音声を、知識の入口へ
会議や通話の音声を、意味を保ったテキストに。話された内容を、知識として使える形で取り込みます。
Knowledge Structure多様なデータを、
多様なデータを、
関係を持つ知識へ。
音声・文書・図面・図を、意味や構造に配慮して情報として取り込み、人・製品・案件・判断の関係をナレッジグラフとして保持します。
Perception知識の入口で、
知識の入口で、
意味を落とさずに読み取る。
形式の異なるデータを、マルチモーダルな理解技術で読み取ります。文字だけでなく、表・図・会話の文脈まで、意味を保って情報として取り込みます。
文書を、構造のまま
表・図・数式・図面を含む技術文書を、構造を保って読み取り。出典付きの構造化データとして、AIが使える形にします。
技術図面を、根拠のある業務データへ
P&IDなどの技術図面を、図面の読解と仕様照合、業務ルールで処理し、根拠付きの業務データにします。
技術資料設計図面会議・通話記録製品・顧客情報メールチャット業務システムのデータ
Knowledge Structure
情報から、知識へ。
人・製品・案件・判断などの要素を取り出し、その関係を表現。単なる文書の断片ではなく、関係を持った知識として保持します。
要素と関係で、知識を持つ。
人・製品・案件・判断などの要素と、その関係をナレッジグラフとして表現。「何と関係しているか」「なぜそうなったか」をたどれます。
知識の交換・再利用を支える。
Open Knowledge Formatなどのオープンな形式を用い、知識の交換・再利用をしやすくします。別システムで利用する際は、対応形式、関係情報、権限の扱いを確認します。
Knowledge Creation知識創造のサイクルを、
知識創造のサイクルを、
基盤として支える。
暗黙知を形式知に変え、組織で共有し、実践を通じて再び暗黙知に戻す。この知識創造のサイクルを、AIの基盤として設計したのがAIKNOWです。
会議・通話・文書・図面から、意味を保って取り込む
経験や判断を言語化し、共有できる知識へ変えます。
関係をナレッジグラフで表し、交換可能な形式で保持する
人・製品・案件・判断の関係を結び、より体系的な知識をつくります。
状況に合った知識を、チャットや業務アプリで届ける
知識を実践し、自らの判断や能力として身につけられるようにします。
Knowledge Lifecycle取り込んで終わらない。
取り込んで終わらない。
運用の流れまで設計する。
基盤を入れるだけでは、ナレッジは育ちません。誰が知識に責任を持ち、どう更新するかまでを、流れとして整えます。
取り込む
文書・図面・音声・業務データを、意味を保って取り込みます。
構造化する
関係・適用条件・有効期間・権限とともに整えます。
届けて使う
チャットや業務アプリで、状況に合った知識を使います。
記録する
根拠・使った知識の版・判断・結果を残します。
検証・承認して更新
例外やフィードバックから提案し、承認を経て版として公開します。
次の版の知識で、業務を回す。
Let's Talk貴社のデータを、
貴社のデータを、
知識に変えてみませんか。
対象となる文書・図面・音声・システムデータをお聞かせください。
取り込みの進め方を、一緒に整理します。