社内ナレッジ検索とは？
社内ナレッジ検索とは、社内の資料が探せないという状態を、仕組みで解消することです。datachainは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。非構造化データのコンテキスト層を構築するデータ管理基盤です。
- AIエージェントのための知識ベース構築
- クラウドストレージ上の非構造化データのバージョン管理
- MLOpsにおけるデータ処理パイプラインの整備
- 型定義を伴う一貫性のあるデータセットの作成
- マルチクラウド環境でのデータコンテキスト層の共通化
datachainを使うと何が変わるのか
datachainは、S3、GCS、Azureといったクラウドストレージ上の非構造化データを、型定義やバージョン管理を伴うデータセットとして扱うためのコンテキスト層を提供します。Pythonで記述され、AIエージェントや知識ベースの構築、MLOpsなどのワークフローに統合することが可能です。データの処理プロセスを体系化し、一貫性のあるデータ活用を支援するエンジニアリングのための基盤です。複雑な非構造化データを整理し、機械学習やAIアプリケーションの開発における信頼性の高いデータソースとして機能させます。
すでに世界で使われている完成品を土台にするので、同じものをゼロから作るより短い期間で済みます。当社は、この土台に対して日本語化、画面や項目の変更、権限、帳票、既存システムとの連携を加えて、御社の業務に合う状態にします。
datachainの日本語対応（実測）
datachainには日本語のファイルがありません。日本語化から始める必要があります。
| ライセンス | Apache-2.0 |
|---|---|
| 主な言語 | Python |
| GitHubスター | 2,808 |
| 日本語ロケール | 日本語ファイルなし（0ファイル） |
GitHubの公開ファイル一覧から日本語ロケールの実ファイルを数えた結果です。配布用のビルド成果物は除いています。技術的な詳細はdatachainのOSS情報にまとめています。
進め方は？
進め方とは、現場を見て対象を決め、動くものを見ていただきながら作り、御社の環境へ導入するまでの流れのことです。書類で仕様を固めてから作る進め方はしません。
1日目（無料）
現場に伺い、いまのやり方を見せていただきます。社内ナレッジ検索のどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
datachainを土台に、御社のPCで目の前で開発します。動くものを見ながらその場で直します。
5日目
御社の環境へ導入し、ソースコードと開発ノウハウをお渡しします。以後は自社で改造できます。
その後
追加の作り込みが必要なら、範囲を決めてあらためてお見積もりします。延長を前提にした進め方はしません。
この方法が向かないのは？
向かないのは、基幹システムの全面刷新や、複数部門にまたがる大規模な仕組みのことです。15時間という枠では作り切れません。また、決まった手順を正確に繰り返すだけの処理は、AIを使わないほうが速く確実です。当社ではその部分は普通のプログラムとして作ります。
社内ナレッジ検索を、まず15時間で試す
名古屋市内なら、1日3時間×5日間の計15時間・税別15万円で試せます。初日3時間のヒアリングと提案は無料です。御社のPCと御社名義のAIエージェントで目の前で開発するので、作り方ごと社内に残ります。成果物とソースコードはお客様のものです。
AI導入お試し実験を見る 動くデモを先に見る（110,000円〜） datachainについて相談する社内ナレッジ検索に使える他のオープンソース
同じ用途に使える土台は他にもあります。ライセンス、日本語対応、規模を比べて選べます。
| 名前 | できること | 日本語 |
|---|---|---|
| atomic | セマンティックなつながりを持つ、セルフホスト型の個人知識ベースです。 | 日本語ファイルなし |
| my-wiki | 証拠に基づいたナレッジを構築・共有できるAI搭載のWikiアプリです。 | 日本語ファイルなし |
| Trilium | ナレッジグラフを活用したパーソナルな知識ベース構築ツールです。 | 日本語ファイルあり |
| pygraft | 合成スキーマやナレッジグラフを生成するための構成可能なツールです。 | 日本語ファイルなし |
| chubbyskills | 中国の主要SNSからコンテンツを収集し、個人知識ベースへ統合するAIスキルセットです。 | 日本語ファイルなし |
