説明
Nanonetsは、複雑なエンタープライズビジネスプロセスをAI対応にするために設計されたAIエージェントを提供します。このプラットフォームにより、チームは方向性を示すだけで、エージェントが既存のツール内で作業を処理します。このアプローチは、手作業のプロセスを自動化し、エラーを削減し、ワークフローを加速することを目的としています。
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Nanonetsエージェントは、AI導入の投資収益率を損なうことが多いエッジケースを処理するように構築されています。コンテキストグラフを使用することで、これらのエージェントは複雑なビジネスルールを管理し、重要なステップが決して見落とされないようにします。ビジネスルールは各エージェントに組み込まれており、運用コンテキストの完全な理解を提供します。エージェントが行うすべての決定は、組織のデータに基づいており、ハルシネーションを防ぎ、精度を保証します。
このプラットフォームは、ブラックボックスなしで透明性を重視しています。作業は可視化され、エージェントはレビュー担当者によって行われたすべての修正から学習します。この継続的な学習メカニズムにより、プロセスが進化するにつれてエージェントはより賢くなります。Nanonetsエージェントは、ポリシー、記録システム、計算済み、会話型、SOPコンテキストなど、さまざまな種類のコンテキストで強化でき、最も複雑な問題を解決できるようになります。
Nanonetsエージェントは、請求書払い（Accounts Payable）、注文管理、ロジスティクス、ヘルスケアなど、他のソリューションでは自動化が困難なさまざまなユースケースに展開されています。たとえば、請求書処理では、Nanonetsは、複数フォーマットの請求書キャプチャから、POとの照合、ベンダーマッチング、承認ルーティング、ERPへの投稿まで、ワークフロー全体を自動化します。プラットフォームは、APエージェント、照合エージェント、注文管理エージェント、データ抽出エージェントなどの専門エージェントを提供します。
Agent Builderを使用すると、ユーザーはワークフローロジックを記述することなく、クリックしてステップを追加する構成とプロンプトベースのロジックを使用してエージェントを作成できます。これらのエージェントはさまざまなシステムに接続し、ERPまたはCRM内でタスクを実行できます。Nanonetsは、SAP、Salesforce、QuickBooks、Slack、Microsoft Teams、Google Driveなど、幅広い一般的なビジネスツールと統合されており、既存の技術スタック内でのシームレスな運用を保証します。
Nanonetsの基盤となるOCR-3モデルは、精度で高く評価されており、信頼性の高いデータ抽出を保証します。プラットフォームはエンタープライズコントロールを備えて構築されており、SSO、ロールベースアクセス、監査ログ、プライベートデプロイメントオプションなどの機能を提供し、大企業のセキュリティ、法的、調達要件を満たします。SOC 2 Type II、GDPR、ISO 27001、HIPAA BAAなどのコンプライアンス認証も、エンタープライズグレードのセキュリティをさらに強調しています。
- カテゴリー自動化とエージェント
- 料金モデルお問い合わせ
- デプロイクラウド
- プラットフォームWeb
Nanonets AI Agentsの主要機能
エンタープライズデータ処理のためのAIエージェント
請求書払い、注文管理、ロジスティクス、ヘルスケアプロセスを自動化
コンテキストグラフとビジネスルールによるエッジケースの処理
SAP、Salesforce、Slack、Google Driveなどの既存ツールとの統合
レビュー担当者の修正から学習し、継続的な改善を実現
コーディングなしでカスタムエージェントを作成するためのAgent Builder
複数フォーマットの請求書キャプチャと自動化されたERP投稿
ブラックボックスなしの透明な作業プロセス
複雑なビジネスルールを管理するためのコンテキストグラフ
高精度を実現するOCR-3抽出モデル
SSO、監査ログ、プライベートデプロイメントオプションを備えたエンタープライズグレードのセキュリティ
設定可能な承認ゲートとヒューマン・イン・ザ・ループオプション
Nanonets AI Agentsの使い方は？
設定：ビジネスプロセスを定義し、コンテキストグラフとビジネスルールを使用してエージェントの方向性を設定します。
構築：Agent Builderを使用して、宣言的なステップとプロンプトベースのロジックでエージェントを作成またはカスタマイズします。
統合：エージェントを既存のシステムやツール（ERP、CRM、コミュニケーションプラットフォームなど）に接続します。
デプロイ：エージェントを起動して、運用ワークフロー内でエンドツーエンドのデータ処理タスクを自動化します。
監視：透明な作業ログと分析を通じて、エージェントのパフォーマンスを追跡し、例外をレビューします。
最適化：修正からの学習を活用して、エージェントの精度と効率を継続的に向上させます。
Nanonets AI Agentsの使用例
- 請求書払い自動化
- 注文管理
- ロジスティクス処理
- ヘルスケア請求処理
- データ抽出
- 照合
- サプライヤーオンボーディング
- 月次決算
