AI・データソリューション
日々の業務に溶け込むAIを、
貴社のデータと業務システムにつなげて。
企業におけるAIの価値は、正しい権限のもとで文書、レコード、プロセスとつながることから生まれます。InterCloudは、日々の業務に溶け込むアシスタント、文書処理パイプライン、分析、自動化を、タイ語と英語で構築します。
AIソリューション
自社の情報に基づくアシスタントとコパイロット
これらのソリューションは、当社製品全体で使われているアシスタントであるInterCloud AIと同じ基盤の上に構築されており、貴社のデータと貴社のアクセスルールで導入できます。
ナレッジアシスタント
アシスタントが、規程、マニュアル、契約書、チケットに基づいて従業員やお客様の質問に答え、出典となる文書を示します。回答は質問者の権限を尊重し、利用者が直接開けない内容をアシスタントが明かすことはありません。
文書理解
文書からの手作業によるデータ入力を減らします。請求書、発注書、本人確認書類、各種フォームから項目を抽出し、受信した郵便物を分類し、人による確認が必要な項目にフラグを付けます。パイプラインは、言語が混在したレイアウトやスキャンしたページも含め、英語とタイ語の文書で構築・テストしています。
アプリケーション内のコパイロット
業務が行われている業務システムの中で、下書きの作成、要約、次のステップの提案を行います。たとえば案件ファイルの要約、お客様への返信案、メールの内容から事前入力したフォームなどです。利用者は各提案を確認したうえで確定し、システムは何が提案され、何が採用されたかを記録します。
言語サポート
従業員とお客様は、タイ語または英語でアシスタントを利用できます。プロンプト、検索、評価は、タイ語の分かち書き、数字、改まった文体も含めて両言語でテストしています。InterCloud AIアバターのように対話型のチャネルが適している場合は、音声入力とアバターのインターフェースも利用できます。
データ分析
統制されたデータに基づく経営ダッシュボードと予測
レポーティングのプロジェクトはデータの品質とタイミングでつまずくため、当社はまずデータパイプラインと合意された定義を構築し、ダッシュボードはその後に作成します。GlowScale、Orbio、既存のERP、外部ソースのデータを、履歴を保持したまま統制されたデータウェアハウスに取り込みます。
この基盤の上に、ロール別のダッシュボード、定期レポート、アナリスト向けのセルフサービス分析を構築します。データが十分な場合は、需要、キャッシュフロー、キャパシティの予測を追加し、各予測には信頼区間を併せて表示します。
分析とAIは同じデータ層を共有するため、支店の前四半期の実績についての質問にも、アシスタントは経営レポートと同じ数字で答えます。
- アプリケーション、データベース、ファイル、APIから中央のデータウェアハウスへのパイプライン
- 指標ごとに1つの定義を文書化し、すべてのレポートで再利用
- 定期配信に対応した経営層、管理職、現場向けのダッシュボード
- データが十分な場合の予測と異常検知
自動化
バックオフィス業務の繰り返し作業を削減
バックオフィス業務の多くは、システム間をつなぐ、ルールに基づく小さなステップの連鎖です。当社はこの連鎖を自動化し、判断が必要な意思決定は人に委ねます。
ワークフローの自動化
手作業で催促しなくても案件が進みます。承認、リマインダー、エスカレーション、ステータスの更新はシステム内のイベントをきっかけに実行され、すべてのステップが記録され、ルールに当てはまらない案件には明確な担当者が割り当てられます。
文書処理
受け取った文書が、手入力なしでERPに届きます。請求書、注文書、各種フォームを読み取り、発注書やマスターデータと照合して計上し、例外は確認担当者に回すことで、処理待ちの列が止まらないようにします。
システム間連携
定期実行とイベント駆動の連携により、ERP、CRM、Eコマース、行政機関のポータル間での手作業によるエクスポートや再入力をなくします。再試行とアラートも備えています。
コミュニケーション
送信したすべてのメッセージが、顧客または案件のレコードに記録されます。テンプレートとデータからパーソナライズしたメール、LINE、アプリ内メッセージを生成し、定義したトリガーで送信します。
プロセスに組み込んだAI
ルールだけでは不十分な部分では、言語モデルがフローの中で分類、抽出、下書きを行います。信頼度のしきい値によって、結果を確定する前に人の確認が必要になる場合を判断します。
成果の測定
各自動化は処理件数、サイクルタイム、例外率を報告するため、貴社チームは、何を処理しているか、どこで滞っているか、次のステップを自動化する価値があるかを把握できます。
MLOps
公開後も保守・監視されるモデルとアシスタント
モデルやアシスタントのプロンプトは、時間とともに変化するデータに依存するソフトウェアです。当社はそれにふさわしく扱います。バージョン管理し、評価セットでテストし、システムの他の部分と同じパイプラインでデプロイし、本番環境で監視します。
評価セットは貴社の業務の専門家とともに作成し、タイ語のケースや既知のエッジケースを含めます。モデル、プロンプト、検索ステップへのすべての変更は、リリース前に評価セットで採点し、性能の低下が見えるよう結果を保管します。
本番環境では、レイテンシ、コスト、回答品質の指標、データドリフトを監視し、利用者による修正を評価セットに反映します。データレジデンシー上必要な場合は、貴社のAWSアカウント内でモデルをホストできます。
- リリースノート付きでバージョン管理されたモデル、プロンプト、検索の設定
- 貴社の専門家がレビューし、変更のたびに実行される評価セット
- SnowTrackによる、品質、レイテンシ、コスト、ドリフトの本番環境での監視
- AWSへのデプロイ。データレジデンシー上必要な場合は貴社のアカウント内に
責任あるAIとデータガバナンス
貴社のコンプライアンス部門と監査部門が検証できるお約束
企業でのAIの活用は信頼にかかっています。当社は以下のお約束を設計に組み込み、貴社のコンプライアンス部門と監査部門が検証できるよう文書化しています。
- AIにもアクセス制御を適用：アシスタントは、質問した利用者が閲覧を許可されている情報だけを参照します
- データ保護の原則に沿った個人データの取り扱い：パイプラインにおける最小化、目的の限定、保持ルール
- AIが生成した結果を財務、法務、顧客向けの記録に確定する前に、人が確認します
- すべてのAIとのやり取りを、使用した出典とともに記録し、回答を追跡・監査できるようにします
- リリース前にタイ語と英語のケースで正確性とバイアスを評価し、変更のたびに繰り返します
- 利用者が人ではなくアシスタントとやり取りしていることを明確に開示します
- モデルとデータのホスティングの選択を文書化し、データを貴社のAWSアカウント内に留める選択肢も用意します
- 各モデルとアシスタントについて、監視と廃止に責任を持つオーナーを文書で定めます
1つのプロセスと測定可能な成果から始める
成功するAIプロジェクトは、1つのプロセスと測定可能な成果から始まります。組織のどこに手作業がたまっているかをお聞かせいただければ、出発点をご提案します。