さらに精度が向上
自社独自のビジネス ルールとデータに基づいてエージェントと自動化を構築するため、一般的なコンテキストより意思決定の精度が向上します。
統一してプロセスの一貫性を保つ
すべてのエージェント、自動化、人間の意思決定ポイントで同じコンテキストを共有し、引き継ぎを効率化して、エラーとエスカレーションを削減します。
やり直しとエスカレーションを削減
適切なタイミングで適切なコンテキストを提供し、エッジ ケースを自律的に処理して、組み込みの保護機能で安全ではないアクションをブロックします。
すべてのエージェントにコンテキストを提供
あらゆる AI モデル、エンタープライズ システム、エージェントに正確なコンテキストを提供します。 ベンダーによる制約はありません。
| 課題 | その他のソリューション | コンテキスト インテリジェンス グラフが高精度のコンテキストを提供する方法 | |
|---|---|---|---|
| 1 | 機密情報の保護 | ロールに関係なく、誰でも広範囲のデータ プールにアクセス可能 | ロール ベースのアクセスを使用するため、チームが確認できるのは関連する承認済みコンテキストのみとなる |
| 2 | 複雑な文書の理解 | 文書を非構造化テキストとして扱うため、重要な詳細情報が欠落する | 人間と同様に文書を読み取り、表、フォーム、レイアウトを把握して、正確なインサイトを提供する |
| 3 | ナレッジと自動化の統合 | ツールを、情報取得用とワークフロー推進用で分ける | ひとつに統合された基盤ツールで、質問への回答と自動化の推進をシームレスに実行する |
| 4 | ナレッジの最新性と関連性の維持 | 静的ナレッジ ベースのため手動更新が必要 | ライブ稼働するコンテキスト グラフで、すべてのプロセス実行から継続的に学習し、改善を行う |
| 5 | ベンダー ロックインの回避 | コンテキストが、特定のプラットフォームやエージェントと結びついている | コンテキストは、あらゆる AI モデル、システム、エージェントに入力できるため、柔軟性と拡張性が確保される |
コンテキスト インテリジェンス グラフで、どのような問題を解決できますか?
コンテキスト インテリジェンス グラフは、各ステップに必要なコンテキストを正確に提供し、複雑なプロセスにおける精度の問題を解決します。 コンテキストが多すぎると、各ステップに大量のノイズが発生し、遅延につながります。逆に少なすぎると、判断を誤る可能性があります。 コンテキスト インテリジェンス グラフは、自動化全体で関連性と精度のバランスが取れたコンテキストを提供します。
コンテキスト インテリジェンス グラフはどのようなユーザーに適していますか?
コンテキスト インテリジェンス グラフは、各エージェント、自動化、人間のワークフロー全体にわたる自動化の精度とガバナンスの向上を目指す企業にメリットがあります。これは、各企業固有の業務データ、ポリシー、実行履歴を基盤としてプロセスを構築することで実現されます。
コンテキスト インテリジェンス グラフは既存のシステムとどのように統合されますか?
コンテキスト インテリジェンス グラフは、記録システム、ポリシーのリポジトリ、ナレッジ ベースに直接接続し、コンテキストを自動化環境全体でシームレスに正規化して提供します。
コンテキスト インテリジェンス グラフは PRE とどう違うのですか?
コンテキスト インテリジェンス グラフは PRE を拡張するものです。 PRE は、年間 4 億件の自動化に基づくグローバルなプロセス インテリジェンスを提供します。コンテキスト インテリジェンス グラフは、あらゆるステップでの精度向上のために、お客様固有のビジネス コンテキスト、ポリシー、実行履歴を追加します。
コンテキスト インテリジェンス グラフは RAG とどう違うのですか?
RAG は、外部ソースから関連情報を取得して、応答やワークフロー ステップを支援します。 コンテキスト・インテリジェンス・グラフはさらに踏み込み、データ、プロセス、ユーザー、システム、意思決定の間の関係を構造化することで、各ステップで最も関連性の高いコンテキストを、適切な形式で入手できるようにします。 まとめると、RAG は情報の検索を支援しますが、コンテキスト インテリジェンス グラフは、重要なコンテキストの選定や、使用するタイミングとその理由を判断する際に役立ちます。
コンテキスト インテリジェンス グラフは PRE の代わりになりますか?
いいえ。コンテキスト インテリジェンス グラフは、PRE のグローバル自動化インテリジェンス基盤を基に構築されており、企業のコンテキスト基盤と自己学習型コンテキスト グラフを追加し、精度とインテリジェンスを強化するものです。
各プロセス ステップのベースを、必要なコンテキストに基づくものにすることで、エラーを減らし、精度を高め、よりスマートな自己学習型の自動化基盤を構築します。