AIアプリケーションとナレッジ
文書理解
保険金支払、貿易、経理、法務の実務では、仕事は基幹システムの中では決まりません。誰かがメールで送ってきたPDFで決まります。私たちは、その流れを自社システムが扱える構造化データに変える抽出・分類・振り分けを構築します。
事業上の課題
仕入先がレイアウトを変えた瞬間にテンプレートは壊れる
従来の文書取り込みはテンプレートで動くため、想定した文書は処理でき、それ以外で失敗します。新しい仕入先、書式変更、珍しい事例のたびに設定作業が発生し、例外の滞留はそれを片づけるチームより速く増えます。結果として、名目上は自動化され、実際には自動化が読めなかったものを人が直しているプロセスが残ります。
私たちの取り組み
意味で抽出し、ルールで検証する
項目は位置ではなく意味で抽出するため、レイアウトが変わっても処理は壊れません。抽出した値は、すでにお持ちのルールで点検します。合計が合うか、日付が妥当か、相手先がマスタに存在するか。検証に通らないもの、システムが確信を持てないものは、元の文書と抽出値を並べて人に回します。確信度のしきい値はお客様が決めるもので、レビュー負荷への許容度に合わせて調整します。
文書理解
提供できること
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インテリジェント文書処理
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光学文字認識
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文書分類
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データ抽出
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契約書の分析
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請求書処理
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帳票処理
代表的なユースケース
代表的なユースケース
- 仕入先請求書を発注データと突合し、本当の不一致だけをレビューへ回す。
- 事故第一報を読み取り、項目が入力済みの状態で請求を起票する。
- 締結済み契約から義務・期日・当事者を抽出し、台帳に登録する。
- 受信文書を人が先に読むことなく分類し、適切なチームへ振り分ける。
進め方
進め方
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要件化
要望を仕様に変える。誰が使い、何が正しい答えで、誰が決めるのか。
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根拠づけ
答えを持つコンテンツとシステムに接続し、既存の権限を尊重する。
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評価
自社の事例から作ったラベル付きデータで、外部の目に触れる前に採点する。
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提供と運用
監視、コスト管理、品質を守る回帰テスト群を伴う段階的なリリース。
テクノロジー
テクノロジー
- OpenAI
- Anthropic
- Azure OpenAI
- pgvector
- Elasticsearch
- Microsoft 365
- SharePoint
- Confluence
- Salesforce
セキュリティとガバナンス
セキュリティとガバナンス
回答は自社のコンテンツに根拠を置き、出典を伴うため、読み手が確認できます。検索は情報源に設定済みの権限を尊重するため、利用者がアプリ経由で直接見られないものを見ることはありません。プロンプト、取得した文脈、応答は監査のために記録され、評価はリリース時の一度きりではなく継続的に実行されます。
協業モデル
協業モデル
AIプロジェクト
定義されたAIソリューションの設計と提供について、私たちが責任を負います。
専任AIチーム
お客様の技術スタックと提供モデルに合わせて構築される、長期の専任エンジニアリング体制。
マネージドAI
本番のAIシステムを、私たちが運用・監視し、継続的に改善します。
TeamExtension.aiを選ぶ理由
例外の経路から設計します
文書自動化は、簡単な9割ではなく厄介な1割をどう扱うかで評価されます。私たちはレビューのキュー、確信度のしきい値、監査証跡を後付けではなくシステムの一部として作ります。それが、チームが信頼して使うか、迂回するかを決めるからです。
主なお客様
よくあるご質問