FILE STORAGEfolder
置いたファイルを、そのまま保存
- remove検索はファイル名やフォルダ頼み
- remove集計には手作業で転記が必要
- removeファイル同士の関係は分からない
databaseどんな情報もAI Readyにする AI BaaSAI時代は、なんでもデータ化。
入れた瞬間から、
使えるデータに。
PDF、Excel、PowerPoint、画像、動画、Markdown、テキスト、紙、業務システム。形式を問わず投げ込むだけで、そのまま保管するストレージにも、検索・分析できるデータベースにもなります。データ量が多ければ、御社専用のデータベースを構築することも可能です。
data-pocket / structured-view
入力抽出データ
契約書_A社_2026.pdf
arrow_forward取引先: A社金額: ¥1,200,000期日: 2026-08-01
売上実績_7月.xlsx
arrow_forward店舗: 渋谷店売上: ¥8.4M前月比: +12%
領収書_0421.jpg
arrow_forward費目: 交通費金額: ¥3,200
対応フォーマット
PDF
PPTX
Excel / CSV
JPG / PNG
MP4 / 動画
Markdown
TXT
+ 紙・スキャン+ SaaS+ APIストレージにも、データベースにもなる。
ファイルはそのまま保管しながら、中身は検索・分析できるデータとしても機能します。保管場所と、使えるデータ基盤を、ひとつで。
DATA POCKETaccount_tree
取引先
金額
期日
ステータス
中身を読み、構造化して保存
- check元ファイルもストレージとして保管
- check文章・表・画像から情報を抽出
- checkAI検索・分析にそのまま利用
- checkAPI・表・レポートで取り出せる
データはある。でも、
AIには使えない。
AI活用の前に立ちはだかるのは、モデル選びではなく、データを探し、読み、整え、更新し続ける仕事です。
folder_off
形式も場所も、ばらばら
PDF、Excel、画像、紙、各種SaaS。必要な情報が散らばり、探すだけで時間がかかる。
database_off
データはある。でも使えない
ファイルのままでは集計や横断検索が難しく、AIに渡しても正確な分析につながらない。
manage_search
根拠まで追えない
回答やレポートが作れても、どの資料のどこを根拠にしたか確認できなければ業務で使えない。
sync_problem
更新が続かない
一度整えても、日々増えるデータを手作業で反映していては、すぐに古い基盤になってしまう。
入れる。整う。使える。
データポケットは、取り込みからAI活用までを分断しません。
upload_fileSTEP 01
STEP 01
形式を問わず、ひとつの入口へ
ファイルをそのままアップロード。紙資料のスキャンや、業務システムとのAPI接続にも対応します。
- checkPDF・PPTX・Excel・CSV
- checkJPG・PNG・動画(MP4)・音声
- checkMarkdown・TXT・議事録
- checkSaaS・業務システム連携
- check定期取り込みパイプライン
account_treeSTEP 02
STEP 02
内容と関係性を保ったまま構造化
単にテキスト化するのではなく、人・企業・商品・取引などの意味と、元資料へのつながりを保って格納します。
- checkAI-OCRとドキュメント解析
- checkエンティティ・関係性の抽出
- check表記ゆれ・項目の正規化
- check元ファイルと出典の保持
travel_exploreSTEP 03
STEP 03
検索・分析・レポートとして取り出す
預けて終わりではありません。自然な言葉で検索し、数字を分析し、レポートやデータとして再利用できます。
- checkAIによる横断検索
- check数値集計・傾向分析
- checkレポート自動生成
- checkデータ出力・外部連携
groups
御社に伺い、データ化を一緒に進めるオプションも
紙資料や古いファイルが大量にある場合は、専任担当が現地に伺い、整理・スキャン・OCR・格納までを一緒に進めます。
dns
データ量に応じて、専用データベースも構築
共有基盤に載せるだけでなく、必要であれば御社専用のデータベース・スキーマを設計し、独立した環境として構築します。
入れたら、いつでも取り出せる。
入れた瞬間に使えるデータになり、必要なときに、必要な形で取り出せる——それが「データポケット」です。チャットで聞く、資料を探す、表やスライドで受け取る、音声で聞く。同じデータを、すぐに好きな形へ変換して取り出せます。
先月の売上、前月比は？
前月比+12%でした。[売上実績_7月.xlsx]
AIチャットで、すぐに聞ける
溜まったデータに、自然な言葉でそのまま質問。回答には根拠となる出典も添えます。
search売上 渋谷店
description売上実績_7月.xlsx
description店舗別レポート.pdf
欲しい資料を、検索で探せる
ファイル名やフォルダを覚えていなくても、内容から横断検索できます。
店舗
売上
前月比
渋谷店
¥8.4M
+12%
新宿店
¥6.1M
+4%
downloadExcel / CSV
表計算・CSVで取り出せる
集計・分析したいときは、使い慣れた表形式でそのまま出力します。
要点をスライドで受け取れる
報告・共有用の資料を、要点を整理したスライド形式で自動生成します。
play_arrow
音声に変換して聞ける
移動中や作業中でも、内容を音声に変換して耳から確認できます。
検索ツールでは終わらない。データベースになる。
多くのAIツールは、文章を似ている順に探す「ベクトル検索」が中心です。それだけでは、正確な集計や、他システムとの連携はできません。データポケットは、実際に稼働するデータベースとして構築するので、検索も、正確な数字も、外部連携も、すべて叶います。
よくあるAIツールscatter_plot
ベクトル検索(RAG)が中心
- remove似た文章を探す類似度検索が中心
- remove合計・件数などの正確な集計は苦手
- removeデータはツールの中に閉じたまま
- remove他システムと直接つながらない
データポケットdataset
実際に稼働するデータベース
- check実データベース(PostgreSQL)として構築
- checkSQLで正確な集計・件数を取得
- check検索・分析・チャットも同時に利用可能
- checkBI・他システムとAPI/DB接続できる
AIが答える前に、データを正しくつなぐ。
単にファイルをベクトル化するだけではありません。数字、文章、関係性、出典を、それぞれに適した方法で扱います。
ENTITY GRAPH
schema
DATA MODEL
意味でつながるデータ
人・企業・商品・取引をエンティティとエッジで整理。ファイルをまたいだ関係探索を可能にします。
search_insights
QUERY ENGINE
数字と文章を適材適所で分析
正確な集計はSQL、文脈理解はAIが担当。数値の確かさと自然な対話を両立します。
hub
HYBRID SEARCH
ベクトル検索と関係探索
似た情報を探すベクトル検索と、つながりをたどるグラフ探索を組み合わせます。
fact_check
TRACEABILITY
答えから出典へ戻れる
検索結果やレポートに元資料を紐づけ、AIの回答を人が確認できる状態にします。
支える技術
TypeScriptNext.jsPostgreSQL 16pgvectorGeminiEntity / Edge
データが、仕事に戻ってくる。
description
社内文書を横断検索
規程、議事録、提案書、マニュアルをまとめて自然な言葉で検索。
monitoring
経営データを分析
売上や顧客データと文書をつなぎ、変化の理由までレポート。
inventory_2
過去資料を資産化
眠っている紙・画像・古いファイルを、再利用できるナレッジへ。
sync_alt
データ連携を自動化
業務システムやSaaSから継続的に取り込み、鮮度を維持。
support_agent
社内AIを構築
社内情報を根拠に答える、安全で実務的なAIアシスタントへ。
summarize
定期レポートを生成
週次・月次の集計から要点整理まで、自動で共有できる形に。
よくある質問
どのようなデータに対応していますか？add
PDF、PowerPoint、Excel、CSV、画像、動画、Markdown、テキスト、スキャンデータなどのファイルに加え、API経由の業務システムやSaaSデータにも対応します。内容や状態を確認し、最適な取り込み方法をご提案します。
入れたデータは取り出せますか？add
はい。検索・分析・レポートに使えるほか、必要な形式での出力や外部システムへの連携も設計できます。データ量や要件によっては、御社専用のデータベースとして独立構築することも可能です。
紙の資料しかなくても利用できますか？add
はい。オプションでオフィスへ伺い、資料の整理、スキャン、データ化、格納まで対応します。大量の紙資料や書庫単位でもご相談いただけます。
既存システムと連携できますか？add
はい。API接続や定期同期のパイプラインを、対象システム、更新頻度、データ量に合わせて設計します。
ベクトル検索(RAG)のツールと何が違いますか？add
多くのAIツールは文章を似ている順に探すベクトル検索が中心で、正確な集計や他システム連携が苦手です。データポケットは実際に稼働するデータベース(PostgreSQL+pgvector)として構築するため、SQLによる正確な集計・BIや他システムとの連携が可能です。