シナリオの判断やソリューションの設計から、システムの提供や継続的な運用に至るまで、企業による制御可能かつ統合的な方法での AI アプリケーションの推進を支援します。
各サービスは明確なビジネス上の問題を中心に構築されており、権限、データ、システム、操作が提供範囲に組み込まれています。
ビジネス目標に関する価値の高いシナリオを特定し、データ、システム、モデル、組織間のコラボレーションの実装パスを明確にします。
企業には AI のアイデアが不足していないことがよくあります。本当に難しいのは、どのシナリオに投資を優先する価値があるかを判断し、パイロットの範囲と実装のリスクをどのように制御するかです。
モデルの機能を、使用可能、保守可能、スケーラブルなエンタープライズ アプリケーションとビジネス ワークベンチにカプセル化します。
デモンストレーション効果と本番アプリケーションとの間には、権限、安定性、データ アクセス、ログ、ユーザー エクスペリエンスに関してエンジニアリング上のギャップがまだあります。
モデル、ツール、データ、プロセスを接続して、AI が明確な境界内で複数段階のビジネス タスクを完了できるようにします。
エージェントには会話機能だけでなく、ツールの呼び出し、ステータス管理、手動による確認、例外処理、完全な監査も必要です。
既存のERP、CRM、OA、業務システムにAIを組み込むことで、重複業務を削減し、情報活用効率を向上させます。
企業システムには大量の業務データやプロセスが蓄積されていますが、情報が散在し、業務が繰り返されるため、従来の機能では自然言語や自動意思決定機能を提供することが困難でした。
ビジネスの頻度、価値、データの状態、リスク境界に基づいて優先シナリオを決定します。
小規模のプロトタイプを使用して、回答の品質、プロセスの実現可能性、システムへのアクセス方法を検証します。
実際のビジネス環境に参入するための完全な権限、ログ、例外処理、展開、運用および保守の機能。
フィードバック、レビュー、ビジネス データを通じてモデル、知識、プロセスを継続的に最適化します。
エンタープライズ組織、ロール、データ権限を継承して、モデルが既存のアクセス境界をバイパスしないようにします。
監査のトレーサビリティをサポートするために、入力、知識ソース、ツール呼び出し、出力結果、および手動操作を記録します。
リスクの高い業務の確認、承認、ロールバックの仕組みを確立し、AIと人間の責任の境界を明確にする。
データセキュリティとシステム環境に基づいて、クラウド、専用環境、または民営化された導入方法を選択します。
モデル、知識、システムをモジュール式で接続し、その後の置き換え、拡張、最適化を容易にします。
