AIを実験で、
使うAIから、
市場はから、を経てへと進んでいます。組織の前提を整えると、AIをで安全に動かす。この2つを1つに統合したのがであり、私たちはその中核を
チャットAIその場の質問に答える
RAG組織内の文書から探す
AIエージェント手順に沿って実行する
Enterprise AI OS業務文脈の上で働く
従来は、この
用語・データ・判断基準に潜む
これまでの壁
人手でやろうとすると
- 業務ヒアリングに何か月もかかる
- データ項目の意味を人が手作業で確認する
- 部署ごとの定義調整が終わらない
- システム変更のたびに再設計が必要
- 外部コンサルやに依存し続ける
OPTIS One
が初期構築
- データ項目の意味候補を出す
- 文書から業務ルールを抽出する
- 似ているが違う概念を分ける
- 部署ごとの言葉の違いを見つける
- 人が確認すべき曖昧な箇所を提示する
人がゼロから業務定義するのではなく、AIが初期構築し、人が確認する。
人手で作り込む
| 従来型のEnterprise AI導入 | OPTIS One |
|---|---|
| 人が業務ヒアリングを積み上げる | AIが既存資料・データから業務構造を抽出 |
| 人がデータ項目を1つずつ確認 | AIが意味候補と対応関係を提示 |
| 人がマッピングを手作業で保守 | AIが変更を検知し、更新候補を出す |
| の人数に導入速度が依存 | 少人数で複数業務に展開しやすい |
| 実行基盤を別途用意・運用する必要がある | を含めマネージドで提供 |
| 高額・長期化しやすい | 安価・高速に始めやすい |
人を貼り付ける
が導入の大部分を
- Software Engineer
- OPTIS One本体の設計・実装
- Machine Learning Engineer
- とエージェントのモデル開発・評価
- Data Engineer
- 既存システムとの接続とデータ基盤の構築
- Cybersecurity Engineer
- 権限・監査・など、のセキュリティ設計
- Forward Deployed Infrastructure Engineer
- 顧客環境への展開と接続基盤の構築
- Forward Deployed Software Engineer
- のレビューと例外設計
速さは、競争力。
無料相談で、AI活用の