拠
出力値に、図面・仕様書・適用ルールを結び付け、レビューを支援。不明点は確認事項として示し、担当者のレビューにつなげます。
活用シーン
- 機器リストの自動作成P&IDを解析し、機器・計装のタグ、種別、仕様を抽出して、根拠付きの機器リスト（計装ピックアップ）を作成。
- 3D設計の自動化図面から機器・配管・接続関係を読み取り、構造化したデータを3Dモデルの自動作成につなげます。
- 仕様照合・設計レビュー配管・保温仕様などを業務ルールで照合し、欠落・重複・不明点を理由付きのフラグで提示。
- 図面資産のナレッジ化過去の図面を、機器と接続関係を持つ構造化データとして蓄積し、検索・再利用へ。
プロジェクト固有の凡例、出力項目、検証ルールは案件ごとに定義します。別案件では、凡例とルールを再確認します。最終承認はエンジニアが担当します。
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AI活用ナレッジを、
知識基盤へ。
3つのツールの出力は、どれも「構造と意味を保った、根拠付きのデータ」です。AIKNOWの知識基盤で、4つのナレッジエンジンが使い分けます。
RAGKnowledge GraphAI AgentEnterprise SearchConversation Analytics
知識基盤で、判断と実行へ
取り込んだ知識を、ナレッジエンジンと統制の仕組みで、回答・判断・実行につなげます。
業務アプリで使う
Answer・Project・Matchingなどの業務アプリが、同じ知識の上で動きます。
既存システムへ
APIを通じて、いまの業務システムや独自アプリに、ナレッジを組み込みます。
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対象となる音声、文書、図面をお聞かせください。対象サンプルの品質を確認し、必要に応じて取り込み方法の検証をご提案します。