会社ごとにナレッジを独立管理
企業、部署、顧客単位でデータを分け、文書、チャットログ、意見箱、課金イベントを同じ会社スコープで扱います。
Why now
AIチャットを、会社ごとのデータベースとして運用する。
汎用チャットボットだけでは、会社ごとのデータ分離、社員ごとの権限、外部公開用URL、課金管理が後から重くなります。 CompanyBrainは最初からマルチテナントを前提に置き、学習データと回答の責任範囲を明確にします。
社員ごとにできることを制御
owner、admin、editor、publisher、viewer の権限を前提に、更新、削除、参照、公開URL発行を切り分けます。
参照元つきでAIが回答
登録された文書から関連テキストを検索し、回答に使った根拠を残すことで、社内外の問い合わせ対応を検証できます。
データ量に応じた課金へ拡張
保存容量、ベクトル化済みテキスト、公開チャット利用量を集計し、無料枠と超過請求の判断材料にします。
Architecture
Supabaseを中心に、認証、RLS、ベクトル検索をひとつにまとめる。
UIはVercel、永続化はSupabase。Authでログインを扱い、RLSで会社境界を守り、 PostgresとpgvectorでRAG検索に必要なテキストとベクトルを管理する設計です。
01
ユーザーは会社アカウントに所属してログイン
02
APIがセッションから会社と権限を確定
03
Supabase上のPostgresとpgvectorで文書を検索
04
RAG回答、引用、フィードバックを会社別に保存
Public chat
会社ごとに、ログイン不要のチャットURLを発行する。
社外に出すのはチャットだけ。管理画面、ナレッジ更新、公開URL発行は権限を持つ社員だけが行います。 顧客、代理店、学生、採用候補者など、用途ごとに独立した質問窓口を用意できます。
顧客向けFAQチャット代理店向け製品ナレッジ採用候補者向け会社説明学校、研修、社内学習の質問窓口
公開チャットデモを開くPrototype
まずはデモ環境で、顧客別RAGの挙動を確認できます。
ログイン、会社別データ、権限、ナレッジ更新、公開チャット、意見箱、課金タブまでをひとつの流れで試せます。 実運用ではStripe連携、埋め込み生成、Supabase RLS強化を段階的に拡張します。