INDXのデータ構造化エンジンがDXを加速
独自基盤モデルが、人間のように文書を理解し、直ちにAI活用可能な「構造化データ」に整形。
入力
非構造化データ
Word
Image
INDXエンジン
自動処理・高速処理・オンプレミス対応
視覚認識・パース・チャンキング
レイアウト分析・意味論付与・テキストを意味のあるセグメントに分割
文書解析・意味解析・ベクトル化
構造分解・タグ付け・インデックス作成
データ抽出・エンティティ抽出
グラフや表からの抽出・文章からのエンティティの抽出
テーブルデータ・ナレッジグラフ生成
エンティティ間の関係性を構築
出力
構造化データ
Database
JSON
Table
Chart
生成AI精度の最大化
高品質な構造化データにより、生成AIの出力精度を飛躍的に向上
オンプレミス対応
セキュアな環境でのセルフホスト運用が可能
運用コストの削減
自動化により人的リソースと管理工数を大幅に削減
リアルタイム監視
処理状況やパフォーマンスをダッシュボードで可視化
データ活用を阻む壁をINDXが解決
急拡大する生成AI市場において、「非構造化データ」と「ガバナンス」が重要なファクター
企業データは2年ごとに倍増、処理が追いつかない
高速自動処理
独自の軽量AIエンジンにより、膨大なデータを高速で自動処理。人手による作業を大幅に削減し、データ処理能力のボトルネックを解消します。
※ データ処理効率の比較（当社調べ）
INDXで実現するデータ変革
タブを切り替えて、INDXがもたらす様々なメリットをご確認ください
RAGチャットボットの違いを体験
スライダーを動かして、一般的なRAGとINDXの違いを比較してください
汎用モデル・不十分なデータ整備
高精度データ整備・企業特化チューニング
根拠資料: 2024年度経営計画書（2024年3月策定）12ページ
1. 新規顧客開拓: デジタルマーケティング予算30%増
2. 既存顧客深耕: クロスセルで顧客単価15%向上
3. 新製品投入: Q2に「Enterprise AI Suite」ローンチ
根拠資料: 経営計画書 15-18ページ
- 売上実績: 108億円（通期目標の72%、計画比+3%）
- 新規顧客: 47社獲得（目標60社）
- Enterprise AI Suite: 8月リリース済、導入企業12社
根拠資料: Q3業績報告書（2024年10月）
なぜINDXが選ばれるのか
完全オンプレミス
機密データを外部に出さない
クラウドにデータを送信せず、自社サーバー内で完結。企業のセキュリティポリシーに完全準拠。
高精度AI活用
自社データで学習・最適化
企業固有のデータパターンを学習し、汎用AIでは不可能な高精度分析を実現。
軽量・高速処理
少ないリソースで大きな効果
独自の軽量ViSEモデルにより、大規模GPUクラスターなしでも高性能を発揮。
パブリックAIモデル
他社サーバー上の汎用AIモデルを利用
自社サーバー運用
社内サーバーで低精度モデルを運用
自社サーバー＋INDX
自社サーバーでデータを安全に活用
セキュリティ × 高精度 = INDX
従来不可能だった組み合わせを実現