文書の再入力
項目を整理し例外を人へ。
改善する価値のある業務から。
社内情報を探せない
権限内の規程を出典付きで検索。
ツール間の手作業
重要操作は承認を残す。
結果が不安定
代表データで検証し改善。
情報の理解を、実務の支援へ。
文書理解・項目抽出
請求書や契約を出典付きで整理。必須項目、書式、金額の規則と人の確認を組み合わせます。
企業内ナレッジ検索
権限内の規程・手順を検索。出典を示し、不足する根拠を明確にします。
制御された業務エージェント
AI が意図と引数を整理し、規則・権限・承認で実行を制御します。
モデル評価・改善
代表データで品質、例外、遅延、費用とバージョン差を検証します。
AI 生成の概念図です。顧客・製品画面ではありません。
文書を使える情報にするには。
事前作成した例とブラウザ内の規則確認です。OCR・モデル処理・アップロード・保存・支払承認は行いません。
原文の例
- 文書番号
- SX-SAMPLE
- 明細1
- 1250.00
- 明細2
- 750.00
- 小計
- 2000.00
- 税額
- 120.00
- 合計
- 2120.00
作成済み項目
{
"reference": "SX-SAMPLE",
"lines": [
"1250.00",
"750.00"
],
"subtotal": "2000.00",
"tax": "120.00",
"total": "2120.00"
}規則確認
例を選んで確認してください。
AI が理解し、コードで確認。
データ接続
- 処理内容
- 利用可能な文書を取得。
- 停止・確認条件
- 権限や出典が不明なら停止。
能力を広げる前に境界を定義。
データ利用
モデルへ送る情報と内部保持を確認。
アクセス
文書・データ・ツールを限定。
操作承認
下書きと正式操作を区分。
記録・評価
出典・バージョン・記録を確認。
日常業務で使える AI へ。
AI は理解と提案を、業務システムはデータ・権限・状態・実行を担当。クラウドAPI、専用環境、混在構成を要件に応じて検討します。
よくあるご質問
外部AIにデータを送りますか。
モデルと導入条件によります。送信可能な範囲、マスキング、社内保持を決め、提供元の処理条件を確認します。
AIの誤回答にどう対応しますか。
出典、代表データでのテスト、規則を組み合わせ、不足や重要操作は人が確認します。
既存システムの交換が必要ですか。
必ずしも必要ではありません。データと連携条件を調べ、部分改善で達成できるか検討します。
なぜ先に検証するのですか。
試作と代表データで仮説、使える結果、範囲を確認し、次の投資を判断するためです。
改善したい業務を一つ選ぶ。
データの出典、現在の処理、利用可能な結果の条件をお聞かせください。検証方法から開発範囲を検討します。