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AI活用でこんなお困りごとありませんか？
- 事業の成長につながらない
- PoCのまま止まってしまっている
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- ハルシネーションが懸念される
- モデルの変化に追従できない
- データをつなぐのに手間がかかる
- 精度が低く実務で使えない
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- 社内にAIがバラバラに乱立している
- 現場の依頼が多くて手が回らない
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クイック分析チャットボット
自然言語で必要な時に
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インサイト発掘レポート
AIがデータを多角的な視点で分析し
インサイトをレポートとして整理
AIタレントマネジメント
社員のスキル情報や経歴情報から
最適なアサイン・人材発掘を実現
データ前処理・AI連携
AIの精度を高めるためのデータ整備
AIへの同期連携を実現
マスター拡張
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データ活用基盤構築
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Agent to Agent
複雑で手間のかかる問題を解決するため、AIエージェントは目的に応じて他の社内外の特化型AIエージェントと連携します。AIエージェント同士の 協創により、従来の限界を超えたパフォーマンスを発揮します。
ルーティング & MCP・ツール
利用者の目的に応じてAIエージェントは実行すべきツールを決定します。例えば、DBに接続するツールやファイルを検索するツールなど、どのツールを実行すべきかを計画し、ルーティングします。
モデルスイッチング
AIモデルは日々アップデートされています。
最新のモデル、速度重視のモデル、深く考えるモデルなど、用途に応じてモデルを使い分けたり、新しいものに簡単にスイッチして試すことができます。
ワークフロー
AIを利用したデータ処理や、収集したデータをAIで多角的に分析する処理をワークフローとして定義します。AIを含む定義されたデータ処理を、定義されたスケジュールで再帰的に実行することができます。
オンプレミス連携
オンプレミスのデータは使いたくても、つなぎ方やつなぐ量で一苦労。
差分検知によるレプリケーションやHULFT連携を活用して、オンプレミスのデータを必要な分だけクイックにAIにお届けします。
前処理 & メタデータ整備
文書・画像・音声など、非構造化データをAIで活用するには、AIが読みやすい形式に前処理したり、メタデータを整備することが重要です。
構造化やQ&A化、URLやタグの付与を通じて、データの品質を高めます。
キャッシュ活用
AIエージェントは過去の会話履歴をキャッシュとして保持することで、検索して得られた各種情報を再利用できるようにします。キャッシュを活用することで、回答速度やコスト効率を高めます。
同期実行&更新チェック
AIで活用したいデータを収集し、必要な前処理を行い、ベクトルDBに取り込むまでの一連のデータ処理を同期的に実行します。各処理での件数を追跡することで、取り込むべき全てのデータが正しく登録できているかを可視化します。
事例
全社浸透を目指すセブン銀行
年間952時間の業務を削減
