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ファイルサーバーの検索、もう諦めていませんか？

眠れるデータを、
働く資産に。

オンプレのファイルサーバーに蓄積された膨大なデータを、AIで検索・活用できるようにするサービス。データ整備からエージェント導入まで一気通貫で対応します。

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ファイルサーバーAI検索
去年の品質管理報告書はどこ？
AI回答
2025年度の品質管理報告書は品質管理部フォルダ内にあります。最新版は2025年3月更新で、ISO9001対応の改訂が含まれています。
品質管理報告書_2025年度.pdf
\\fileserver\品質管理部\報告書\2025\
...第3四半期の品質管理レビュー結果。不良率0.3%を達成し...
QC活動報告_月次_202503.xlsx
\\fileserver\品質管理部\QC活動\
...月次品質データ集計。工程別不良率の推移と改善施策...
Problem

こんな課題、ありませんか？

日本の中堅企業の多くが、オンプレに蓄積された膨大なデータを活用できずにいます。

資料が見つからない

「あの資料どこだっけ？」で毎日30分ロス。ファイルサーバーの中身が検索できない。

過去資料を再利用できない

似た提案書・報告書を毎回ゼロから作成。ナレッジが蓄積されない。

データ集計に丸一日

Excel・PDFに散在するデータの手作業コピペ集計が常態化している。

ファイルサーバーの中身を「検索できない」のは、御社だけの問題ではありません。
まず「探せる」ようにすることが、AI活用の第一歩です。
Service

サービス概要

検索 → データ整備 → エージェント。3段階のステップアップで、段階的にAI活用を深められます。

STEP 3: AIエージェント 業務を自動化する
STEP 2: データ整備・基盤構築 データを使える形にする
STEP 1: AI検索（RAG） まず「探せる」ようにする
オンプレファイルサーバー / NAS

オンプレのファイルサーバーに眠るデータを、AIで検索・活用できるように。

データ整備からエージェント導入まで、一気通貫で対応します。最初は「検索できる」だけでも大きな効果。そこから段階的にAI活用を深められます。

1 検索 → 2 データ整備 → 3 エージェント
Solution

3段階ソリューション

課題に合わせてステップアップ。必要な段階から始められます。

1
AI検索（RAG）
まず「探せる」ようにする
→
2
データ整備・基盤構築
データを「使える形」にする
→
3
AIエージェント
業務そのものを自動化する
STEP 1

AI検索（RAG）

まず「探せる」ようにする

できることファイルサーバー内の資料を自然言語で検索。「去年の○○向け提案書」で即ヒット
対象Windows Server / NAS / SharePoint / Box / Dropbox
ファイルPDF / Word / Excel / PPT / 画像OCR
拡張対応CAD / 音声 / 動画も対応可能
LLMChatGPT / Claude / Gemini 等から最適なものを選定
ユーザー
AI検索エンジン
ファイルサーバー
「品質報告書は？」→
ベクトル検索+LLM推論 →
← 該当ファイル+要約
← 回答+出典リンク
STEP 2

データ整備・基盤構築

データを「使える形」にする

検索だけでは不十分なケースに対応。散在するデータを構造化し、AIが高精度に活用できる基盤を構築します。

図表抽出PDF・画像内の表やグラフをデータ化（紙の帳票→Excel/DB）
正規化表記揺れ・重複を統一（社名・住所・品番の名寄せ）
FAQ生成既存ドキュメントからQ&A集を自動作成
DB構築散在データを検索可能なデータベースに統合
PDF
Excel
紙帳票
→
AI整備
抽出・正規化・統合
→
統合DB
検索・分析可能
STEP 3

AIエージェント

業務そのものを自動化する

検索・データ基盤の上に、業務を自律的に実行するAIエージェントを導入します。

事務作業自動化 実績あり 定型レポート作成、データ入力、集計の自動化
データ分析 実績あり 売上分析、異常検知、傾向レポートの自動生成
営業支援 実績あり 見込み客抽出、提案資料の自動作成
AIエージェント
↙
レポート作成
↓
データ分析
↘
営業支援
Process

導入ステップ

小さく試して、効果を確認してから拡大。いきなり大規模投資は求めません。

STEP 1

無料相談

課題整理・ゴール設定
概算提示

1-2週間
STEP 2

PoC

対象データ限定で
効果を実環境検証

1-2ヶ月
STEP 3

本格導入

全社展開
データ整備・エージェント構築

2-4ヶ月
STEP 4

保守運用

定着支援
データ更新・機能拡張

継続
ステップ 期間 内容
無料相談 1-2週間 現状ヒアリング・課題整理・ゴール設定・概算提示
PoC 1-2ヶ月 対象データを限定し、AI検索の効果を実環境で検証
本格導入 2-4ヶ月 全社展開・データ整備・エージェント構築
保守運用 継続 定着支援・データ更新・機能拡張
Case Study

導入事例

さまざまな業界でデータAI活用の実績があります。

金融・士業支援：企業データ管理のAI検索基盤
金融・士業支援

数万社の企業データをAI検索基盤に

課題
数万社の企業情報が複数システムに散在。情報を探すのに毎回数十分。
対応
企業データを統合・正規化し、AI検索基盤を構築。補助金マッチングエンジンも開発。
情報検索時間を大幅短縮。業務の質とスピードが向上。
製造業：マニュアル・手順書のAIテンプレート化
製造業

マニュアル・手順書のAIテンプレート化

課題
紙とPDFのマニュアルが大量にあり、更新・検索が困難。
対応
マニュアル・手順書をAIで構造化。テンプレート化により更新・検索を効率化。
マニュアルの更新・検索が効率化。属人化を解消。
自社SaaS：SAKUBUN AIライティング基盤
自社SaaS

SAKUBUN — 2万ユーザーのAIライティング基盤

実績
自社SaaS「SAKUBUN」の開発・運用実績。2万ユーザーが利用するAIライティングツールの基盤設計・LLM統合・運用を自社で実施。
LLM活用の技術力・運用ノウハウを自社プロダクトで実証。
Why NOVEL

NOVELの強み

大手SIerとは異なる、中堅企業に最適化されたアプローチ。

ファイルサーバーからのAI導入に特化

大規模システム前提ではなく、オンプレのファイルサーバー・Excel・紙の現場から始められるAI導入に特化しています。

コンサルタント + エンジニアの最小2名チーム

「何をやるか」と「どう作るか」を同じチームが担当。要件定義から実装・運用まで一貫した品質とスピード。

PoCで小さく試して、効果を確認してから拡大

いきなり大規模投資を求めません。1-2ヶ月のPoCで効果を実感してから本格導入へ進めます。

LLMに依存しない中立的な技術選定

ChatGPT / Claude / Gemini 等、ユースケースに最適なLLMを選定してご提案。特定ベンダーへのロックインなし。

Pricing

料金体系

まずはPoCで効果を実感。納得してから本格導入へ。

PHASE 1

PoC（効果検証）

1-2ヶ月
100〜300万円
  • 対象データを限定して構築
  • AI検索の効果を実環境で検証
  • 効果レポート付き
  • 本格導入の可否を判断
PHASE 2

本格導入

2-4ヶ月
300万円〜
  • 全社展開
  • データ整備・基盤構築
  • AIエージェント構築
  • 保守運用・定着支援

※ 料金はデータ量・対象範囲・カスタマイズ内容により変動します。無料相談にて概算をお伝えします。

FAQ

よくある質問

ご不明な点はお気軽にお問い合わせください。

はい。Windows Server / NAS をはじめ、SharePoint / Box / Dropbox にも対応しています。オンプレ環境での導入実績が多数あります。
PDF / Word / Excel / PowerPoint / テキストファイルに加え、画像のOCR処理にも対応。CAD / 音声 / 動画ファイルも対応可能です。
お客様のセキュリティポリシーに合わせた構成をご提案します。オンプレ環境での閉域運用も可能です。
はい。PoCで効果を確認いただいた上で、本格導入に進むかを判断いただけます。
コンサルタントとエンジニアがセットで伴走します。技術的な部分はすべてお任せいただけます。
ChatGPT / Claude / Gemini 等から、ユースケース・セキュリティ要件・コストに応じて最適なものをご提案します。特定ベンダーへのロックインはありません。
ここにCTA背景画像（チーム / オフィスのイメージ）

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「ファイルサーバーAI検索サービス」の資料請求や無料相談は、
下記よりお気軽にお問い合わせください。

※ 無理な営業は一切いたしません