# Interpreted FAQ: Editions, models, updates and pilot projects

> Interpreted answers on cloud-hosted versus SaaS editions, model selection, assessing the impact of updates, restricted networks and how to run a meaningful pilot of AskDona.

- Status: Current. Last verified 2026-10-12.
- Applies to: AskDona SaaS platform (web application). Not the planned AskDona API, which is a separate offering and may differ.
- Canonical: https://askdona.com/ai/faq-interpreted-deployment-and-pilots.md

Source: AskDona SaaS product documentation (user guide), compiled by GFLOPS. Applies to the SaaS platform only; the planned AskDona API is a separate offering and may behave differently.

How to read these answers: the documentation does not answer these questions in so many words. Each answer was derived by interpreting related, documented features, and many say so in their first sentence. Treat them as guidance on how documented features can be applied — not as evidence that a dedicated feature exists. Where an answer says no dedicated feature is documented, that is the current position.

## What it can solve (解決できること)

### Q: 資料の整備に時間をかけずに、まずAI活用の可能性を確かめる方法は？

**Answer (English)**

The documentation does not explicitly say “starting without preprocessing,” but states that metadata editing can be skipped while document processing and RAG chat remain usable: upload files, process them, and try chat. Batch Assessment also allows extracted text to remain unchanged when the original Excel wording should be used.

Inputs, outputs, and final tasks appear in the use cases and RAG overview. For example, Case 1 uses design documents, operating procedures, and Excel with 400 assessment items, outputs Excel with comments and evidence, and has staff manually review only Unable to determine or Not implemented items.

**回答（日本語）**

ドキュメント内には「前処理なしの開始」という言葉そのものは直接使われていませんが、RAGデータベースの構築において「メタデータの編集はスキップしても、ドキュメント処理やRAGチャットは問題なく利用できます。まずはファイルをアップロードして処理を実行し、RAGチャットを試してみましょう」とあり、前処理（メタデータ編集）をスキップして開始できることが示されています。また、アセスメント機能（Batch Assessment）においても「元のExcelの表現をそのまま使いたい場合は、抽出後のテキストは編集せずに進んでください」とあり、既存の業務文書をそのまま活用できることが示されています。

入力例、出力例、利用者が最終的に行う作業については、アセスメントのユースケースやRAGチャットの概要に具体的に記載されています。例えば、アセスメントのケース1では、入力例として「設計書・運用手順書」と「評価項目400件入りのExcel」、出力例として「コメント・エビデンス付きでExcel出力」、利用者が最終的に行う作業として「担当者は『判断不可』『未対応』の項目だけを目視レビュー」が示されています。

## Conditions and scope (利用条件・適用範囲)

### Q: 「自社クラウドでの運用」でAIを使いたいのですが、「外部への持出し制限がある」という条件でも使えますか？

**Answer (English)**

The documentation describes cloud-hosted/Docker AskDona, corresponding to operation in the company's own cloud. It does not directly discuss restrictions on transferring information outside the company, but its self-hosted specifications can be interpreted for that requirement. Conditions include the self-hosted Docling engine and a Japanese-focused, self-hosted embedding model. Limitations include lower equation and chemical-formula extraction accuracy, making it unsuitable for extensive patent or academic-paper work; no Microsoft Office previews; and no generative AI user-guide chatbot for security reasons.

**回答（日本語）**

ドキュメントには、「自社クラウドでの運用」に該当する「クラウドホスト版AskDona」および「Docker版」の仕様や制限事項について記載されています。「外部への持出し制限がある」という条件そのものへの直接的な言及はありませんが、外部にデータを出さない自社ホスト型の運用（Docker版）における対応条件や、対応できないケース（制限事項）を意訳することで説明可能です。

具体的には、対応条件として自社ホスト型エンジン（Docling）や日本語特化・自社ホスト型モデルを使用することが挙げられます。対応できないケース（制限事項）としては、数式・化学式の抽出精度が劣るため特許・学術論文が多い場合には推奨されないこと、Microsoft Officeファイルのプレビュー機能がサポートされないこと、セキュリティ保護の観点からユーザーガイドの生成AIチャットボットが提供されないことが挙げられます。

## Setup and operation (準備・操作・運用)

### Q: 「クラウド版との違い」を始めるには、利用したい機能一覧をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？

**Answer (English)**

No assessment workflow specifically about differences from the cloud edition is documented. Edition specifications and standard Batch Assessment procedures can be combined as follows.

Preparation

- Register and process edition-comparison specifications in RAG.
- Prepare an Excel list of desired features with four empty columns: Result, Comment, Evidence excerpt, and Source.
- Upload Excel and extract items by dragging in the preview.
- Configure result options such as Implemented and Not implemented, output mapping, and the prompt, then publish.

Execution: Start a new run in Assessments, answer the input flow, execute, review all four fields in History, and export Excel.

Standard functions cover upload, extraction, input-flow/output settings, execution, review, and export. Additional work includes registering specifications, adding empty columns, tuning prompts and option descriptions, and ensuring sufficient credits.

**回答（日本語）**

ドキュメントには「クラウド版との違い」をテーマにしたアセスメントの具体的な手順は直接記載されていませんが、SaaS版とクラウドホスト版（Docker版）の機能や仕様の違いに関する情報と、Batch Assessment機能の標準的な手順が記載されています。これらを組み合わせることで、利用したい機能一覧（Excel）を準備し、クラウド版との違いを判定するアセスメントの準備・登録から結果確認までの手順、および標準機能と追加対応の区別を説明できます。

利用者が行う手順は以下の通りです：

準備・登録：

- クラウド版とホスト版の違いに関する仕様書などのドキュメントをRAGデータベースに登録・処理します。
- 「利用したい機能一覧」を記載し、結果出力用の空の4列（判定結果、コメント、引用、参照元）をあらかじめ用意したExcelファイルを準備します。
- Excelファイルをアップロードし、プレビュー上で評価項目の列をドラッグ選択して抽出します。
- 評価選択肢（対応済み、未対応など）や出力列のマッピング、プロンプトを設定して公開します。

実行・結果確認：

- 「アセスメント」タブから新規実行し、入力フローに回答して実行を開始します。
- 完了後、「履歴」から判定結果、コメント、引用（エビデンス）、参照元を確認し、Excelレポートを一括出力します。

標準機能と追加対応の区別：

- 標準機能：Excelのアップロード、ドラッグによる項目抽出、入力フローや出力列の設定、実行、結果確認、Excel出力。
- 追加対応（事前準備・運用）：比較対象となる仕様ドキュメントのRAG登録・処理、Excelへの出力用空列の追加、プロンプトや選択肢説明のチューニング、実行に必要なクレジットの確保。

### Q: 「指定モデルの利用」を始めるには、社内で承認されたモデル要件をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？

**Answer (English)**

The documentation does not explicitly use “using a specified model,” but GPT chat's LLM selection can be interpreted this way. Selecting a model from the dropdown, submitting a question, and reviewing its response are standard functions. Available models depend on administrator settings and the subscription plan. Making an internally approved provider or model available may therefore require administrator configuration or a plan adjustment.

**回答（日本語）**

ドキュメントには「指定モデルの利用」という言葉そのものは存在しないが、GPTチャットにおける「LLMモデルの選択」として意訳すれば、準備・登録から結果の確認までの手順、標準機能と追加対応（管理者設定や契約プランの調整）の区別について回答することができる。具体的には、GPTチャット画面でモデル選択ドロップダウンからモデルを選択して質問を送信し、応答を確認することは標準機能で可能である。一方で、利用可能なモデルはAskDonaの管理者設定や契約プランによって異なるため、社内で承認されたモデル要件（特定のプロバイダーやモデル）を利用できるようにするためには、管理者が設定を行うか、契約プランの調整が必要になる場合がある（追加対応）。

### Q: 「運用担当の負担」を始めるには、導入構成と運用ルールをどう準備し、どんな操作をすればよいですか？

**Answer (English)**

The documentation does not literally name an operational-workload feature. Interpreting the question through Batch Assessment provides sufficient workflow information. Administrators upload Excel, extract items by dragging, configure the input flow, result options, output columns, and prompt, then publish. Users execute, review History, and export Excel. Standard operations such as upload, extraction, execution, and review can be distinguished from preparation such as registering and processing RAG documents, preparing empty Excel output columns, and adding metadata.

**回答（日本語）**

ドキュメントには「運用担当の負担」という言葉や機能は文字通りには存在しませんが、これを「Batch Assessment」機能のことと意訳すれば、導入構成と運用ルールの準備・登録から結果の確認までの手順、および標準機能と追加対応の区別について回答できる情報が十分に存在します。具体的には、管理者がExcelファイルをアップロードして評価項目をドラッグ選択で抽出し、入力フローや評価選択肢、出力列、プロンプトを設定して公開する手順がドキュメントに、利用者が実行して履歴から結果を確認しExcelで出力する手順がドキュメントに記載されています。また、標準機能で対応できる範囲（Excelアップロード、項目抽出、実行、結果確認など）と、追加対応が必要な範囲（RAGデータベースへのドキュメント登録・処理、Excelへの出力用空列の事前用意、メタデータの付与など）も区別して説明されています。

### Q: 「アップデートの影響」を始めるには、利用中の質問と評価設定をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？

**Answer (English)**

The documentation does not name an update-impact assessment, but its Batch Assessment workflow can be applied to current questions and assessment settings.

Preparation by an administrator or authorized creator

- Upload and process target documents in RAG.
- Prepare an Excel checklist, preferably with Result, Comment, Evidence excerpt, and Source columns.
- Open Pro Features, upload Excel, extract item cells by dragging, and configure the input flow, filters, result options, output mapping, and prompt. Test accuracy before publication.

Execution

- Select New run in Assessments and answer preliminary questions.
- Select items, review the run details, and start execution.

Review

- Select the completed run in History and review results, comments, evidence, and sources.
- Export an Excel report if needed.

Automatic extraction, preliminary questions and filtering, AI assessment and evidence generation, and Excel output are standard functions. Registering and processing documents, preparing empty columns, adding metadata, and tuning prompts/options through testing are additional work.

**回答（日本語）**

ドキュメントには「アップデートの影響」という特定のアセスメント名についての直接的な記述はありませんが、AskDonaの「Batch Assessment（バッチアセスメント）」機能を用いて、利用中の質問（評価項目）と評価設定を準備・登録し、実行して結果を確認するまでの一連の手順が詳しく説明されています。これらを「アップデートの影響」というアセスメントを行う場合の手順として適用（意訳）することで、利用者が行うべき作業や、標準機能と追加対応の区別を明らかにすることができます。

利用者が行う一連の作業は以下の通りです：

準備・登録（管理者または作成権限のある利用者）

- 評価用ドキュメントの準備：評価対象となるドキュメントをRAGデータベースにアップロードし、ドキュメント処理を実行しておきます。
- Excelファイルの準備：評価項目が記載されたExcelファイルを用意します。あらかじめ結果を記入するための列（判定結果、コメント、引用、参照元）を設けておくことが推奨されます。
- アセスメントの新規作成：プロ機能画面に切り替え、Excelファイルをアップロードして、プレビュー上で評価項目のセル範囲をドラッグして抽出します。その後、入力フロー（事前質問）、項目フィルタ、評価選択肢（判定基準）、出力設定（Excelの出力列マッピング）、プロンプト（評価指示文）を設定し、テスト実行で判定精度を確認した上で公開します。

実行（利用者）

- 「アセスメント」タブから該当アセスメントの「▷ 新規実行」をクリックし、入力フロー（事前質問）に回答します。
- 評価対象の項目を選択し、実行内容を確認して「▷ 実行開始」をクリックします。

結果の確認（利用者）

- 実行完了後、アセスメント一覧の「履歴」から該当の実行結果を選択し、各項目の判定結果、コメント、引用（エビデンス）、参照元を確認します。
- Excel形式でアセスメント結果レポートを一括出力することも可能です。

【標準機能と追加対応の区別】

- 標準機能で済む範囲：Excelからの評価項目の自動抽出、入力フローによる事前質問と項目フィルタリング、AIエージェントによる自動判定・コメント・エビデンス生成、Excelへの結果の自動出力とレポート出力。
- 追加対応（利用者側の準備・運用）：評価対象ドキュメントのRAGデータベースへの登録・処理、Excelファイルへの出力用空列の事前用意、フィルタリング用のメタデータ付与、プロンプトや評価選択肢の調整・テスト実行による判定精度のチューニング。

### Q: 「試用の合格基準」を始めるには、代表質問と正解例をどう準備し、どんな操作をすればよいですか？

**Answer (English)**

The documentation does not explicitly mention pilot acceptance criteria or representative questions with correct answers. Interpreting these as Batch Assessment items and result-option criteria provides a workflow. Administrators upload an Excel file of representative items, extract them by dragging, and set criteria in Step 6, Result Options. Users run the assessment and review results, comments, and evidence in History. Upload, extraction, option settings, execution, review, and Excel export are standard functions. Registering and processing source documents in RAG and preparing output columns are additional preparation.

**回答（日本語）**

ドキュメントには「試用の合格基準」や「代表質問と正解例」という言葉は直接言及されていません。しかし、これらをBatch Assessment機能における「評価項目」や「評価選択肢（判定基準）」に置き換えて意訳することで、準備・登録から結果確認までの手順、および標準機能と追加対応の区別について回答することができます。

具体的には、管理者が評価項目（代表質問に相当）を記載したExcelファイルをアップロードし、プレビュー上でドラッグして項目を抽出します。また、ステップ6「評価選択肢」で判定基準（正解例に相当）を設定します。利用者はアセスメントを新規実行し、実行完了後に履歴から判定結果やコメント、エビデンスを確認できます。

標準機能で済む範囲には、Excelのアップロード、ドラッグ選択による項目抽出、評価選択肢の設定、実行、結果確認、Excel出力が含まれます。追加対応としては、評価対象となるドキュメントをあらかじめRAGデータベースに登録・処理しておくことや、Excelファイルに結果出力用の列を用意しておくことが必要です。

## Preventing errors and checking quality (失敗への対処・品質)

### Q: 「アップデートの影響」で、更新後の判定差を見逃すことが心配です。どう防いで確認できますか？

**Answer (English)**

No direct feature is explicitly documented for automatically detecting, preventing, or displaying differences caused by assessment updates. Related guidance can be interpreted as follows.

Historical comparison: Editing a published assessment makes current settings differ from those associated with past runs. Duplicate and manage a separate assessment when comparison matters.

Pre-publication testing: After changing prompts or result options, test a small number of items and confirm expected behavior before publishing.

Human decisions: People check test results, compare historical results, and manually review Unable to determine or Not implemented items, following the initial-AI-assessment, final-human-decision model.

**回答（日本語）**

AskDonaには、アセスメントのアップデート（設定変更）による「更新後の判定差」を自動的に検出・抑制・表示する直接的な機能は明記されていません。しかし、意訳すると、アセスメントのアップデート（編集）による過去結果との比較への影響を防ぐための確認手順や、人が判断する範囲について以下の言及があります。

【確認手順（過去結果との比較）】公開済みのアセスメントを編集すると、過去の実行履歴の設定内容と現在の設定内容が異なる状態になるため、過去結果との比較を重視する場合は、編集ではなく「複製」して別アセスメントとして運用することが推奨されています。

【確認手順（公開前のテスト）】設定変更（プロンプトや評価選択肢の調整など）を公開する前に、まずは「少ない項目数でテスト実行」を行い、判定結果が期待通りかを確認してから公開することが推奨されています。

【人が判断する範囲】AIにすべてを任せるのではなく、「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルが基本であり、テスト実行での判定結果の確認や、過去結果との比較、また「判断不可」や「未対応」となった項目について、人間が目視レビューや最終判断を行います。

### Q: 「閉域条件での適用」で、利用不可の機能を想定に含めることが心配です。どう防いで確認できますか？

**Answer (English)**

No dedicated feature is documented for detecting assumptions about unavailable functionality in a restricted-network environment. Batch Assessment settings, organization controls, and human review can be applied.

Controls

- Ask whether the environment is restricted in the input flow and use item filters to mark unavailable-feature items Not applicable automatically.
- Include Unable to determine for insufficient information.
- Add a prompt rule prohibiting assumptions that unavailable functions can be used in that environment.
- Disable prohibited functions organization-wide through Organization Management.

Verification: Test a small number of items before publication. People review results, comments, evidence, and sources and make final decisions only on Unable to determine or Not implemented items.

**回答（日本語）**

ドキュメントには「閉域条件での適用」において「利用不可の機能を想定に含める」ことを直接的に検出・抑制・表示する専用機能についての言及はありませんが、Batch Assessmentの設定機能（項目フィルタ、評価選択肢、プロンプト）や組織管理機能、および「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルを応用することで、これらを抑制・検出・表示し、人が判断する運用を構築できます。

検出・抑制・表示の方法：

- 項目フィルタによる抑制：入力フローで「閉域条件での適用か」等の質問を設定し、回答に応じて閉域環境で利用不可の機能に関する評価項目を自動的に「対象外」として除外（抑制）できます。
- 評価選択肢による検出・表示：評価選択肢に「判断不可」を設け、その説明（LLMへの指示）に「情報が不足している場合」などを指定することで、無理な判定を防ぎ「判断不可」として検出・表示できます。
- プロンプトによる指示：プロンプトで「閉域条件での適用においては、利用不可の機能を想定に含めないこと」などの厳格な評価方針を指示できます。
- 組織管理による一括制限：組織全体で利用不可にすべき機能がある場合、管理者が「組織管理」タブから一括で無効化（制限）できます。

確認手順と人が判断する範囲：

- テスト実行による確認：公開前に少ない項目数で「テスト実行」を行い、判定結果が意図通りに動作するか確認します。
- 人が判断する範囲（分業モデル）：AIにすべてを任せるのではなく、「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルを適用し、AIが出力した判定結果、コメント、引用（エビデンス）、参照元をもとに、担当者が「判断不可」や「未対応」の項目だけを目視レビューして最終判断を行います。

### Q: 「最初の試用テーマ」で、簡単な質問だけで成功とすることが心配です。どう防いで確認できますか？

**Answer (English)**

The documentation does not directly mention initial pilot topics or declaring success based only on easy questions. Related controls can be interpreted to prevent unsupported success conclusions.

- RAG clarification rules make AI ask follow-up questions instead of guessing.
- Prohibit fabrication and require reference-only answers to avoid conclusions without information.
- In Batch Assessment, include Unable to determine and use strict prompts requiring Not implemented whenever any criterion is unmet.

Verification: Review Result, Comment, Evidence excerpt, and Source; in RAG chat, check listed sources and original documents. Test and confirm expected behavior before publication. The recommended Batch Assessment model has people manually review only Unable to determine or Not implemented items and make final decisions.

**回答（日本語）**

ドキュメントには「最初の試用テーマ」や「簡単な質問だけで成功とする」という文言は直接記載されていません。しかし、曖昧な質問や情報不足の状態で無理に回答（成功）とすることを防ぐための検出・抑制・表示方法、および確認手順や人が判断する範囲については、以下の機能や設定を意訳することで回答が可能です。

検出・抑制・表示：

- RAGチャットのシステムプロンプト設定で「聞き返し」ルールを定義することで、曖昧な質問に対して推測で答えず、確認してから回答させることができます。
- 「架空情報の禁止」や「参照情報ベースのみで回答する（推測禁止）」を指示することで、情報がない場合に無理な結論を出すことを防ぎます。
- Batch Assessmentでは、評価選択肢に「判断不可」を含めることで、情報不足の場合にLLMが無理な結論を出すことを防ぎます。また、プロンプトで「少しでも基準を満たさない場合は未対応と判定すること」のように厳格な評価を指示できます。

できない場合の確認手順と人が判断する範囲：

- Batch Assessmentでは「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルが推奨されており、担当者は「判断不可」や「未対応」の項目だけを目視レビュー（最終判断）します。
- 実行結果の確認画面で「判定結果」「コメント」「引用（エビデンス）」「参照元」が表示されるため、これらを確認して正確性を判断します。
- RAGチャットでは、回答の末尾に記載される「参照元（出典）」を確認し、必要に応じて元のドキュメントを直接参照して正確性を確認します。
- テスト実行を行い、判定結果が期待通りかを確認してから公開します。

### Q: 「手元の資料で検証」で、きれいな資料だけで評価することが心配です。どう防いで確認できますか？

**Answer (English)**

For the concern of assessing only clean materials and forcing a conclusion despite missing information, AskDona can include Unable to determine among the result options. Results screens and reports display the result, a Comment explaining it, an Evidence excerpt, and the Source. When AI cannot decide, the initial-AI-assessment, final-human-decision model requires people to manually review Unable to determine or Not implemented items.

**回答（日本語）**

「きれいな資料だけで評価する（情報が不足しているのに無理に結論を出す）」ことに対して、AskDonaでは評価選択肢に「判断不可」を設定することで、情報不足の場合にLLMが無理な結論を出すことを防ぐ（抑制する）ことができます。また、アセスメント結果の確認画面やレポートにおいて、判定結果（「判断不可」など）とともに、判定理由を説明する「コメント」、判定の根拠となった情報源からの「引用（エビデンス）」、判定に使用された「参照元」を表示します。AIが判断できない場合の確認手順と人が判断する範囲については、「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルを基本とし、AIが「判断不可」や「未対応」と判定した項目について、担当者が目視レビュー（確認）を行います。

### Q: 「前処理なしの開始」で、追加作業の必要性を見落とすことが心配です。どう防いで確認できますか？

**Answer (English)**

The documentation describes files that have been uploaded but not processed, a state interpreted here as starting without preprocessing. They show Pending and cannot yet be used in RAG chat. Customized Views can filter by status to identify pending files. Users check the file list, click Process as needed, and wait for Processing complete. People are responsible for visually checking status and selecting processing options.

**回答（日本語）**

ドキュメントにおいて、「前処理なしの開始」に相当する「アップロードしただけでドキュメント処理を実行していない状態（保留中）」におけるAskDonaの挙動や表示、確認手順について記載されています。具体的には、アップロード直後はステータスが「保留中」と表示され、この段階ではRAGチャットでの質問応答に利用できないよう抑制されていること、また「カスタマイズビュー」でステータス別に絞り込んで「保留中」のファイルを検出できることが示されています。確認手順としては、ファイル一覧でステータスを確認し、必要に応じて「処理」ボタンからドキュメント処理を実行して「処理完了」にすることが説明されています。人が判断する範囲は、ステータスの目視確認や、処理実行時のオプション選択です。

### Q: 「試用の合格基準」で、平均点だけで合格にすることが心配です。どう防いで確認できますか？

**Answer (English)**

No feature is directly documented for detecting or preventing a pass based only on an average score. Batch Assessment guidance can be applied: use explicit prompts requiring Not implemented whenever any criterion is unmet, and define specific option criteria. Results include comments and evidence so people can check their validity. Under the recommended operating model, people review results, comments, evidence, and sources, focusing on Unable to determine or Not implemented items, and make the final pass/fail decision.

**回答（日本語）**

「平均点だけで合格にする」という特定の状況を直接的に検出・抑制・表示する機能についての文字通りの言及はありません。しかし、Batch Assessmentの機能や推奨される運用モデルを意訳・適用することで、この懸念に対処することが可能です。

検出・抑制・表示する方法：

アセスメントのプロンプト設定において、「少しでも基準を満たさない場合は未対応と判定すること」のように明確に指示することで、曖昧な合格判定を抑制できます。また、評価選択肢の判定基準を具体的に設定することも有効です。実行結果には、判定結果だけでなく「コメント（判定理由の説明）」や「引用（エビデンス）」が表示・出力されるため、人間がその妥当性を確認（検出）できます。

確認手順と人が判断する範囲：

AskDonaでは「一次評価をAIに、最終判断を人間に」という分業モデルが推奨されています。人間は、AIが出力した判定結果、コメント、エビデンス、参照元を確認し、「判断不可」や「未対応」と判定された項目を中心に目視レビューを行って、最終的な合格・不合格の判断を下します。