ベクトル検索・類似検索とは？
ベクトル検索・類似検索とは、言葉が違うと社内検索で見つからないという状態を、仕組みで解消することです。qdrant-loaderは、この用途に使えるオープンソースのひとつです。多様なデータソースから検索可能な知識ベースを構築するためのベクトルデータベースツールキットです。
- ConfluenceやJIRAからのデータ自動取り込み
- PDFやOffice文書のベクトル化と検索基盤構築
- マルチプロジェクトにおける知識管理
- セマンティック検索を用いた社内ナレッジ検索
- AIアシスタントへの知識ベース連携
qdrant-loaderを使うと何が変わるのか
Confluence、JIRA、Gitなどの複数のデータソースから自動的にデータを取り込み、検索可能な知識ベースを構築できます。PDFやOfficeファイル、画像などのインテリジェントなファイル変換機能や、マルチプロジェクト管理機能を備えています。セマンティック検索に対応しており、高度な情報探索を実現します。また、MCPサーバーが含まれているため、AIアシスタントとのシームレスな統合も可能です。
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。
qdrant-loaderの日本語対応（実測）
qdrant-loader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 | 50 |
| 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qdrant-loader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。ベクトル検索・類似検索のどこから手を付けるかを決めます。
2〜4日目
qdrant-loader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。
ベクトル検索・類似検索を、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〜） qdrant-loaderについて相談するベクトル検索・類似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 |
|---|---|---|
| codexray | リポジトリの内容をリアルタイムで理解するローカルな知識学習MCPです。 | 日本語ファイルなし |
| drizzle-cube | Drizzleをベースとした多次元セマンティック層とセルフサービス分析モジュールです。 | 日本語ファイルなし |
| mprove | Malloyセマンティック層を活用したオープンソースのAIエージェント型ビジネスインテリジェンスです。 | 日本語ファイルなし |
| SML | セマンティック・モデリング言語（SML）のためのオープンソース・リポジトリです。 | 日本語ファイルなし |
| publisher | Malloyデータ言語のためのオープンソース・セマンティックモデルサーバーです。 | 日本語ファイルなし |
