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# Enterprise Data Platform とは

> 社内ドキュメントを取り込み、処理し、すべての AI エージェントに提供する共通データ基盤 - 統制され、出典があり、品質を測定できます。

**FPT.AI Enterprise Data Platform（EDP）** のドキュメントへようこそ。

エージェントが正しく答えられるのは、正しいドキュメントを読めたときだけです。EDP は、業務手順、社内規程、法令、契約書、各種様式といった企業のドキュメントを一か所に集め、検索可能なナレッジに変換し、共通のインターフェースを通じてあらゆるエージェントに提供します。ドキュメント Q\&A のチャットボットではなく、すべてのエージェントの背後にあるデータ基盤です。

## なぜ独立したデータ基盤が必要なのか

多くの企業では、AI へのドキュメント提供が次のように行われています。チームごとに自分のエージェント用の検索の仕組みを作り、ドキュメントはあちこちにコピーされ、どれが最新版か誰にも分かりません。エージェントが誤答しても、原因がどこにあるのか分かりません。

EDP はこれを変えます。

| 現在の企業 | EDP 上の企業 |
| - | - |
| エージェントごとにドキュメントのコピーを持つ | 1 つのソースから複数のナレッジベースを作り、許可されたエージェントが共有 |
| 誤答の原因がドキュメントか、分割か、モデルか分からない | 回答前にエージェントが受け取った箇所をそのまま確認できる |
| 処理方法を変えるには全エージェントを修正 | ナレッジベースで一度変えれば、接続中の全エージェントに反映 |
| どのエージェントがどのナレッジベースを使っているか不明 | ナレッジベースごとに専用のエンドポイントとキーがあり、すべての呼び出しをナレッジベースの呼び出しログに記録 |

## エージェントごとに RAG を作る場合との違い

| | エージェントごとの RAG | Enterprise Data Platform |
| - | - | - |
| ドキュメント | エージェントごとに個別アップロード | データソースに一度取り込み、フォルダ構成を保持 |
| 処理 | チームごとに分割・OCR のコードを書く | ファイル形式別の既製パイプラインを画面上で調整 |
| 接続 | 特定のフレームワークに依存 | MCP、REST API - Claude、Cursor、VS Code、Dify、LangGraph、自作エージェントに対応 |
| 品質 | 感覚で確認 | 診断付きの検索テスト、ゴールデン質問セット、実運用の品質の監視 |
| 統制 | コードを持つ人は全部読める | ナレッジベースごとの API キーまたは OAuth、失効可能、呼び出しログ付き |

最も簡単な見分け方：エージェントは仕事をする人。EDP は会社の図書館 - ドキュメントを整理し、最新に保ち、適切な人に貸し出す場所です。

## 5 つの構成要素

データ取り込みとナレッジが土台です。整ったドキュメントがなければ、その後のすべての回答が誤ります。品質・接続・管理は、そのナレッジを実際の業務に乗せるための層です。

| # | 構成要素 | 答える問い |
| - | - | - |
| 1 | データ取り込み | ドキュメントはどこから入り、どう整理されメタデータが付与されるか |
| 2 | ナレッジ | エージェントはどこを検索し、何を検索してよいか |
| 3 | 品質 | エージェントは正しい箇所を受け取っているか、直近の変更で良くなったか悪くなったか |
| 4 | 接続 | エージェントはどう接続するか |
| 5 | 管理 | 誰が何をできるか、ドキュメントにどんな情報が付与されるか |

### 1. データ取り込み

ファイルやフォルダを **データソース** にアップロードします（PDF、DOCX、XLSX、PPTX、TXT、MD、HTML）。フォルダ構成は保持され、フィルター可能なメタデータになります。パイプラインはファイル形式ごとに処理方法を選びます：DOCX は見出しで分割、スキャン PDF は自動で OCR、表計算は列見出しを保持して行単位で分割。

### 2. ナレッジ

**ナレッジベース** は 1 つ以上のソースをまとめ、エージェントが検索できる形にします。ナレッジベースごとに埋め込みモデル、検索方式（ベクトル、BM25、ハイブリッド＋リランク）、エンドポイントを持ちます。例：「法令文書」では *有効な文書のみ返す* を、「経理手順」では *親チャンクへ拡張* をオンにし、エージェントが文の断片ではなく条文全体を受け取れるようにします。

### 3. 品質

**検索テスト** では、エージェントが受け取る箇所をそのまま確認できます。エージェントが誤答したときに最初に確認すべき場所です。**品質評価** ではナレッジベースを確認するためのゴールデン質問セットを管理し、エージェントが質問しているのにナレッジベースがまだ答えられない質問を示します。

### 4. 接続

ナレッジベースごとに専用の MCP URL と REST URL があります。エージェントは OAuth（ユーザーがログインし、そのユーザー自身の権限で読み取る）か、ナレッジベース専用の API キーで接続します。

### 5. 管理

ワークスペース共通のメタデータスキーマ、メンバーのロール管理、退職時の管理権限の移譲。

## 押さえておきたい用語

| 用語 | 意味 |
| - | - |
| データソース | ドキュメントがプラットフォームに入る場所。ファイルとフォルダのアップロードで取り込みます |
| ナレッジベース | エージェントが検索する単位であり、アクセス権を付与する単位。必ず 1 つ以上のソースから作成 |
| パイプライン | ドキュメントを解析・分割・拡充・埋め込み・インデックス化する一連の処理 |
| チャンク | 分割後の 1 区切りの文章。エージェントが実際に受け取るもの |
| メタデータ | ファイルに付く情報（機密度、施行日、部署など）。検索時のフィルターに使用 |
| エンドポイント | ナレッジベースの MCP / REST URL。API キーまたは OAuth ログインで使用 |

> [!WARNING]
>
> **現在、ドキュメント単位の権限管理はありません。** ワークスペースの全メンバーがアップロードされたファイルを閲覧でき、ナレッジベースの API キーを持つ人はその中身をすべて検索できます。この段階では機密文書をアップロードしないでください。

## EDP の対象者

| 対象 | 主な価値 |
| - | - |
| エージェント開発者 | 検索レイヤーを自作する必要がなく、MCP で数分でナレッジベースに接続 |
| 業務ドキュメントの担当者 | アップロード、フォルダ整理、メタデータ付与だけ。ベクトルやチャンクの知識は不要 |
| データ・AI チーム | 検索方式を調整し、チャンクをレビューし、品質を監視 |
| IT・情報セキュリティ | ナレッジベース単位のキー、OAuth、呼び出しログ、一元管理されたメタデータスキーマ |

## はじめ方

**1. データソースを作成**

**データソース** で業務ドキュメントのフォルダをアップロードします。後でフィルターに使えるよう、フォルダ構成は保持します。

**2. ナレッジベースを作成**

作成したソースを選び、パイプラインは **ファイルごとに自動** のまま、いつこのナレッジベースを呼ぶべきかをエージェント向けの説明に書きます。

**3. 検索をテスト**

実際のユーザーが聞く質問で試し、返ってくる箇所が正しいか確認してからエージェントに渡します。

**4. エージェントを接続**

ナレッジベースの MCP URL をエージェントに設定し、OAuth でログインするか API キーを発行すれば、すぐに検索が始まります。

各手順の詳細は [クイックスタート](https://docs-eos.fpt.ai/ja/user-guide.md) を、各画面の詳しい説明は **画面と機能** グループをご覧ください。


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