自社製品、社内システム、閉域環境にez2Modelを独立して搭載します。ビジネスドメインに特化したニューラルネットワークコアez2AI-Coreを単独モデルとして提供します。
自社製品に企業専用AI機能が必要
ez2Modelの適用
ez2Modelを搭載
実現する目的
企業専用AI製品を実現
既存システムの交換が難しい
ez2Modelの適用
ez2Modelを連携
実現する目的
データ分析・分類機能を強化
外部クラウドを利用できない
ez2Modelの適用
社内サーバーを構築
実現する目的
閉域網でもAIを独立運用
AIの判断過程を管理したい
ez2Modelの適用
自社実行環境を構築
実現する目的
判断基準と検証履歴を管理
生産・設備・品質データを分類し、異常の兆候を早く確認します。
契約と取引のデータをつなぎ、確認が必要な内容を見つけます。
行政の問い合わせを自動分類し、適切な担当へつなぎます。
外部ネットワークから分離された環境で重要データを安全に処理します。
診療・研究資料を整理し、必要な情報を見つけやすくします。
契約書や法律文書の重要条項とリスクを確認します。
取引先・商品・サプライチェーンのデータをつなぎ、流れを把握します。
古いシステムのデータ構造を分析し、改善方法を見つけます。
自社の用語、データ構造、業務フローをモデルが理解できる形に整理します。
実際の業務シナリオで結果を確認し、誤った接続や抜け漏れを減らします。
必要に応じて社内サーバーや閉域環境で、外部接続なしに運用できます。
ez2AI-Coreの基盤技術はez2AIとez2Builderにも活用されています。
ノードをクリックすると詳細が表示されます。右クリックで移動できます。
統計なし
ez2AI-CoreはChatGPTのような汎用AIに取って代わるものではありません。社内システム・文書・業務データを正確に分類し、互いにつなぐことに特化しています。公開LLMと組み合わせることで、信頼できる企業データと自然な会話を両立できます。
顧客情報・業務データ・運用DBなど、あらゆる機密性の高い企業データはAIニューラルネットワークの学習対象から完全に除外され、徹底的に保護されます。
同じAIモデルと実行環境を使っても、データの品質と構造によって結果の正確さは大きく変わります。 ez2AI-Coreは独自に構築したデータセットを基にした性能評価で、34.6ポイントの性能差を確認しました。
AIの性能はモデルだけで決まりません。現場の知識がどれだけ正確に蓄積され、構造化されているかが結果の品質を左右します。 このような産業・業務データは、資本と人員を投入するだけでは短期間で確保することが難しいものです。
