AI オペレーション

請求書・発注書・各種帳票であれば、お客様のドキュメントに合わせたチューニング後、フィールド単位で95%以上の精度を実現しています。すべての抽出結果には信頼度スコアが付与され、設定した閾値を下回ったものは自動的に人のレビューキューに回されます。精度は導入前に実際のサンプルで測定した数値であり、カタログ上の数字ではありません。

すべてのエージェントにはガードレールが設けられています。信頼度の閾値、実行可能なアクション、投稿や支出の上限をお客様が定義できます。信頼度が低いケースはレビューキューに振り分けられ、すべての操作がログに記録されるため、何が・なぜ実行されたかを監査できます。誤った出力は新たなテストケースとして蓄積され、同じミスを繰り返すのではなく、システムが継続的に改善されていきます。

はい、可能です。SAP、Odoo、NetSuiteなどのERP、会計ツール、ヘルプデスク、スプレッドシート、社内データベースなど、既存のスタックをそのまま活用します。公式APIがある場合はAPIで接続し、ない場合は管理されたRPAで連携します。既存システムを置き換えることはなく、チームがすでに使っている環境の中でAIが機能します。

多くの場合、従来の手法より優れています。誰かがシートを更新するのを待つ代わりに、最新データで再学習するためです。すべての予測モデルはお客様の過去データでバックテストを行い、実際に運用する前に誤差率を報告します。資金繰り・需要・キャパシティの予測は、根拠のない単一の数字ではなく、信頼区間を伴って提示されます。

Entryビルドでは、1つのワークフローを約2〜4週間で本番稼働まで持っていきます。1週目でスコープを確定し、お客様のシステムに接続したうえで、実際のケースに対してシャドウモードで検証してから本番に切り替えます。より大規模な自動化プログラムでは、ワークフロー単位で段階的に展開するため、1年後にまとめてではなく、毎月着実に価値が届きます。

データはお客様のアカウントとリージョン内に留まります。エージェントには最小権限のアクセスのみを付与し、すべての操作をログに記録します。処理されたデータがモデルの学習に使用されることはありません。DPAの締結に対応し、EU内ホスティングもサポートしています。ポリシー上必要な場合は、プライベートモデルやセルフホストモデルでの抽出・コパイロット運用も可能です。

削減されるのは業務であり、人員ではありません。チームは入力や転記作業から、例外の確認や意思決定へとシフトします。プロセスが変更された場合、ワークフローはお客様のものです。すべてをドキュメント化し、チームへのトレーニングやサポートプランによる運用保守にも対応します。ブラックボックスもロックインもありません。