AIのためのデータ工場
社内データを一度つなぎ、社員の検索にも、自社開発AIにも。
ファイルサーバーや業務システムに散らばる情報をつなぎ、AIが業務で使える形に整えるデータ基盤です。社員はAI検索で必要な資料を見つけ、自社開発AIは、同じ基盤から業務に必要なデータを取得できます。
一度つないで、どこからでも使う
接続中つなぐ
- ファイルサーバー文書・図面
- 設計システム部品表
- 品質管理品質記録
- 業務システム生産・購買
NeuroF使う
- 社内AI検索社員
- 自社開発AIAPI連携
- 社内アプリAPI連携
- ChatGPT・ClaudeMCP連携
※ 図はイメージです。
＼ 一度つないだデータを、検索にも、AIにも ／
よくある困りごと
そのデータ、AIのたびに
つなぎ直していませんか。
資料は部門やシステムごとに散らばり、AIを作るたびに、データの接続と検索の仕組みを一から用意している。
01
資料がどこにあるか分からない
保存先が分かれ、最新版の図面や過去の記録を探すだけで時間がかかります。
02
AIごとにデータ接続を作り直す
業務AIを作るたびに、データの取り込みと検索の仕組みを個別に開発しています。
03
部門をまたいで調べられない
設計・品質・生産で保存先と形式が異なり、横断して確かめられません。
04
汎用AIに社内データを渡せない
ChatGPTやClaudeを使いたくても、権限や社外送信のルールが整理できていません。
05
検索とAIで、準備が二重になる
社員の検索用と、AI開発用で、同じデータを別々に整えています。
その困りごと、
解決できること ↓
NeuroFで解決
解決できること
一度つないで、
どのAIからも使う
扱うデータ
散らばった社内データを、
ひとつの基盤に
保存先
- ファイルサーバー
- クラウドストレージ
- 設計システム
- 業務システム
設計・製造の資料
- 文書
- 図面
- 部品表
- 設計基準
- 作業標準
品質の記録
- 品質記録
- 検査基準
- 不具合報告書
※ 接続できる保存先・システム・ファイル形式は、事前に確認します。
主な機能
一度つないだデータを、
さまざまな業務に
つなぐ
データ接続
ファイルサーバーや業務システムから、文書・図面・部品表・品質記録などを検索できるようにします。
探す
社内AI検索
自然な言葉で質問すると、保存先を横断して関連情報を探し、回答と根拠資料を表示します。
組み込む
API連携
自社で開発したAIや社内アプリに、社内データの検索・取得を組み込めます。
参照する
MCP連携
対応するChatGPTやClaudeなどのAIツールから、利用権限や社外送信ルールに応じた情報を参照できるようにします。
検索だけで、
終わらせない
社員が使う検索ツールとしてだけでなく、自社開発AIや社内アプリ、ChatGPTやClaudeまで、同じ基盤からデータを渡します。
BEFORE
AIごとに、個別につなぐ
AFTER
NeuroFで、一度つなぐ
| 項目 | AIごとに個別につなぐ | NeuroF |
|---|---|---|
| データの接続 | AIごとに開発する | 一度つなげば共通で使える |
| 検索のしくみ | AIごとに用意する | 同じ基盤を使う |
| 権限・社外送信の管理 | AIごとに設定する | 基盤でまとめて管理する |
| 新しいAIを足すとき | 接続からやり直す | APIやMCPでつなぐだけ |
機能の詳細
何を入れて、
何が返ってくるか
01 データ接続
散らばった保存先を、まとめてつなぐ
ファイルサーバーや業務システムから、文書・図面・部品表・品質記録などを検索できるようにします。保存先ごとに、どのフォルダやデータをつなぐかを決められます。
入れるもの保存先と、つなぐ範囲返るもの検索できる状態のデータ接続先（例）
ファイル設計部 図面・仕様書
品質不具合報告書・検査記録
業務部品表
02 社内AI検索
聞くだけで、保存先を横断して探す
自然な言葉で質問すると、保存先を横断して関連情報を探し、回答と根拠資料を表示します。元資料へのリンクから、すぐに中身を確かめられます。
入れるもの自然な言葉の質問返るもの回答と根拠資料回答（例）
図面A-1023 Rev.C
不具合報告書 2件
根拠元資料へのリンク
03 API連携
自社のAIに、社内データを組み込む
自社で開発したAIや社内アプリに、社内データの検索・取得を組み込めます。AIを作るたびに、データ接続や検索の仕組みを個別に作る手間を減らせます。
入れるもの品番やキーワードなどの条件返るもの関連する資料と、その内容呼び出し（例）
呼び出し元不具合調査AI
条件品番 A-1023
取得報告書・検査基準
04 MCP連携
いつものAIツールから、安全に参照する
対応するChatGPTやClaudeなどのAIツールから、利用権限や社外送信ルールに応じた情報を参照できるようにします。社外に出したくない情報は、対象から外せます。
入れるものAIツールからの問い合わせ返るもの権限とルールの範囲内の情報参照のルール（例）
ツールChatGPT・Claude
参照社外送信を許可した資料
対象外機密区分の資料
活用例
同じ図面や記録が、
検索にも検図にも使える
社員が資料を探す
「この部品の最新版の図面と、過去の不具合を教えて」と聞くと、設計と品質の保存先を横断して探し、元資料へのリンクを返します。
この部品の最新版の図面と、過去の不具合を教えて
最新版は Rev.C です。過去に同じ部位の不具合が2件あります。
- 図面 A-1023 Rev.C（設計）
- 不具合報告書 2件（品質）
自社開発AIが調査を支援する
不具合調査AIが品番をもとに過去の報告書や検査基準をAPIで取得し、原因候補や確認手順の整理に使います。
search(part="A-1023", type=["report","standard"])
- 報告書2023年 ボス割れ
- 報告書2024年 寸法不良
- 検査基準QS-118 第4版
自社開発の検図AIが使う
対象図面と関連する設計基準を取得し、検図や改版比較に活用します。
対象図面
A-1023 Rev.C
設計基準
DS-204
- 穴径の公差
- 肉厚の下限
| 機能 | 使う人・しくみ | つなぎ方 | 主な用途 |
|---|---|---|---|
| 社内AI検索 | 社員 | ブラウザで質問 | 資料探し・過去事例の確認 |
| API連携 | 自社開発AI・社内アプリ | APIで検索・取得 | 不具合調査・問い合わせ対応など |
| MCP連携 | ChatGPT・Claudeの利用者 | AIツールから参照 | 日々の調べもの・文書作成 |
構成
オンプレミス・クラウドに
対応する構成
オンプレミス
社内ネットワーク
- データの取り込み
- 検索
- API連携
- AIモデル・業務AI（任意）
データの取り込み・検索・API連携を社内ネットワーク内に配置できます。AIモデルや業務AIも社内に配置する構成なら、AI処理まで社内で完結できます。
クラウド
社内
ファイルサーバー
クラウド
- 検索・連携基盤
- API連携
- MCP連携
クラウド上に検索・連携基盤を配置します。社内のファイルサーバーも対象にする場合は、接続経路とクラウドへ送る情報の範囲を、社内ルールに合わせて設計します。
| 項目 | オンプレミス | クラウド |
|---|---|---|
| 検索・API連携の配置 | 社内ネットワーク内 | クラウド上 |
| AI処理 | 社内で完結できる | クラウドで行う |
| 社内のファイルサーバー | そのまま対象にできる | 接続経路を設計して対象にする |
| 向いているケース | 機密性の高い図面・記録が中心 | 早く始めたい・拠点が多い |
導入の流れ
STEP01
お問い合わせ
つなぎたいデータや使いたいAIを、整理できていない状態のままでお聞かせください。
STEP02
ヒアリング
データの保存先、業務システム、つなぎたいAI、社内のセキュリティのルールをうかがいます。
STEP03
構成の設計
オンプレミス・クラウドの配置、つなぐ範囲、利用権限と社外送信のルールを決めます。
STEP04
一部のデータで検証
特定の部門や保存先のデータで、検索とAPI・MCP連携を試します。
STEP05
導入・対象の拡大
つなぐデータと、使うAIや業務を、順に広げていきます。
Q&A