テクノロジーは、優れたアイデアを前進させるものであり、その実現を妨げるものであってはならない。 その考えから、AskDonaは生まれました。
研究者、技術者、HPC利用者、運用・利用支援チームは、必要な情報を探し、計算資源の利用方法やシステム固有のソフトウェア環境、運用ルールを把握し、ジョブ実行やアプリケーション利用に伴う問題を解決するために、多くの時間を費やしています。
本来であれば、研究や新たな発見に使われるはずの時間です。
AskDonaは、研究機関や技術組織に蓄積された信頼できる知識を、より探しやすく、理解しやすく、活用しやすくするAIナレッジプラットフォームです。
あらゆる計算の先には、
答えを求める人がいる。
HPCは、大規模シミュレーション、データ解析、AIの学習・推論などを通じて、幅広い科学研究と技術開発を支える重要な計算基盤です。一つひとつのシミュレーションの先には、重要な問いに答えようとする研究者がいます。一つひとつの計算の先には、人類が理解できる領域と、実現できる可能性を広げようとするチームがいます。
AskDonaは、HPC基盤や研究者・技術者の専門性に代わるものではありません。
計算資源と専門知を、研究成果へとつなげる人々を支えます。
スーパーコンピュータ「富岳」の
利用者支援で実運用。
AskDonaは、理化学研究所 計算科学研究センター（R-CCS）が運営する「富岳」利用者向けサポートサイトで、利用に関する一次問い合わせの自己解決を支援する生成AIチャットとして稼働しています。2024年7月に導入され、2025年2月には、フォームを通じた一次問い合わせをAskDonaによる自動応答へ移行しました。運用および比較検証では、約16,000ページ以上の専門文書をデータソースとして利用しています。
4時間 → 5秒
担当者による調査と回答に約4時間を要していた問い合わせに対し、AskDonaが約5秒で回答を提示した事例を確認。
−61%
2025年4月、有人サポートへの問い合わせ件数が前年同月比で最大61％減少。
6,558件
「スパコン成果ナビ」で自然言語による検索・対話が可能な、HPCI公開成果報告書およびJHPCN最終報告書の件数。
+22ポイント
主要なクラウドRAGサービスおよびOSSフレームワークとの比較で、複雑な質問に対する平均評価スコアが22ポイント上回る83ポイントを記録。
理研R-CCSとの歩み
導入から運用実績レポートの公開まで
研究機関・技術組織で活用されています
利用支援で向き合うのは、ジョブ実行時のエラーだけではない。
HPC利用者は、研究や解析を進めるさまざまな段階で支援を必要としています。計算資源への接続や基本操作から、コンパイラやライブラリの選択、ソフトウェアの導入、ジョブスクリプトの作成と投入、MPIによる並列実行、データ転送、実行結果の確認、性能分析・チューニングまで、問い合わせの内容は多岐にわたります。
AskDonaに寄せられたHPC利用者からの問い合わせを分類すると、37％がトラブル解決やコード・スクリプトに関する技術支援、25％が基本操作や利用方法の把握、概念理解や学習に関する内容でした。
また、仕様、利用条件、運用ルールに関する確認も、問い合わせ全体の26％を占めています。
HPC利用者が支援を必要とする領域
分析対象となった問い合わせの構成比
問い合わせの6割以上が、エラーや技術的な問題の解決、基本操作、計算資源の利用方法の把握に関するものです。
一度の回答では解決しにくい領域
領域別の類似再質問率
特に、コンパイルやライブラリ、ソフトウェアの導入に関する問い合わせでは、約45％のケースで類似する質問が再び発生しています。一度の回答だけでは、実行条件や利用環境、具体的な操作手順、エラーの原因まで十分に解消できない場合があることを示しています。
AskDonaは、こうした問い合わせの背景にある知識を探しやすくし、利用者が内容を理解したうえで、ジョブ実行やソフトウェア利用へつなげられる状態を支援します。
研究者が不明点をすばやく解消し、研究を次の段階へ進めるために。
本ページに掲載する数値は、特定の期間・対象における問い合わせデータを当社が独自に分析した結果です。すべてのHPC利用者や利用環境を代表するものではなく、分類方法、分析対象および分析時期によって結果が異なる場合があります。
計算科学の力で、次世代の研究を前進させるために。
AskDonaは、研究者、技術者、HPC利用者、システム運用・利用支援チームが、計算資源の利用方法や技術情報の探索に費やす時間を減らし、計算科学を前進させる活動に集中できる状態を支援します。組織に対して、次のような価値を提供します。
利用手引書、技術文書、FAQ、研究資料、運用情報に分散する、組織の信頼できる知識へアクセスしやすくする。
計算資源への接続、ジョブスケジューラ、コンパイラ、ライブラリ、モジュール、機関固有の運用ルールを、必要なときにすばやく確認できるようにする。
必要な情報の探索と、繰り返し寄せられる問い合わせへの対応に費やす時間を減らす。
研究者や技術者が培ってきた専門知識と運用ノウハウを、個人や世代を越えて継承できる状態にする。
新たな利用者や、研究プロジェクトへ参画する研究者・技術者の立ち上がりを早める。
研究室、部門、研究機関の境界を越えた知識共有を促進する。
専門家による確認が必要な領域で、判断基準と根拠を追えるAI支援型のアセスメントプロセスを構築する。
情報を探すために費やす一時間は、本来であれば研究や新たな発見に使えた一時間です。
AI for Science
生成AIとHPCは、競合する技術ではありません。それぞれが異なる役割を担いながら、研究者による知識の活用と、計算による科学的な探究を支えます。
計算し、シミュレーションし、現象を解き明かす。
HPCは、大規模シミュレーション、データ解析、AIの学習・推論に必要な計算資源を提供します。自然現象や工学的な課題をモデル化し、実験や観測だけでは捉えにくい現象を、計算によって探究するための基盤です。
探し、つなぎ、理解する。
生成AIは、必要な知識を探し、整理し、関連する情報をつなぎ、対話を通じて理解・活用することを支援します。利用手引書、技術文書、コード、FAQ、運用情報、専門家の経験など、計算基盤を取り巻く知識を、人が扱いやすい形で提示します。
計算科学の発展には、高度な計算資源と、組織に蓄積された知識の双方が欠かせません。次世代の計算基盤では、従来のシミュレーションに加え、AIの学習・推論や大規模データ解析が、より密接に連携していくことが見込まれています。AskDonaは、人、組織に蓄積された知識、計算基盤をつなぎ、研究が行われるあらゆる場所で、信頼できる情報を活用できる状態をつくります。
