単なるスキャンや保存ではありません。OCR（紙や画像を文字データに変換する技術）・テキスト化・構造化・メタデータ整備までを見据え、AIが正確に参照できる形へ。——紙の知識を、AIが動かせる資産に変える。その具体的な手段が、次の4つです。
紙資料、PDF、画像、動画、音声などを整理し、検索・分析・AI活用に適した大規模データベースを構築します。
単なるスキャンや保存ではなく、AIが正確に参照できる形へ整備することで、過去の情報を現在の知的資産として再活用できる状態にします。
蓄積されたデータベースは、新しい成果物を生み出す土台であると同時に、人の知的作業を支える基盤にもなります。記事案・企画・論文案・研究仮説の生成から、資料調査・事実確認・原稿チェックといった調査・研究・編集の支援まで、ひとつながりで担います。
たとえば古い雑誌や新聞、専門誌のデータベースを構築すれば、過去の記事傾向、時代ごとの論調、流行語、社会問題、人物、事件、広告、文化的背景などを横断的に分析できます。そこから現代の読者に向けた斬新な記事企画や、過去と現在をつなぐ特集、埋もれていたテーマの再発掘へと展開できます。
また、古典テキスト・原典資料・注釈・翻訳・先行研究論文をデータベース化することで、従来の研究では見落とされていた語句の用例、思想的つながり、文献間の影響関係、解釈上の問題点を抽出し、学界に新たな問題提起を行う論文案や研究仮説の生成を目指します。同時に、人が進める調査・執筆・研究に対しては、事実確認や横断検索、原稿・査読前のチェックといった形で精度と効率を高めます。
構築したデータベースを基盤として、LLM（大規模言語モデル）や生成AIを活用したシステムを開発します。
外部の一般的なAIに質問するだけでは、組織独自の資料や専門分野の情報を十分に反映できません。独自データベースとLLMを組み合わせることで、その組織・その分野・その資料群に特化したAIシステムを構築できます。
紙やテキストだけでなく、画像・動画・音声・立体物などもデジタルアーカイブ化します。
古文書・写真・映像資料・文化財・展示物・商品・建築物などをデジタルデータとして保存・整理し、検索・閲覧・研究・教育・広報・AI活用に利用できる形へと整備します。
