Danswer
Onyx (formerly Danswer) · コーディング · 学習 · チャットボット
Danswerは現在Onyxの名で提供されるオープンソースのAI検索・チャット基盤で、業務アプリをつないで社内文書を索引化し、出典付きで質問に答える。
Danswer について
About
Danswerとは何か
Danswerはオープンソースの企業検索プラットフォームであり、仕事用AIアシスタントとしても動く。チームがすでに使っているアプリに接続し、その中身を1つの索引にまとめ、日常的な言葉の質問に対して引用と元文書へのリンク付きで答える。開発元は2024年に製品名をOnyxへ変更したため、ドキュメントもGitHubリポジトリも現在のリリースもOnyx名義になっている。
使いどころは答えを検証できる点にある。一般的なチャットボットは学習データから推測する。Danswerは先にConfluenceのページ、Slackのスレッド、Google Driveのファイル、チケットから該当箇所を取り出し、その部分を言語モデルに渡して要約させる。返答には必ず出所が付く。派手なデモと、サポート部隊が毎日使える道具の違いはそこだ。
その代わりに導入の手間がかかる。セルフホスト型AI検索は、誰かがDockerかKubernetesを動かし、データ源をつなぎ、モデル提供元を選び、索引を新しい状態に保つ必要がある。エンジニアには難しくない。それ以外の全員には壁になる。運用を引き受けたくないチームはホスト版を使えばいい。
はじめ方
- 一式を立ち上げる。ノートPCでもサーバーでも、docker composeコマンド1つが最短だ。大規模な構成向けにKubernetesのマニフェストも公開されている。Onyx Cloudではクレジットカード不要のホスト版トライアルを試せる。
- データ源をつなぐ。管理画面でSlack、Google Drive、Confluence、Notion、Jiraなどのコネクタを選び、認可してから索引に入れるスペースやチャンネルを決める。
- モデルを選ぶ。OpenAI、Anthropic、Gemini、あるいはOllama経由のローカルモデルを指定し、APIキーかエンドポイントを貼る。
- 質問する。一致する文書の一覧が欲しいときは社内検索、引用付きの文章が欲しいときはチャット画面を使う。
- チームへ広げる。ユーザーを招待して管理者か一般のロールを割り当て、Slack連携を入れれば新しいタブを開かずに質問できる。
AIツール情報
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こんな人におすすめ
このツールが最も力を発揮するユーザー、タスク、シーン。
ユーザー
- 中堅企業のIT・プラットフォーム担当：互いに会話する設計ではなかったツール群を、検索窓1つでまたげる。ただし運用を引き受ける人が必要だ。
- サポートとカスタマーサクセス：同僚に声をかける前に現行のポリシーやトラブル対応メモにたどり着ける。引用があるので顧客へ返す前に読み返せる。
- 開発組織：設計ドキュメント、障害対応のスレッド、プルリクエストの背景が同じ場所で検索できる。書いた本人が退職した後にとくに効く。
タスク
- 何度も聞かれる人事・社内規程の質問への回答：休暇のルール、経費の上限、セキュリティ要件を手帳から取り出す。当番の人が記憶で打ち直す必要はない。
- うろ覚えの文書を探す：検索は語の一致ではなく意味で動く。「去年の春に価格改定をまとめた文書」で、題名がまったく違っても使える候補が返る。
- 新しいメンバーの立ち上げ：配属されたばかりのエンジニアがデプロイの流れを聞くと、実際の手順書と、それを議論したSlackスレッドへのリンク付きで答えが返る。
- 出典付きの初稿づくり：返信や短い報告の下書きを書き、引用をたどって主張を1つずつ確認してから送る。
シーン
- 知識がDrive、Slack、Confluenceに散らばっている会社：Danswerが想定した典型的な状況で、効果は最初の1週間で見える。
- 社内文書をベンダーのクラウドに置けない規制業種のチーム：オンプレミスやVPCでの運用なら、索引もモデルへの通信もセキュリティ部門が管理する範囲に収まる。
- 従業員50〜500人で、Glean級の検索をその価格では買えない会社：コミュニティ版は検索とチャットを無料でまかない、SSOと権限同期は後から足せばいい。
主な機能
40以上のコネクタをまたぐハイブリッド検索
Danswerはキーワード検索とベクトル検索の両方で索引を作り、結果を混ぜて返す。エラーコードやチケット番号を探すときは完全一致が効く。言い回しが違っても話題が同じ場合は意味の近さが拾う。公式コネクタはSlack、Google Drive、Confluence、Notion、Jira、GitHub、Salesforce、SharePointなど数十種類にわたり、社内ナレッジ検索はすでに費用を払っているツールから始められる。
出典を添えるチャット
返答には引用された箇所と、根拠になった文書へのリンクが付く。出所を開き、前後の文脈を読んで、モデルが公平に要約したかを自分で判断できる。この引用の連鎖があるからこそ、自信満々の誤答が無回答より高くつくコンプライアンス領域でも使える。文書AIチャットが黒箱に見えなくなる効果もある。
指示を与えられる専用アシスタント
アシスタントは分けて作れる。それぞれにプロンプト、参照する知識の範囲、口調を設定する。サポート用はヘルプセンターだけを参照して短い手順で答えるよう指示でき、開発用は設計文書とコードの議論を探す。範囲を絞れば話がそれにくくなり、モデルが細部を作り出す余地も減る。
アクションとMCPプラグインを備えたエージェント
最近のバージョンでは、アシスタントは答えるだけでなく動ける。MCPサーバーやOpenAPIプラグインをつなげば、会話の途中でチケットを起票し、注文を照会し、社内サービスを呼び出せる。社内検索をワークフロー道具に近づける部分であり、権限の扱いに最も注意が要る部分でもある。
セルフホスト運用と権限の継承
一式は自社クラウド、自前のハードウェア、あるいは外部と遮断した環境で動く。文書と埋め込みは自社インフラに残り、プロジェクトは顧客データで学習しないと明記している。エンタープライズ版は権限同期を追加し、問い合わせの時点で参照元アプリのアクセス規則を反映する。Driveで開けない文書はDanswerでも読めない。
Web検索、深掘り調査、コードインタプリタ
社内文書だけでなく、アシスタントはWebを検索し、複数ページを読み比べる調査を連続で実行し、計算やデータ確認のためにPythonを動かせる。社外の情報が要る質問をここでまかない、作業の途中でブラウザのタブへ移る手間を減らす。
メリットとデメリット
メリット
- コミュニティ版はMITライセンスで無料のセルフホスト。営業に連絡する前に、サーバー1台で製品全体を試せる。
- コネクタの範囲が広く、40以上のアプリが文書化されている。Pythonの経験があるチームなら独自コネクタの追加も現実的だ。
- すべての回答に引用が付くため出力を検証できる。汎用チャットボットより信頼される最大の理由はここにある。
- モデルの選択は開かれている。GPT、Claude、Gemini、ローカルモデルのどれでも動き、価格や品質が変われば乗り換えられる。
- ホスト版もあるので、インフラを運用したくないチームも同じ製品を使える。
デメリット
- セルフホストは実際の運用を伴う。DockerかKubernetes、更新、バックアップ、Vespaの索引はすべて自前で、誰かの時間を半分ほど持っていく。
- 権限同期、SSO、監査はエンタープライズ版に限られる。無料枠は文書権限を写すのではなく基本ロールのみで、規制の厳しいチームには選択肢にならない。
- 大量の文書は索引に時間とディスクを食う。巨大なDriveやConfluenceの初回同期は、検索が揃ったと感じるまで数時間かかることがある。
- DanswerからOnyxへの改称が摩擦を生む。サポートのスレッド、ブログ記事、ダウンロード手順が2つの名前へ分かれ、古いページに着地することがある。
よくある質問
同じだ。開発元は2024年に製品名をDanswerからOnyxへ変えた。コード、ドキュメント、リリースはGitHubとonyx.appでOnyx名義になっている。古いパッケージ名やDockerイメージは、以前の解説記事にまだ残っている。
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