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Curiosity - コンテキストグラフ

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Curiosityは、複雑なシステムを横断するエンタープライズデータを接続することで、AI駆動型のナレッジレイヤーを構築します。これにより、チームは回答を見つけ、再利用し、信頼できるようになり、実際のワークフローにおけるAIパフォーマンスを向上させ、産業環境での効率を高めます。このプラットフォームは、断片化されたデータを人間とAIが利用できる信頼性の高いナレッジベースに構造化します。

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Curiosity - コンテキストグラフ のスクリーンショット
Curiosity - コンテキストグラフ のスクリーンショット

Curiosityは、産業用AI向けのコンテキストグラフを提供し、断片化されたエンタープライズデータを接続され構造化されたナレッジレイヤーに変革します。このレイヤーにより、人間とAIは、大規模かつ独自のインフラストラクチャ上で、実際のワークフロー内の情報に信頼性高くアクセスし、利用できるようになります。適切なコンテキストがないと、AIは複雑なデータを扱う際にしばしば失敗します。Curiosityは、ナレッジを接続・構造化することでこの問題に対処し、AIが本番環境で効果的に機能できるようにします。

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このプラットフォームは、AIを単純なデモンストレーションから本番対応アプリケーションへと移行させるために設計されています。企業は、独自のデータ上で、スケーラブルかつ自社環境内で直接AIを構築・運用できます。Curiosityは実際のエンタープライズワークフローのために構築されており、さまざまな組織機能にわたる知識集約型のプロセスにAIを適用します。

主なアプリケーションには、ナレッジマネジメント(企業のナレッジを異なるシステム間でアクセス可能で利用可能にする)、テクニカルカスタマーサポート(システム全体のコンテキストを提供することで複雑なケースをより迅速に解決する)、エンジニアリングチーム(設計、システム、決定にわたるナレッジの接続と再利用を促進する)、品質管理(データ全体での早期の問題特定と根本原因追跡を可能にする)、契約・コンプライアンスチーム(システム全体を統一的に表示することでリスクを軽減し、監査準備を維持する)などがあります。

複数のツールを連携させる必要があるソリューションとは異なり、Curiosityは、複雑なエンタープライズ環境でAIをすぐに利用可能にする統合体験を提供します。複雑性を考慮して設計されており、フラットなドキュメントを超えた構造化データと関係性をモデル化することで、AIがインメモリ速度で大規模に真のエンタープライズコンテキスト上で動作することを可能にします。これにより、本番環境へのデプロイが加速されます。

Curiosityは、航空宇宙・防衛、鉄道・モビリティ、エネルギー・インフラ、産業製造、ライフサイエンスなど、複雑さが常態である要求の厳しい産業で信頼されています。導入事例では、カスタマーサポートAIツールの強化、データ管理の効率化、直感的な使用と強力なデータ分析能力による日々の時間の節約を通じたチーム生産性の向上におけるその有効性が強調されています。

  • カテゴリーAIナレッジ管理
  • 料金モデル営業に問い合わせ
  • デプロイオンプレミス
  • プラットフォームWeb

  • 断片化されたエンタープライズデータを構造化されたナレッジレイヤーに接続します

  • AIが実際のエンタープライズコンテキスト上で動作できるようにします

  • 本番ワークフローでのAIデプロイメントをサポートします

  • システム全体でのナレッジの再利用を促進します

  • 産業環境での効率を向上させます

  • 構造化データと関係性をモデル化します

  • 大規模なインメモリ速度を提供します

  • 顧客インフラストラクチャ上で実行されます

  • テクニカルカスタマーサポートを強化します

  • エンジニアリングナレッジマネジメントを支援します

  • 品質管理と根本原因分析をサポートします

  • 契約とコンプライアンスを支援します

  1. システムを接続する: 断片化されたエンタープライズデータソースを統合します。

  2. ナレッジを構造化する: コンテキストと関係性を持つ接続されたナレッジレイヤーを構築します。

  3. AIをデプロイする: 構造化されたナレッジをワークフローで活用するためにAIモデルを統合します。

  4. 大規模に運用する: 大規模なデータと複雑なプロセスにプラットフォームを利用します。

  5. ワークフローを強化する: さまざまな部門にわたる効率と意思決定を改善します。

  • ナレッジマネジメント
  • テクニカルサポート
  • エンジニアリングコラボレーション
  • 品質保証
  • コンプライアンスとリスク
  • AIワークフロー統合
  • データ構造化

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