『AIデータ整備プラットフォーム』の共創 ──“データが汚い・漏れる”を解決し、散在する非構造データを「診断→清掃→運用」まで一気通貫で整備する

自社特徴

株式会社NewFanは、AI領域で約10年の実績を持つテクノロジー企業です。画像解析や自然言語処理の知見を活かし、現在は生成AI、RAG、AIエージェントの実装支援に注力しています。 私たちは、企業内に散在する非構造化データ（文書、mail、チャットログ等）をAIが理解可能な形式へ自動変換・整理するミドルウェア「GraphSuite」を開発しています。「GraphSuite」は、独自の「ナレッジグラフによるドキュメント理解」、「ファイル構造の自動整理・是正」機能を統合したソリューションです。これにより、ファイル名の不統一、重複、権限設定の不備といった「デジタルなゴミ屋敷」状態を解消し、AIが正確かつ安全に回答できる「クリーンな知識基盤」を構築します。 私たちは、生成AIが普及する中で、すべてのAIツールの前提条件となる「データ整備」領域のデファクトスタンダードを目指しています。AIアーキテクトとしての高度な知見と、データリファクタリングの自動化技術を組み合わせ、日本企業の生産性革命を支えていきます。

提供リソース

●AIシステム開発・データ分析支援画像解析・自然言語処理・音声解析などのAIシステムの設計・構築機械学習モデルの設計・構築クラウドベースのAIアプリケーション開発（AWS・GCP対応） ●RAG検索エンジン／AIエージェント構築Azure Open AI・Pineconeなどを活用したRAG検索エンジンの構築AIエージェントによる業務自動化・ナレッジ活用機能の実装独自RAG広告システムの開発・提供（特許出願中） ●開発体制／技術スタックオフショア・業務委託も活用した柔軟な開発体制AI・機械学習領域で10年超の開発実績とノウハウ

解決したい課題

生成AIやMicrosoft 365 Copilotの導入プロジェクトにおいて、最大のボトルネックは「データの質」と「セキュリティ」です。「ファイルサーバーが整理されておらずAIが誤回答する」「機密情報が社内で誰でも見られる状態（オーバーシェアリング）にある」といった問題は、AI活用以前の物理的な壁となっています。しかし、膨大な非構造化データ（文書、チャット、メール等）を人手で整理・監視し続けることはコスト的にハードルが高いです。私たちは、データ整備を「AIが自律的に行う永続的な運用」へと変革します。GraphSuiteは、企業内のあらゆるデータを「AIが理解しやすい形」かつ「セキュアな状態」へ自動的に清掃・変換し、運用レスでその状態を維持します。これにより、CopilotやAIエージェントが“安全に・当たり前に機能する”「生きたインフラ」を提供します。

共創で実現したいこと

「『データが汚くてAIが使えない』という課題をなくし、すべての企業を『AIが即座に実力を発揮できる状態』な状態へ導く」 現在、GraphSuiteは「AIによるデータ整備」の第一歩を踏み出しましたが、「永続的かつ自律的な運用（DataOps）」をエンタープライズレベルで完遂するには、まだ進化の過程にあります。だからこそ、各領域のプロフェッショナルであるパートナー様と共に、このサービスを実社会で通用するインフラへと磨き上げていきたいと考えています。 セキュリティベンダー様の堅牢な知見、DXコンサル・BPO企業様の現場に即した導入プロセス、SaaSベンダー様のシステム連携ノウハウ、そしてMicrosoft CSP / SIer様の実践的な展開力。 これらの知見をGraphSuiteに組み込むことで、単なるツールから「不可欠な地ならしプロセス」へと進化させ、「データの未整備」で頓挫していたプロジェクトを蘇らせる新たなスタンダードを共創します。 ＜共創イメージ例＞ ●DXコンサルティング・BPO企業様 × NewFan→御社が保有する「データ整理・フォルダ構成の現場ノウハウ」をGraphSuiteに学習させ、共に「AI時代のデータガバナンス」の正解を作りたいと考えています。泥臭い作業をAIで半自動化し、御社のリソースをより高付加価値な設計業務へシフトさせるための共同開発を提案します。 ●SaaSベンダー（Box, kintone, Slack等）様 × NewFan→各SaaS内のデータを「AIが最も理解しやすい形」で連携させるためのコネクタ開発をご一緒させてください。御社のプラットフォームに蓄積されたデータが、企業のAIエージェントにとって不可欠な知識源となるよう、連携仕様の策定から共創したいと考えています。 ●セキュリティ・ガバナンス支援企業様 × NewFan→GraphSuiteの権限是正機能は、まだ発展途上です。御社の堅牢なセキュリティ基準やID管理の知見をプロダクトに注入していただき、生成AI時代の「オーバーシェアリング対策」として通用するソリューションへと共に磨き上げてください。 ●Microsoft CSP / SIer様 × NewFan→Copilot導入現場で発生している「データ未整備による遅延」という課題に対し、GraphSuiteを「実証実験的な地ならしツール」としてトライアル導入していただけないでしょうか。現場のフィードバックを基に、本当に使える「Copilot Readiness診断」を共同開発し、導入のボトルネックを解消したいと考えています。

求めている条件

・中堅〜大手企業のDX推進部門・情シス部門様 例：社内RAGやAIエージェントの内製化を進めているが、データ基盤の整備（泥臭い前処理）にリソースを割けずお困りの企業様 →未完成な部分も含めてデータ基盤整備の自動化実証（PoC）にご協力いただき、機能改善のパートナーとして現場に即した製品へ磨き上げる共創 ・セキュリティ・ガバナンス支援企業様 例：情報漏洩対策（DLP）や権限管理（IDガバナンス）のソリューションをお持ちで、生成AI領域へサービスを拡張したい企業様 →当社の技術に御社の「セキュリティ・ロジック」や堅牢な基準を組み込み、生成AI時代のオーバーシェアリング対策として通用する共同ソリューションへ育成 ・SaaSベンダー・プラットフォーマー様 例：Box, kintone, Slack, Jiraなど、業務データを保有しており、AI活用に向けたエコシステム構築に関心のある企業様 →自社サービス内のデータをAIエコシステムの中でどう活用させるべきか、API連携やデータ構造化の観点からディスカッションし、相互連携の可能性を探索

こんな企業と出会いたい

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