知識が分散し、
検索精度にもばらつきがある。
社内情報が複数の形式・場所に分散し、必要な情報を迅速に見つけられません。回答の精度もばらつき、業務で安心して使えないことがあります。
Challenges「検索できる」で、
「検索できる」で、
止まっていませんか。
生成AIを業務で活用するには、モデルの性能に加え、企業独自の知識と業務ルールを扱う仕組みが必要です。社内文書を検索できても、判断や処理までつなぐには、さらに設計が求められます。
知識が分散し、
機密情報を、
安心してAIに任せられない。
機密情報や個人情報を含むデータを、公開のLLM環境に送る不安。権限を超えた情報が回答に含まれるリスクが、全社展開を止めます。
データ整備の負荷が大きく、
PoCで止まってしまう。
OCR、音声の文字起こし、チャンク化、メタデータ付与、アクセス権の管理。事前準備の工数が、本番運用への移行を難しくします。
「何を知っているか」に答えても、
「何をすべきか」に答えられない。
検索と回答生成を中心とする構成では、適用条件、案件の状態、判断ルール、実行権限を別途設計する必要があります。AIKNOWは、これらを知識基盤と組み合わせて扱います。
Platform業務アプリに、
業務アプリに、
ナレッジを届ける基盤。
社内のデータとツールからナレッジをつくり、標準のチャットアプリ、既存の業務アプリ、独自のアプリケーションへ。同じ知識を、利用するアプリケーションや業務に合わせて提供します。
取り込む
音声・テキスト・グラフ・画像のデータと、メール・チャット・アプリ・データベースなどのツールから、意味を保って取り込みます。
知識にする
人・製品・案件・判断などの関係を持った知識に整え、4つのナレッジエンジンと統制の仕組みで、業務の文脈に合わせて使います。
届ける
標準のAIKNOW Assistant、APIでつなぐ既存の業務アプリ、AnswerやProjectなどの業務アプリへ。同じ知識を、接続するアプリケーションで活用できます。
Ecosystem入力ツールから業務アプリまで、
入力ツールから業務アプリまで、
一つの知識基盤でつなぐ。
Voice・Capture・Diagramの3つのETLツールが、さまざまなデータを知識の入口で読み取り、AIKNOWプラットフォームが知識として整えます。その知識の上で、Answer・Project・Matchingなどの業務アプリが動きます。
Apps業務アプリ
コンタクトセンター。応対の手順・判断・記録まで扱い、実際の応対から知識を育てます。
業務・プロジェクト管理。問いからレポート・AIの仕事まで、自分たちの管理のかたちをつくります。
人材マッチング。案件の要件と人材情報をAIで理解し、理由とともに候補を示します。
ナレッジプラットフォーム
- コンテンツ知識何が正しいか
- 決定知識どの結論になるか
- プロセス知識次に何をするか
- 事例知識過去はどうだったか
ETL Toolsデータ入力ツール
音声。会議や通話の音声を、意味を保ったテキストと知識に。
文書。表・図・数式まで、構造を保って読み取ります。
技術図面。P&IDなどの図面を、仕様照合と業務ルールで、根拠付きの業務データに。
お客様が開発するアプリケーションや既存の業務システムにも、APIを通じて同じナレッジを提供できます。
Core CapabilitiesAIKNOWを特徴づける、
AIKNOWを特徴づける、
3つの仕組み。
RAGの先にある「判断と実行」を支える、プラットフォームの中核です。
Design Principle厳密さと柔軟さを、
厳密さと柔軟さを、
一つの設計に。
Deterministic where known, agentic where necessary, governed everywhere. ルールや手順が決まっている業務は定義した条件に沿って処理し、状況に応じた検討が必要な場面ではAIエージェントが対応案を組み立てます。そのすべてを、権限とルールの管理のもとで行います。
知識は、
文脈に属する。
「関連している」だけでは足りません。知識は、適用条件、情報源の信頼性、有効期間、利用権限、出典を確かめたうえで使う必要があります。権限・有効期間・適用領域を、利用可否を判断する条件として扱います。
ナレッジエンジンを見る自律は、
境界の中にある。
推論が妥当であることは、実行してよい理由にはなりません。エージェントが提案し、ポリシーが決め、ゲートウェイが実行を制御します。
セキュリティを見る経験は証拠であり、
真実ではない。
運用で得た経験は、そのまま本番の知識を書き換えません。証拠 → パターン → 提案 → 検証 → 版のリリース。必ず検証と承認を経ます。
解決と進化のループを見る3層で、
情報資産を守る。
ネットワーク、認可、データ保護の3層。オンプレミスや国内データセンターのプライベートクラウドで稼働し、主要なクラウドサービスにも対応します。
3層の保護を見るWays to Use標準のチャットから業務アプリまで、
標準のチャットから業務アプリまで、
同じ知識基盤の上で。
整備したナレッジは、利用目的や権限に合わせて複数のアプリケーションで活用できます。まず標準のチャットで価値を確かめ、業務アプリや既存システムへ広げていけます。
AIKNOW Assistant
標準で付属するチャットアプリ。社内のナレッジに自然な言葉で質問でき、出典とともに、利用者の権限に応じた範囲で回答します。
AIKNOWの業務アプリ
業務ごとに設計されたAnswer・Project・Matching。手順・判断・記録まで扱うアプリが、同じナレッジの上で動きます。
既存システム・独自アプリ
APIで、いまの業務にナレッジを組み込みます。既存のRAGやナレッジ基盤を活かしながら、段階的に導入できます。
Use Casesさまざまな業種・業務で。
さまざまな業種・業務で。
活用の例。
AIKNOWは、さまざまな現場での知識活用を支えるナレッジプラットフォームです。ここでは、その一部を例としてご紹介します。
Industries業種の例
製造
設計書・仕様書・検査記録・図面など、現場に散らばる技術文書と過去の対応を知識に変え、設計・品質・調達の判断を支えます。
放送
映像アーカイブに含まれる映像・音声・テキストを解析し、出来事・発言・人物から探せる知識に。過去映像の再利用を広げます。
金融
規程・商品資料・手続きマニュアル・過去の照会対応を一元化し、根拠付きで回答。権限と監査ログを前提に、高機密な情報を扱う業務を支えます。
小売
商品情報・店舗運営のマニュアル・接客のノウハウ・問い合わせ履歴を知識化し、本部と店舗で共有。新人の立ち上がりや対応のばらつきを抑えます。
Functions業務の例
設計
技術基準・過去の設計資料・図面を知識として整理し、若手の知識習得と設計判断を支えます。図面から機器リストなどの業務データを取り出す用途にも。
顧客サポート
手順書・技術資料・過去の通話から、熟練者の判断を知識化。通常の問い合わせの自動化と、難しい案件でのオペレーター支援を両立します。
品質管理
検査記録・不具合・是正の事例を蓄積し、類似の過去事例や判定の基準をすぐに呼び出せる状態に。判断の根拠を残し、ばらつきを抑えます。
営業
製品仕様・提案実績・競合との比較を、横断して探せる知識に。競合品の代替候補を絞り込み、調査結果を再利用できるナレッジとして蓄積します。
Let's Talkまずは、自社の資料で
まずは、自社の資料で
試してみませんか。
現在の環境と課題をお聞かせください。どこから着手すべきかをご提案します。
既存のRAGやナレッジ基盤を活かす導入も、ご相談いただけます。