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AIを組織全体に広げるときに解決すべき3つの課題
パイロットの成果を全社運用に広げにくい
ユーザーや部門が増えると、機能だけでは安定して運用できません。権限・利用上限・実行記録をまとめて管理できる運用体制が必要です。
社内データとつなぐ瞬間にリスクが生まれる
文書やDBを連携すると回答の質は上がりますが、誰が何を見たか、個人情報がモデルに渡っていないかを確認する手段が必要です。
回答品質に問題が出たら原因を特定する必要がある
文書検索、SQL実行、モデルの応答のどの段階で問題が起きたのかを特定できてこそ、継続的な改善ができます。
構築から運用までつながる4つの領域
Connect・Build・Operateのプロセス全体を、データ、エージェント、評価・観測、ガバナンスが連携して支えます。
データ
文書とDBを根拠に回答します
主な機能 ナレッジベース・データ分析(自然言語 → SQL)・用語集・ナレッジグラフ データの詳細を見る → BUILDエージェント
社内データとツールで動き、書き込みは承認を得るエージェント
主な機能 エージェント・フロー・マルチエージェント・スキル・MCP/OpenAPIツール エージェントの詳細を見る → OPERATE評価・観測
すべての回答の過程が残り、品質が数値で見えます
主な機能 トレース・自動品質評価・Arena・使用量とコスト見積もり 評価・観測の詳細を見る → OPERATEガバナンス
組織のポリシーと権限を、AI利用のすべての過程に一貫して適用します
主な機能 ガードレール・監査ログ・3階層権限・トークン上限・コードゲートウェイ ガバナンスの詳細を見る →質問から回答・記録までの全プロセス
- 1 ユーザーが質問する
Webチャット、Microsoft Teams、社内システムに組み込んだ埋め込みウィジェットなど、どこからでも質問できます。
- 2 ガードレールが最初に確認する
韓国の住民登録番号・口座番号のような個人情報や禁止ワードを、ポリシーに従って遮断・削除・マスキングします。
- 3 エージェントが必要なものを選ぶ
ナレッジベース検索、DB照会(SQL)、用語集、外部ツールを質問に合わせて組み合わせます。データを変更する操作は実行前に人の承認を受けます。
- 4 お客様アカウントのLLMが回答を作成する
モデルは組織が承認したリストの中から、ユーザー・グループ・組織ごとのトークン上限内で呼び出されます。
- 5 すべての過程が記録される
呼び出し順序・所要時間・トークンはトレースに、設定変更は監査ログに残り、自動評価をオンにしたエージェントは回答品質がスコアとして蓄積されます。
セルフホスト型で、機能はティアで選べます
お客様のクラウド(Azure · Google Cloud · AWS)または閉域網に導入します。セキュリティ・導入形態を確認
お客様のLLMアカウントと直接連携し、利用料はお客様と提供元との契約条件に従って請求されます。
Basic · Standard · Professional · Enterprise の4ティアで提供します。監査ログとガードレールはStandardから、データ分析・フロー・トレース・自動評価はProfessionalから提供します。コードゲートウェイ・グローバルガードレール・暗号化(KMS)・ナレッジグラフはEnterpriseに含まれます。ティアごとの機能を確認
月1回の定期リリースを提供します。リリースノートを確認