状況に応じた自動化
結果はワークフロー内の次のタスクに接続されます。
AIソリューション
価値はユースケースから始まります。
AI を特定のタスク (貨物への文書の割り当て、クエリのサポート、または操作の支援) に配置します。生産アプリケーション、プロトタイプ、開発作業は個別に紹介されます。
お役立ち情報
データクエリとレポート作成は日常業務をサポートします。
明確な成熟度レベル
運用アプリケーションは依然として開発作業とは区別されます。
課題に応える、二つの専門領域。
LLM ベースのソリューション
言語モデルを既存のソフトウェアや業務フローに接続し、日々の仕事の中で AI が価値を生む仕組みを構築します。
- 独自ソフトウェアに組み込む LLM 実行・制御環境（ハーネス）
- 特定の業務に合わせた専用エージェント
- 既存ソフトウェアやデータソースへの MCP 統合
マシンビジョンと文書理解
画像、映像、文書から業務で使える情報を抽出。何が存在し、どう変化し、どのようなイベントを意味するかを捉えます。
- カメラによる物体検出と追跡
- 画像内の個々の物体を分けるセグメンテーション
- イベントの認識と評価
- 文書の分類と業務フローへの組み込み
能力
何を接続するのでしょうか？
文書処理
本番環境: 自動分類、出荷割り当て、メタデータ比較。
自然言語クエリ
運用環境: 自然言語の質問によってサポートされるデータベース クエリ。
AIOps とビジネス レポート
実稼働環境で実行される運用サポートと BI ソリューション。
知識ベースの回答
プロトタイプ: RAG アプローチは、答えを一連の知識と結び付けます。
ワークフロー
プロセスの仕組み
これらの手順はアプローチを示しています。構成と実装は、特定の割り当て向けに設計されています。
タスクとデータ
特定のワークフロー ステップと利用可能なデータを特定します。
統合して評価する
ワークフロー内でソリューションを開発し、その結果を評価します。
例外の操作と処理
結果がどのように使用されるか、および人間の関与が必要な場所を確立します。
実際に
書類、発送、接続。
物流システムでは、AI が自動的に書類を分類し、荷物に割り当て、メタデータを比較します。文書処理が行き詰まった場合には人が介入します。
関連資料知っておきたいこと
よくある質問
これらのアプリケーションはすべて実稼働環境にありますか?
いいえ。ドキュメントの並べ替え、自然言語データ クエリ、AIOps、BI は実稼働環境で動作します。 RAG はプロトタイプですが、WebWaste コンピューター ビジョンは開発中です。
AI は人間によるチェックをすべて排除するのでしょうか?
いいえ。物流文書ワークフローでは例外的に人間の介入が必要です。他のユースケースのレビュープロセスは個別に定義されます。
どこから始めればよいでしょうか?
特定の繰り返しタスクと利用可能なデータのレビューを使用します。ディスカバリーまたはプロトタイプは独立して試運転できます。
次のステップ
次のプロジェクトについて話し合いましょう。
解決すべき課題、改善すべき新しいアイデアやシステム。会話を始めるには、最初の概要だけで十分です。 初回のご相談は無料です。