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2026年10月30日
株式会社日立ソリューションズ・テクノロジー
設計書・図面の意味を損なわずAIで活用可能なナレッジへ変換する
「RAG管理ソフトウェア」を販売開始
文字列の検索から文脈・構造の理解へ、製造現場のナレッジ継承と高精度なAI回答を両立
株式会社日立ソリューションズ・テクノロジー（本社：東京都立川市、取締役社長：平間 顕一、以下、日立ソリューションズ・テクノロジー）は、社内に眠る設計書や手順書、障害対応記録などの複雑な技術文書を、図表や文脈を維持したまま知識化するドキュメント構造化エンジン「RAG管理ソフトウェア (Hyper RAG 匠) 」を10月30日より販売開始します。
従来の一般的なRAGは、文書を機械的に分割して「文字列」を拾う仕組みにとどまり、図面・複雑な表の欠損や文脈の断絶による誤回答（ハルシネーション）が実務適用の大きな壁となっていました。本製品は、生成AIの回答精度を決定づける「入力データの構造化技術」を中核とし、図表や文脈を考慮した、実務利用に適した知識データを供給する次世代のナレッジ変換基盤で、オンプレミスを含む安全な環境で実務に適した高精度なAI検索基盤を構築します。
RAG管理ソフトウェアの構造
製造業や社会インフラをはじめとする多くの現場では、「古い設計書が読み解けない」「過去のトラブル報告や障害解析がベテランに依存し属人化している」「業務引き継ぎに多大な時間を要する」といったナレッジ継承の課題が深刻化しています。本製品は、熟練者の頭の中にあった知見や業務資料を、文脈や図表のつながりを保ったまま知識データ化して一元管理します。これにより、経験の浅い担当者であっても、熟練者へ確認することなく必要な情報やその正しい参照元へ迷わずアクセスできる環境を整えます。
従来の一般的なAI文書検索（RAG）システムでは、ドキュメントを機械的に分割して読み込むため、章・節の文脈が途切れ、図や複雑な表のデータ構造が壊れてしまうという課題がありました。その結果、LLM（大規模言語モデル）へ不完全な情報が渡され、AIが誤った回答（ハルシネーション）を生成したり、重要な数値を見落としたりする原因となっていました。
日立ソリューションズ・テクノロジーは、資料内の「章・節・図・表」のつながりを損なわずに整理する高度なドキュメント構造化を実現しました。図の内容をAIが理解できる言葉で要約する機能や、表の階層関係・単位・項目の意味を崩さず正しくデータ化する技術を強みとし、LLMの推論能力を最大限に引き出すデータ供給基盤としてパッケージ化しました。
ドキュメントを正しく構造化してLLMに入力することで、的外れな回答や検索漏れの抑制に貢献します。これにより、あらゆる組織が安全かつ実用的なレベルでAIの恩恵を日々の業務に組み込める世界をめざし、「RAG管理ソフトウェア」を開発しました。
なお、開発にあたっては、株式会社日立システムズと共同でRAGの精度向上に取り組み、複雑なデータや図表の取り込み精度向上を実現しました。
「RAG管理ソフトウェア」の導入により、組織は主に以下の３つの価値を創出できます。
生成AIをビジネスに活用する上での最大のリスクは、事実と異なる回答を生成する「ハルシネーション」です。本製品は、図の解説文のデータ化、ページを跨ぐ表の結合、章節の階層関係を崩さない構造化技術をベースに、言葉のニュアンスまで捉える検索技術と、従来のキーワード検索を組み合わせた上で、「見つけてきた資料が本当に正しいかをAIがもう一度精査する仕組み」を組み込んでいます。
すでに導入されているチャットボットや社内システムに本製品を連携させ、回答根拠や参照した表データを確認できる仕組みを構築することで、既存の資産を活かしたまま、実務に耐えうる高い信頼性を確保できます。
多くの組織において、過去の提案書、設計書、図表など、整理・構造化されていない大量の資料（非構造化データ）が組織内に眠ったまま活用されていないことが多くの企業・組織に共通する課題となっています。
本製品は、これらの資料を特別な加工なしでシステムに取り込み、職人が資料を読み解くような精度で知識化（ナレッジ化）します。図の概要生成と表の値の上位／下位の階層、単位・範囲の意味を維持する意味正規化技術により、業務の効率化を推進すると同時に、属人化していた熟練者のノウハウを組織の共有資産として次世代へスムーズに継承することを可能にします。
完全にクローズドなオンプレミス環境での構築に対応しているため、外部へのデータ持ち出しが制限される機密情報や独自の知的財産、個人情報などを保護しながら、安全にAIを実務に組み込むことができます。
資料内の図（グラフ、フローチャート、構成図など）に含まれる文字情報を、前後の文脈や配置を考慮して正しく識別・データ化する機能の実現をめざします。この機能拡張により、従来のテキストデータだけでは捉えきれなかった図の中の解説や注記までを検索対象に含めることが可能となり、組織内資料のさらなる活用と、情報検索精度の一層の向上をめざします。
生成AIと自律的なやり取りを行いながら回答データを取得するAgentic RAGの開発を進めてまいります。これにより、ユーザーからのあいまいな質問や複数ステップの確認が必要な複雑な質問に対するさらなる回答精度の向上をめざします。
資料の関係性を網羅的に考慮したGraph RAGの開発を進めてまいります。この機能拡張により、通常のRAGでは捉えきれない広範な文書間のつながりをグラフ構造化して一元管理し、より多角的で正確な回答の供給をめざします。
| 項目 | 価格 |
|---|---|
| 初期費用 | 個別見積 |
| ライセンス料 |
株式会社日立システムズ ビジネスサービス第二事業部 事業部長 山坂 慶介 様
AI活用は、間接業務から、企業の競争力に直結する直接業務へと急速に広がっています。それに伴い、AIが扱う業務データも、より専門的かつ複雑になっていきます。AIの価値を最大限に引き出すためには、複雑な業務データをAIが正確に理解し、適切に活用できることが重要です。
「Hyper RAG 匠」は、従来のRAGでは取り扱いが難しかった図表や複雑な文書構造を含む業務データの活用を可能にし、実業務で求められる、より信頼性の高いAI回答の実現を支えるソリューションとして期待しています。
日立システムズは、生成AI導入やAI基盤構築、各種AIサービスとの連携で培った知見を生かし、本製品の販売・導入を支援します。また、AI基盤やデータセンター、運用サービスなど、日立システムズの強みを組み合わせることで、システムの安定性とAI回答精度の向上を支え、お客さまのAI活用高度化とDX推進に貢献します。
記載の会社名、製品名は、それぞれの会社の商標もしくは登録商標です。
株式会社日立ソリューションズ・テクノロジー
〒190-0014 東京都立川市緑町7番地1
URL： https://www.hitachi-solutions-tech.co.jp/
