Cosnex(コズネクス)は、社内データを集めて整理し、生成AIで検索・回答できるようにするAIデータ統合プラットフォームです。当社はCosnexを開発・提供しています。機密データを外部に出しにくい企業でも使えるよう、処理を社内で完結させる構成を選べます。導入を検討する方向けに、できること、導入構成、導入の流れ、料金の決まり方を図解します。
この記事の要点
- Cosnexは、社内データの集約・検索・生成AI活用を安全な環境で実現するプラットフォーム
- 導入構成は2種類。完全閉域のローカル構成(構成A)と、クラウドAIを併用する構成(構成B)から選べる
- 構成Aは、社内GPUサーバーで処理を完結させ、データが外部に出るリスクを限りなく抑える構成
- 主な機能は、根拠つきチャット、高性能RAG、Q&A、議事録、データ取込、ファイルナレッジ化、ノートブック、画像/OCR
- 料金は、アカウント数や導入環境、LLMの使い方で決まる。まず小さく検証してから本格導入できる
社内にデータがあるのに活かせない 5つの課題
多くの企業では、社内にデータがあるのに、業務に活かしきれていません。Cosnexの紹介資料では、次の5つの課題が挙げられています。
| 課題 | 起きていること |
|---|---|
| データ散在 | 過去の資料が複数のフォルダやサーバーに散在し、必要な情報がどこにあるか分からない |
| 検索の非効率 | 必要な情報を探すのに時間がかかり、本来の業務を圧迫している |
| 知識の属人化 | ベテラン社員や特定の担当者に知識が集中し、ノウハウが組織の資産になっていない |
| セキュリティ制限 | 機密情報を外部の生成AIに入力できず、便利なAIツールの活用が制限されている |
| 導入・運用の不安 | AIを導入しても、回答精度や運用方法に不安がある |
Cosnexとは社内データを集めて活用するAIデータ統合プラットフォーム
Cosnexは、散在する社内データを構造化して一箇所に蓄積し、集約・検索・生成AI活用を安全な環境で実現するプラットフォームです。社内に蓄積された資料をAIに参照させ、自社の業務に即した回答を返します。
社内データを外に出さずに使える仕組み
Cosnexは、外部に出せない大事なデータも、ローカルでAIに活用できます。資料は元の場所に置いたまま取り込めます。構成A(後述)では、AIの処理をPCの中、または社内サーバーの中で完結できます。ただし、外部のAIサービス(OpenAI APIなど)を使うモードを選んだ場合は、この限りではありません。また、モデルの追加・ダウンロード時のみ、インターネット接続が必要です。
使い方は3ステップです。1つ目は、このPCやファイルサーバーのフォルダにある資料を取り込みます。2つ目は、参照する範囲やQ&A、議事録、参照先の組み合わせをまとめて準備します。3つ目は、参照先を指定してチャットで質問すると、根拠の資料も確認できます。
Cosnexの導入構成 完全閉域とクラウドAI併用の2種類
セキュリティ方針に合わせて、2つの構成から選べます。
・ローカルLLMを活用
・社内ファイルサーバーとセキュアに同期
・インターネット接続が不要な設計
→ データが外部に出るリスクを限りなく抑える構成
・外部の最新・高性能なLLMを活用できる
・機密性や用途に合わせて、データとLLMを使い分ける
・初期の設備投資を抑え、早く導入できる
| 構成A 完全閉域・ローカル | 構成B クラウドAI併用 | |
|---|---|---|
| AIの処理 | 社内GPUサーバーのローカルLLM | OpenAI APIなどのクラウドAIと連携 |
| インターネット接続 | 不要な設計 | クラウドAIとの連携に必要 |
構成Aは、完全に自社で完結する設計のため、データが外部に出るリスクを限りなく抑えられます。資料では、製造業(知財保護・設計データの秘匿)、金融(顧客情報の保護)、法務・特許事務所、研究開発部門、官公庁・地方自治体に推奨されています。構成Bは、外部の最新・高性能なLLMを活用できる一方、データの取り扱いは、機密性に合わせた使い分けが前提になります。
Cosnexの主な機能
機能は、Cosnex 5.0の機能一覧に基づきます。
| 区分 | 機能 | 概要 |
|---|---|---|
| チャット | チャット | 社内の資料を参照先にして質問し、根拠つきで回答を得る |
| チャット | 画像を追加/OCR | 画像の内容や、画像内の文字を読み取って質問する(画像推論モデルの設定が必要) |
| データ活用 | Q&A | 決まった質問と回答を登録し、AIにそのまま使わせる。資料からAIに自動でQ&Aを作らせることもできる |
| データ活用 | 議事録 | 会議の音声を文字起こしし、校正・要約まで行う |
| データ活用 | データ取込 | 社内のファイルを登録し、検索できる状態にする |
| データ活用 | ファイルナレッジ化 | AIに参照させる資料の範囲を切り出す |
| データ活用 | ノートブック | よく使う参照先の組み合わせと回答時の指示を保存する |
高性能RAG 根拠に基づいた回答を引き出す
RAG(検索拡張生成)とは、外部の知識ベースから事実を検索して、その内容をもとにLLMに回答を生成させる仕組みです。Cosnexは、当社独自の方法で、通常のRAGよりも精度の高い回答を抽出できるとしています(特許出願中)。Excel、CSV、Word、PDFなどのファイルを事前に取り込んでおくことで、必要な情報だけを回答します。
回答の根拠を画面で確認できる
チャットでは、回答に使った資料をその場で確認できます。回答は、WordやMarkdownなどの形式で保存・出力できます。
Cosnexの導入の流れ
Cosnexの導入は、大規模な契約を前提にせず、まず低リスクに検証できる進め方です。
Cosnexの提供だけではなく、導入環境の構築、システム開発、社内定着までを一気通貫で支援します。
Cosnexの料金は何で決まるか
具体的な金額は、お問い合わせください。料金は、主に次の要素で決まります。
| 要素 | 内容 |
|---|---|
| アカウント数 | アプリ版のライセンスは、利用するアカウント数に応じて決まります。アカウントを追加する場合は、追加分の料金がかかります |
| LLMの使い方 | ローカルLLMを利用する場合は、トークンコストはかかりませんが、別途GPUマシンが必要です。OpenAIのAPIを利用する場合は、APIの取得が必要で、当社で取得を代行するときはトークンコストなどの実費がかかります |
| 導入環境の設定 | DGX Sparkへの設定などを当社に依頼する場合は、初期費用がかかります。お客様自身で構築した場合は、初期費用は発生しません |
| 地域 | 首都圏以外の地域は、別途見積もりです |
現在、無料版の提供はありません。まずはデモ環境の提供と、無料相談から始められます。
Cosnexの導入事例
自動車部品メーカーのN社様(年商3,000億円規模)では、過去の資料やデータの活用に課題がありました。先人のデータ整理、RAG/DBへのメタデータ登録、情報検索のスピード向上に取り組み、設計作業の効率が50%向上、データ分析時間が85%削減されたと、当社の事例で紹介しています。
よくある質問
Cosnexとは何ですか
社内データの集約・検索・生成AI活用を、安全な環境で実現するAIデータ統合プラットフォームです。
社内のデータが外部に出ることはありますか
構成A(完全閉域・ローカル構成)では、AIの処理を社内で完結させるため、データが外部に出るリスクを限りなく抑えられます。構成B(クラウドAI併用)では、OpenAI APIなどの外部AIとの連携が前提になるため、データの取り扱いを機密性に合わせて決めます。
どのようなファイルを取り込めますか
Excel、CSV、Word、PDFなどのファイルを取り込めます。資料は、元の場所に置いたまま取り込めます。
無料で使えますか
現在、無料版の提供はありません。まずはデモ環境の提供と無料相談から始められます。金額は、お問い合わせください。料金は、アカウント数や導入環境などで決まります。
導入には何が必要ですか
ローカルLLMを利用する場合は、別途GPUマシンが必要です。クラウドAI(OpenAI APIなど)を使う構成では、APIの取得が必要です。DGX Sparkへの設定などを当社に依頼する場合は初期費用がかかり、お客様自身で構築した場合は初期費用は発生しません。
Cosnexは社内データを安全に活用するプラットフォーム
Cosnexは、散在する社内データを集約・検索し、生成AIで活用するためのプラットフォームです。完全閉域のローカル構成と、クラウドAI併用構成を選べ、まず小さく検証してから本格導入できます。機密データを扱う製造業や金融などで、AI活用を進めたい方に向いています。
製造業での導入の全体像は製造業のオンプレミスAI導入ガイド、ローカルLLMの選び方は業務で使えるローカルLLM9選で解説しています。Cosnexの概要資料は、お問い合わせください。
