Yavy
Yavy · コーディング · その他
Yavyは、あらゆるWebサイト、ドキュメント群、非公開のコンテンツソースをAI検索可能なナレッジベースに変えるAIナレッジプラットフォームだ。コンテンツと大規模言語モデルの間に立ち、ページをインデックス化することで、接続されたAIアシスタントが推測ではなく、実際に公開した内容から本物の回答を引き出す。自前で組み上げる必要があったパイプラインを省いた、マネージド型のRAG代替と考えるといい。このインデックスには、Yavy CLI、ポータブルSkillsパッケージ、あるいはClaudeやCursor、VS CodeなどのツールにつなぐMCPサーバーからアクセスできる。
Yavy について
Yavyとは何か
Yavyは、AIアシスタントに記憶ではなく元の素材から答えさせたいチーム向けに作られたナレッジプラットフォームだ。コンテンツソースを指定すると、ページをクロールし、分割し、セマンティック検索とベクトル埋め込みで処理する。こうして接続されたどんなアシスタントでも、質問に必要な箇所を正確に取り出せる。アシスタントが質問すると、自分のドキュメントに根ざしたクリーンなJSONが返ってくる。PDFを貼り付けたり、うろ覚えの答えに頼ったりする必要はもうない。
この立ち位置は意図的に狭い。Yavyはチャットボットや文章作成アプリになろうとはしていない。そうしたツールの下にある検索層であり、AIが出す回答は実際のコンテンツまでたどれる。
難点は有料製品だということだ。料金プランは月9ドルからで、その下に無料プランはない。申し込む前に明確な用途を用意しておきたい。開発者向けのワークフローにも寄っており、CLIとMCPの設定はターミナルに慣れている前提で進む。エンジニアなら障害にはならない。それ以外の人には知っておく価値がある。
はじめかた
- Yavyのアカウントを作成し、メールを認証してダッシュボードに進む。
- コンテンツソースを追加する。WebサイトのURL、GitHubリポジトリ、Notionワークスペース、Confluenceスペースのいずれかだ。
- Yavyにページを自動で検出・インデックス化させ、ダッシュボードでプロジェクトを確認する。
- npm install -g @yavydev/cli でCLIをインストールし、yavy init を実行して認証する。
- ターミナルから yavy search "検索語" でドキュメントを検索するか、プロジェクトのMCPサーバーURL経由でAIツールをつなぐ。
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
- 開発者：CLIとMCPサーバーはターミナルやエディタの作業に合う。npmとコマンドラインの基本操作に慣れている必要がある。
- テクニカルライターとドキュメントチーム：変わり続けるドキュメント群をAI検索可能な状態に保てる。Proプランなら1時間ごとに同期する。
- 小規模なプロダクトチーム：Proプランは10人まで対応するので、チーム全員で1つのインデックス化したプロジェクトを共有できる。
タスク
- AIアシスタントを製品ドキュメントに根づかせる：細部をでっち上げず、公開したコンテンツから回答する。
- 社内ドキュメントの検索：Yavyを非公開プロジェクトに向ければ、回答は自分の素材の中で完結する。
- ポータブルSkillsパッケージの生成：ライブサーバーに接続せずにAIが読み込めるローカル知識を書き出す。
シーン
- 「これはどう動くのか」と尋ねる新人エンジニアのオンボーディング：アシスタント経由でドキュメントを引き、本物の答えを得る。
- オペレーターが素早く正確な検索を必要とするカスタマーサポート：回答は顧客対応担当者の記憶ではなく、公式コンテンツまでたどれる。
- 法務とコンプライアンスの参照：細かいポリシーページを、AIが正確に取り出せる形に変える。
主な機能
ベクトル埋め込みによるセマンティック検索
Yavyはコンテンツをベクトル化し、検索がキーワードではなく意味で一致するようにする。誰かが「パスワードの再設定」を尋ね、ドキュメントに「アカウントの復元」と書いてあっても、アシスタントは正しいページを見つける。検索層が完全一致の文字列ではなく概念を比べるからだ。これはキーワード検索が空けたままにする穴そのものだ。自分の用語と、人が実際に打ち込む言葉が食い違うときほど効いてくる。
リアルタイムアクセス用のMCPサーバー
プロジェクトごとに固有のMCPサーバーURLが割り当てられる。これをClaude Desktop、Cursor、Windsurf、VS Code、ChatGPTにつなげば、ツールがコンテンツをリアルタイムで検索する。標準のMCPプロトコルなので、1社のツールだけでなく、対応するあらゆるアシスタントで動く。それだけのことだ。
CLIとポータブルSkills
Yavy CLIを使えば、ターミナルからドキュメントを検索し、ポータブルSkillsパッケージを生成できる。そのSkillsをプロジェクトに置けば、AIがローカル知識として読み込み、サーバー接続は要らない。Claude Codeのユーザーは /yavy:init を実行すれば、インストール、認証、skill生成を1コマンドで自動的に済ませられる。手作業でつなぎたくない人には便利だ。
自動検出とインデックス化
URLを追加すれば、Yavyが自分でページを見つける。sitemap検出と、ソースが公開している範囲をたどる再帰クロールを使う。GitHub、Notion、Confluenceもソースとして対応するので、公開Webサイトに限らない。リポジトリのリンクを貼れば、そこから直接コンテンツを引き出す。
文脈を意識した分割
Yavyは内容を固定の段落ブロックではなく、意味を持つ見出し単位で分割する。だから各チャンクは、読者にその節が何の話かを伝えていた見出し構造を保つ。取り出したチャンクが、思考の途中で切れた断片ではなく、まとまった1つの考えを運ぶようになる。これは、アシスタントが本物の質問に答える前に取り除かねばならないノイズを減らす。では、なぜ分割がそれほど重要なのか。下手な分割はモデルに半端な文を渡し、モデルが推測で穴を埋めてしまうからだ。
常に最新の再インデックス化
自動の再インデックス化が、ドキュメントの変化に合わせてナレッジベースを最新に保つ。Proプランでは毎時実行されるので、更新したページは手動での再構築なしに回答へ現れる。古い文脈は残らない。昨日のポリシーを引用するアシスタントと、今朝公開した版を引用するアシスタントの違いがここにある。
メリットとデメリット
メリット
- 回答が自分の実コンテンツに根ざしたままになる。でっち上げにうんざりしたチームにとって、これが要点だ。
- 接続方法がCLI、Skills、MCPの3通りあり、1つを押しつけず、さまざまなワークフローに合う。
- 非公開のコンテンツソースに対応し、社内素材向けの認証済みプロジェクトも扱える。
- AIツールの対応範囲が広く、Claude、Cursor、Windsurf、VS Code、ChatGPTなどのガイドがある。
デメリット
- 無料プランがないため、先に支払わないと一連の流れを試せない。
- CLIとMCPの経路はターミナルに慣れている前提なので、設定は技術寄りだ。
- 製品は新しい。まだ公開ベータの段階なので、機能は動くものと思っておくといい。
よくある質問
Webサイトやドキュメント群を、AIアシスタントが検索できるナレッジベースに変える。アシスタントが推測する代わりに、コンテンツから実際の箇所を取り出し、文脈としてモデルに渡す。だから利用者が目にする答えは、あなたが本当に書いたものから出ており、もっともらしい推測ではない。
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