ACCELERATE ENTERPRISE DX WITH AI

社内に眠る「知識」を、
企業の競争力へ。

社内のドキュメント・ノウハウ・業務知識をAIでつなぎ、必要な人に、必要な情報を、安全に。企業がAIを本格活用するためのナレッジ基盤です。

KNOWLEDGEAI AGENTGOVERNANCE

AI検索デモを体験する自社での活用方法を相談する

V-BRAIN · ENTERPRISE AI PLATFORM

エンタープライズ基準の信頼性と安全性

情報漏洩のリスクを排除し、組織のアクセス権限をそのまま継承。大企業・厳格なセキュリティ要件を満たすAI基盤を提供します。

01 / SECURITY & ACL

権限に基づいた回答

役職・部署のアクセス権限をそのまま継承

社員ごとに閲覧権限のある情報のみを参照して回答を生成。入力データや社内文書が外部LLMの学習に利用されることは一切ありません。

Active Directory / IdP 連携外部学習への不使用

02 / WORKFLOW & RAG 2.0

散在ナレッジの統合・AI構造化

Drive・Slack・Teamsから引用付き即時回答

社内各所に散らばるドキュメントをNeural Coreが自動連携・構造化。すべての回答に引用元リンク（Citations）を提示します。

マルチソース自動同期根拠リンク（Citations）提示

03 / INFRA & SUPPORT

オンプレミス・プライベート対応＆導入から運用まで伴走支援

閉域網展開から社内定着まで一貫サポート

AWS/Azure/GCP専用VPCや完全オンプレミス閉域網に対応。データクレンジングからPoC検証・定着まで専任チームが伴走します。

専用VPC / 閉域網専任AIエンジニア伴走

MCP CONNECTOR · CLAUDE / CHATGPT / GEMINI INTEGRATION

Claude / ChatGPT / Gemini を社内ナレッジに直結する

Model Context Protocol (MCP) や API 連携に対応。Claude、ChatGPT、Gemini などの使い慣れた AI 環境から、V-Brain の権限管理付き社内ナレッジへ安全・高精度にアクセス。

✦社内ナレッジ検索 (V-Brain MCP)▾

MCP Connected

✳Claude Opus 5▾

「製造業向けに、同規模の導入実績はありますか？」

✳

Claudevia V-Brain MCP Hub

Tool: vbrain_search_knowledgeMCP v1.2
● 200 OK (180ms)
Parameters: { query: "製造業 導入実績 同規模", strict_acl: true }
Status: ✓ 2件の社内ドキュメントを取得（役職ACL権限照合済み）

直近2年で同規模の製造業案件が4件あります。うち2件は同じ基幹システム連携を含みます。提案書と体制図は下記の資料に含まれています。

参照根拠 (Citations):● 全ての回答に根拠リンクを表示

提案書_2025_A社.pdf

ACL Verified · Verified Citation

案件管理DB_Q4

ACL Verified · Verified Citation

Copy

V-Brain Hub

Opus 5

Claude / ChatGPT / Gemini can search company files and databases via V-Brain Model Context Protocol.

01 — 課題

こんなお悩みはありませんか？

AIを導入したいのに、社内情報が整理されておらず、誰に何を見せてよいかも決まっていない。多くの企業が、同じところで止まっています。

推定ロス合計 · 1人あたり / 週

0.0時間 / 週

上記4項目の合計（待ち時間・重複作業を含む）。うち情報探索そのものは約2.5時間/週です。

推定ロス · 01

01 / SEARCH & DISCOVERY

損失: +2.5h / 週

「あの資料、どこにあったっけ？」が毎週起きている

Google Drive、Slack、Teams、SharePoint… ツールごとに情報が分散し、探すだけで時間が消えていく。

PROBLEM: Google Drive, Slack, Teams, SharePoint に情報が散在

推定ロス · 02

02 / KNOWLEDGE SILO

損失: +3.5h / 週

担当者しか知らない情報が多く、属人化している

「〇〇さんに聞かないとわからない」状態が常態化し、退職や異動のたびにノウハウが失われる。

PROBLEM: 「〇〇さん不在で業務停止」ノウハウがブラックボックス化

推定ロス · 03

03 / STALE REPO

損失: +3.0h / 週

過去のプロジェクト資料を活用できていない

似たような提案書や設計書を、毎回ゼロから作っている。過去の成功・失敗事例が埋もれている。

PROBLEM: 過去の提案書・設計書が埋もれ、毎回ゼロから車輪の再発明

推定ロス · 04

04 / SUPPORT BURDEN

損失: +3.0h / 週

社内問い合わせの対応に追われている

管理部門や情シスに、同じような質問が何度も来る。業務マニュアルはあるのに読まれない。

PROBLEM: 総務・情シスへ同じ質問が殺到、マニュアルが読まれない

02 — 解決

V-Brainが、社内の知識とAIをつなぎます。

社内版ChatGPTではなく、企業がAIを本格活用するための基盤です。ナレッジの整備・AIの活用・権限管理を、ひとつの層で担います。

KNOWLEDGE

取り込み済みドキュメント

30,142 件 / 構造化済み

01 / KNOWLEDGESCATTERED → STRUCTURED

散らばった情報を、使える知識に

SharePoint、Google Drive、Box、Teams、Slack… 置き場所を変える必要はありません。そのままの状態でAIが読み取り、知識として整理します。

既存の保管場所のまま連携

更新を自動で追随

主要なファイル形式に対応

02 / AI AGENTSEARCH → WORKFLOW

知識を、業務のなかで使う

「検索して終わり」ではありません。過去の資料をもとに提案書のドラフトを作る、障害対応の経緯を追う、規程の案内をする——業務のアクションまで担います。

提案書・仕様書のドラフト作成

問い合わせへの自動一次対応

普段使うツールから利用

03 / GOVERNANCESECURE BY ROLE

見せてよい情報だけを、AIが答える

役員には役員向けの情報、一般社員には一般向けの情報。社内のアクセス権限をそのまま引き継ぎ、権限外の情報はAIが回答に含めません。

既存のアクセス権限を継承

外部学習にデータを使わない

回答の根拠（出典）を提示

04 — 活用イメージ

部門ごとに、使いどころがあります。

提案の質とスピードを上げる

ベテランの引き出しにあった情報を、担当者が自分で引き出せる。

類似案件の提案書と結果をまとめて確認

製品仕様や実績の問い合わせに即答

議事録から次アクションを整理

参照する社内データ

Google DrivePowerPointExcelSalesforceSlack

LIVE Q&A DEMONSTRATION

ユーザーの質問

「製造業向けに、同規模の導入実績はありますか？」

V-Brain の回答権限確認済

直近2年で同規模の製造業案件が4件あります。うち2件は同じ基幹システム連携を含みます。提案書と体制図は下記の資料に含まれています。

提案書_2025_A社参照可

案件管理DB参照可

導入報告書参照可

05 — セキュリティ

企業利用を前提とした、セキュリティ設計。

「AIだから全部見える」ではなく、「その人が見られる情報だけをAIが回答する」。

インタラクティブ役職シミュレーター

LIVE ROLE-BASED ACL ENGINE

QUERY EXECUTEDSAME PROMPT

「今期の全社利益と各事業部の原価状況を教えてください」

経営・財務全権限が自動適用されました

SECURITY GUARDRAIL & FILTERED ANSWER

全社取締役会議事録および経営財務DBより抽出：営業利益率は前年比+12%で推移しています。各部門別の原価詳細は役員専用レポートをご参照ください。

ロール別の権限テーブル

V-Brain のアクセス制御マトリクス

ACL PERMISSIONS INHERITED

役職	経営資料	営業資料	開発資料	回答の範囲
経営層	✓ 閲覧可	✓ 閲覧可	✓ 閲覧可	全社の資料を参照して回答を生成
営業部長	✕ 権限外	✓ 閲覧可	✕ 権限外	担当領域と公開情報のみ参照して回答
開発担当	✕ 権限外	✕ 権限外	✓ 閲覧可	担当プロジェクトと共通仕様のみ参照して回答

4つの防御レイヤー

権限の継承

既存の部署・役職設定をそのまま適用

監査ログ

誰が何を参照したかを全件記録

データの取り扱い

社内データを外部モデルの学習に使用しない

導入形態

クラウド／プライベート／オンプレミス

SSO連携

Entra ID・Google Workspaceに対応

暗号化

保存時・通信時ともに暗号化

出典の明示

回答の根拠となる資料を提示

段階的な公開

部署単位で対象データを限定して開始

06 — 導入効果

V-Brainで、業務はこう変わる。

社内版ChatGPTではなく、企業がAIを本格活用するための基盤です。ナレッジの整備・AIの活用・権限管理を、ひとつの層で担います。

これまで (BEFORE)TRADITIONAL ISSUES

資料を探すのに毎回15〜30分かかり、見つからないこともある

ベテラン社員にチャットで毎回質問し、回答を待つ時間が生じる

部署ごとにツールが分かれ、横断的な情報共有ができない

引き継ぎに何週間もかかり、過去の経緯が失われる

V-Brain導入後 (AFTER)V-BRAIN POWERED

質問すれば、根拠資料のリンク付きで数秒で回答が返ってくる

蓄積されたノウハウをAIが代理で回答し、担当者はコア業務に集中

社内すべてのドキュメントを横断して検索・再利用が可能に

過去の経緯や意思決定の理由を、新規参画者でも即座に把握

10s

情報探索時間

平均20分の資料探しから10秒で即座に回答

99.4%

回答精度・再現率

正規ドキュメントのみを根拠に出典明示

100%

ACL権限継承

既存の役職・部門セキュリティを完全維持

07 — 導入事例

まず、私たち自身が使っています。

売り物として作ったのではなく、自社の課題を解いた仕組みを製品化しています。

VNEXT JAPAN 150名開発組織のナレッジDX

VNEXT JAPANでの活用事例

150名規模の開発組織における社内ナレッジ活用

SELF ADOPTION

従来 · BOTTLENECK

資料・プロジェクト情報・技術ノウハウが分散。過去案件を探せず、担当者頼みになっていた。

V-Brain導入後 · IMPACT

検索・提案準備・キャッチアップを効率化。新規参画者が自力で経緯を追える体制へ。

150+

アクティブ社員数

30,000+

統合ドキュメント

75%

情報探索時間削減

※ VNEXT JAPAN 社内での自社導入における実測値。対象は開発組織の情報探索業務であり、業務内容・データ整備状況により結果は異なります。

08 — 導入の流れ

小さく始めて、全社へ。

1部署・1データソースから。効果を確認しながら広げます。

STEP 01

ヒアリング

課題とデータ状況を整理し、着手点を決めます。

STEP 02

スモールスタート

1部署で接続し、実務で使える精度を検証します。

STEP 03

部門展開

対象データと部署を拡大し、権限設計を本番へ。

STEP 04

全社基盤へ

全社の知識がつながる基盤として定着させます。

09 — FAQ

よくあるご質問

エンタープライズ導入におけるセキュリティや運用に関するご質問にお答えします。

Q. 社内データが外部LLM（ChatGPT等）の学習に使われることはありますか？

Q. 既存のMicrosoft 365やGoogle Workspaceのアクセス権限はそのまま引き継がれますか？

Q. オンプレミス環境や専用プライベートクラウドでの構築は可能ですか？

Q. PoC（概念実証）の期間や進め方はどのようになりますか？

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