AI自動化コンサルティング
御社の業務のうち、AIが担える作業を見つけ、人によるレビューとガードレールを備えて構築・連携し、稼働を維持します。どの業種、どのAIモデルにも対応します。
詳しくはこちら当社は、業務をすでに支えているソフトウェアにAIを組み込みます。対象は、文書の検索、下書きと要約、分類、そして管理されたツールを通じて操作を行うエージェントです。当社独自の製品である The AI Hive は、企業のAI向けのガバナンス付きメモリレイヤーです。
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AI連携とは、大規模言語モデルをお客様のデータと業務の流れに接続し、有用かつ信頼できる働きをさせることです。お客様自身のドキュメントから回答するサポートアシスタント、乱雑な文書から項目を抽出するツール、キーワードだけでなく意味も理解する社内検索、注文を調べて人が承認するための返信の下書きを作るエージェントなどが考えられます。
当社はまず、ソフトウェアエンジニアリングとして取り組みます。プロトタイプを作るのは簡単ですが、予測どおりに動作し、権限を尊重し、安全に失敗し、テストできる機能こそが本当の仕事です。検索拡張生成(RAG)、プロンプトと出力の設計、お客様の実際の事例による評価、ログ記録、コスト管理、そしてモデルが参照・実行できる範囲に対するガードレールに対応します。
当社は、AIアプリがツールやデータを管理された形で利用できるようにするオープンスタンダードである MCP(Model Context Protocol)サーバーも構築しています。IT Labs India は、企業のAI向けの独自のガバナンス付き共有メモリレイヤーである The AI Hive を開発しており、これは開発中で、当社の模擬環境でテストしています。そのため、顧客案件だけでなく、これらの課題に自ら取り組んでいます。
社員やAIツールをまたいで共有される、統制されたメモリをお探しですか? 当社の自社製品The AI Hiveをご覧ください。
ポリシー、マニュアル、過去のチケットはありますが、誰も見つけられません。RAGにより、社員は質問し、出典付きの回答を得られます。
返信の下書き、スレッドの要約、依頼のタグ付けと振り分け、文書からのデータ抽出。
アシスタントは、セッションのたびにゼロから始まります。統制されたメモリ層が、共有のコンテキストを最新に保ち、権限を確認します。
お客様のサーバー上のモデル向けに設計するか、どのホスト型モデルが参照できる範囲も制限し、監査証跡を残すことができます。
デモを、テスト、監視、フォールバック、そして必要な箇所での人によるレビューを備えた機能へと発展させます。
あらゆる言語で対応します。すべての技術を見る。
まずは無料相談と、1つの具体的な利用ケースから始めます。AIが適切なツールかどうかを率直にお伝えします。問題によっては、ルールやクエリの方が確実な場合もあります。その後、お客様の実際の事例に対して小規模な動作版を構築し、さらに投資する前に品質を判断いただけるようにします。
その後、権限、ログ記録、評価、フォールバック、コスト管理を強化します。コードはお客様が保有し、実行場所もお客様が選べます。節約額や精度については、データに依存するため、事前の約束はしません。お客様の例で測定し、結果をお示しします。チームや AI ツールで共有メモリが本当に必要な場合は、The AI Hive をご覧ください。
検索拡張生成により、モデルは学習データだけでなく、お客様の文書を使って回答できます。回答が、お客様自身の変化する内容から得られる必要がある場合に必要です。
多くの場合はい。オープンモデルはお客様のインフラ上で稼働できるため、機密データに適しています。品質やハードウェアの要件は異なるため、当社はプロジェクトごとに評価します。
MCPは、AIアプリをツールやデータに接続するためのオープン標準です。MCPサーバーは、お客様のシステムの特定の機能を権限チェック付きで公開するため、MCPに対応するAIアプリから利用できます。
モデルは誤ることがあります。当社は、根拠を示した回答、重要な操作に対する人による承認、お客様の事例での評価、明確なログ記録によって、その前提で設計します。
The AI Hive は当社の自社製品です。企業のAI向けのガバナンス付き共有メモリレイヤーで、開発中であり、当社の模擬環境でテストしています。当サイトの The AI Hive セクションをご覧ください。
御社の業務のうち、AIが担える作業を見つけ、人によるレビューとガードレールを備えて構築・連携し、稼働を維持します。どの業種、どのAIモデルにも対応します。
詳しくはこちら反復的な手作業を担当者の代わりに行い、確実に実行するスクリプト、ボット、スケジュールされたジョブ、データパイプライン。
詳しくはこちらさらに読む: 業務プロセスを自動化する前に: 実践的なチェックリスト
当社の AI 自動化調査より: エージェントのフレームワーク、プロトコル、コーディングエージェント · AI 自動化の本番用ツールスタック · AI 自動化のコストと経済性 · AI 自動化の規制、コンプライアンス、セキュリティ
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