株式会社Unyte、企業のチャット履歴をデータソースとしたRAGを手軽に構築できるBackend as a Service「vjra(ヴィジュラ)」をリリース

株式会社Unyte
チャットの前後関係まで読み解き、埋もれている社内ナレッジの活用を促進するRAG基盤を提供




AIとブロックチェーンを活用した貢献証明プラットフォームの開発を行う株式会社Unyte（本社：東京都千代田区大手町、代表取締役：上泉雄暉）は、LLM/RAGを業務やプロダクトに組み込みたい開発者・開発チーム向けに、チャットログを基盤としたRAG(※)の構築ができるBackend as a Service「vjra(ヴィジュラ)」をローンチしました。

※RAGとは「Retrieval-Augmented Generation」の略語で、単独では知識の更新ができない生成AIに対し、ユーザーが自身の持っている情報を教えることで、そのデータを用いてより精度の高い回答を生成させる仕組みのことを指します。

vjraを活用することで、SlackまたはDiscordのチャットデータをソースとしてユーザーからの質問に回答ができるAIサービスを簡単に構築することができます。構築したRAGはAPIを通じて簡単に呼び出せるため、社内での利用を通じた業務効率化はもちろん、システム開発を行う企業様において、他社のAIサービスやDXソリューションの開発にもご利用いただくことが可能です。

Unyteは今後、AIを用いてユーザーの貢献度を可視化し、ブロックチェーンに刻むことで半永久的に自身の活動履歴を証明できる貢献証明プラットフォームの開発を通じ、「いい人がいい思いをできる、信用のインフラ」を構築します。

vjraを開発した背景

Unyteは、「儲かること」ではなく「いいこと」をしたときにお金や機会が与えられる仕組みを、Web3やAIなどの先端技術を通じて社会実装したいと考えています。
現在はAIを活用し、会社やコミュニティにおけるメンバーの貢献を可視化するためのツールを開発しています。
しかし、その開発過程において、チャットログをはじめとする膨大な企業の保有データの前処理やRAG構築などのプロセスを自動化できるサービスが存在しないことに気がつきました。 既存のRAG開発は構築に多額の初期費用がかかり、また機能としてはナレッジ検索のみに留まっているケースが多く、手軽に精度の高いRAG基盤を作るための手段は限られています。
そこで、まずはチャットやドキュメントをはじめとした組織におけるあらゆるデータをAIにより解析し、評価する基盤を提供するプロダクトを開発し、その後に一人ひとりの活動と隠れた貢献を可視化するためのインフラを作りたいという考えに至りました。

vjraが解決する課題

一方で、企業のさまざまなデータ基盤を統合し、AIに読み込ませることができる状態を作ろうとすると、以下のような課題に直面しました。
- 取り扱うデータ量が多すぎるため、AIに読み込ませることができない
- データそれぞれの背景にある文脈を読み取れないため、解析の精度が低い
- 機密情報保護の観点から社内で利用許可が降りない

これらを解決するため、Unyteはあらゆる企業が自社のデータをAIに解析させる基盤を簡単に構築できる「vjra」を開発しました。第一弾として、Slack等の社内チャットのデータを解析できるベータ版を提供します。

vjraの特徴

vjraは、企業がAIに自社のデータを簡単に読み込ませることができるプロダクトです。
主に以下の特徴を備えています。
- RAGを活用し、取り扱えるデータ量を最大化vjraは、Slackやドキュメント、Issueなど社内に散在する情報を「文脈付きデータ」として単一の構造化データベースに統合し、その上でRAGを用いて必要な情報だけを高精度に呼び出します。これにより、数年分のチャットログや大量のドキュメントを扱うようなケースでも、性能を落とすことなくAIに読み込ませることが可能になります。

- 文脈情報を取得し、解析の精度を向上vjraは、メッセージ単体ではなく、その前後のやり取りや添付資料、スレッド構造、発言者・チーム・トピックなどのメタデータを合わせて解析することで、一見あいまいなメッセージの背景にある意図や案件を特定します。各チャットやユーザー、チャンネルを紐づけ、質問ごとにキーワード検索・セマンティック検索・SQL検索の最適な組み合わせを自動で選択するため、単語ベースではなく文脈ベースで関連ログを取得でき、貢献度の評価やナレッジ検索、レポート生成の精度を大幅に高めることができます。

- 機密情報の漏えいリスクを大幅に低減vjraは、自社クラウド基盤やプライベート推論環境の中にも構築できるアーキテクチャを採用しており、チャットログや社内ドキュメントといった機密性の高いデータを外部SaaSに渡さずに解析できます。これにより、アクセス権限やログ管理を既存のセキュリティポリシーの範囲内で統制しつつ社内向けAIチャットボットや貢献度可視化ダッシュボードなどを安心して構築・運用することが可能になります。

導入企業様からのコメント

NISSAN PASSPORT BETA



ＴＢＷＡ＼ＨＡＫＵＨＯＤＯ
宇津 稔様 　上村 周平様
ファンコミュニティには、価値観や関わり方、熱量の異なる多様なメンバーが存在しますが、このツールを使うことでその中でも本当にブランドに貢献している方々の存在が、非常にクリアに可視化されると感じました。 単なる投稿数やアクティブ度だけでなく、マーケティング的な貢献はもちろん、コミュニティを盛り上げてくれる人、他のメンバーを支えてくれる人など、それぞれの役割や思考性が立体的に理解できる点が特に印象的です 数字では捉えきれなかった「人の温度感」や「文脈」を、AIが整理し、判断材料として提示してくれる。 ファンコミュニティを単なる場ではなく、共創の資産として育てていくための実践的なツールだと感じました。
おさかなだお長崎



東急不動産ホールディングス株式会社
グループCX・イノベーション推進部 デジタル戦略グループ　グループリーダー
岸野 麻衣子様
Discordの内容を読み取って教えてくれるので、最近参加したメンバーでもこれまでのおさかなだおの活動、PJの概要を抽出できてとても便利でした。メンバーの方が試しにあるPJの説明文を出してもらったところ、ほぼ修正なしでプレゼンで使える文章が出てきました。それを使ってオンボーディングとなるイベントで活用出来ました。 また、投稿された長崎のおさかなの食レポからX用の発信内容を作れたりと、様々な使い方が出来そうです。 時間も空間も分散的に活動が生まれるコミュニティという形態の中で、うまく話や情報を繋ぐことが出来ています。 登録も簡単で特に質疑もなくスムーズに利用できています！
RuleMakersDAO



一般社団法人 RULEMAKERS DAO
塩澤 好貴様
まず、その精度に驚きました。複雑な議論プロセスや、規程などの込み入った文章にも性格に対応し、返答を作成してくれるので、これまでのコミュニティでの論点や、議論の主導していた方々などが明確になり、大変助かってます。チャンネル別にAIの読み取りの可否を設定できる点も使い勝手が良いなと感じました。

利用方法

vjraのwebサイトはこちらです。
https://vjra.ai
vjraのベータ版は、以下の手順で利用できます。
- vjraのダッシュボード（https://app.vjra.ai/）にアクセスします。
- ワークスペースページからSlackまたはDiscordのBotを追加し、必要に応じてSlackまたはDiscord側で取り込みたいチャンネルの閲覧権限をbotに付与します。
- vjraのダッシュボード上で「チャンネルリストを更新」をクリックしSlackまたはDiscord botの設定と同期したのち、最終的に取り込みたいチャンネルを選択します。
- ダッシュボード上でチャットの取り込みを開始すると、選択したチャンネルの過去ログが自動的に蓄積され、取り込み完了後すぐにチャット履歴の検索や貢献度レポートの作成にご利用いただけます。
- 自社クラウド基盤上での構築やエンタープライズ企業様向け機能の利用をご希望の企業様は、お問い合わせフォーム（https://vjra.ai/contact）よりお気軽にお問い合わせください。