質問を一つ投げてください。簡潔な回答を一つお返しします。
AI搭載の会話ルーティングシステムは、すべての質問をリアルタイムで分類し、構造化クエリ、非構造化検索、またはハイブリッドといった適切なエンジンに振り分けます。ユーザーは質問するだけで済みます。
インターフェースは1つ。仕事内容は3つ。
構造化クエリ
自然言語で質問してください。Data Senseが構築したアプリケーションナレッジグラフ（AKG）に基づき、企業データベースから正確な回答が得られます。主要なERP向けに事前構築済みのAKGも用意されています。
非構造化クエリ
企業文書、契約書、ポリシー、マニュアルなど、あらゆる文書に対して質問できます。出典付きの回答には、引用情報と完全な監査証跡が添付されます。アクセス権限を考慮した検索機能も備えています。
ハイブリッドクエリのパブリックプレビュー
構造化データと非構造化コンテンツの両方から情報を引き出す単一の質問を投げかけるだけで、統合された回答が得られます。市場では珍しい、1つの質問で両方のデータタイプから、統制された1つの回答が得られるソリューションです。
早期アクセスをリクエストする次は、もっと広い範囲に質問してみましょう
クロスアプリケーションクエリ- XKG を介して ERP 全体で同じベンダー、顧客、または資材が解決されます。システム全体で境界が明確で統制された単一の回答(プレビュー)。音声- チャット インターフェースと同じ根拠のある引用された回答による完全な音声会話(プレビュー)。
インターフェースは1つ。ルーターは1つ。エンジンは3つ。
チャット体験は、あらゆる質問に対応します。会話ルーターが質問内容を分類し、適切なエンジンに送信します。また、意図が不明瞭な場合は、まず確認のための質問を投げかけます。
問題は、AIが答えを出せるかどうかではなく、誰があなたのデータを理解するのか、そしてそれにはどれだけの費用がかかるのか、ということだ。
最新のAIツールは、企業データに対して高い精度を発揮できます。ただし、そのためには、データエンジニアリングチームが、テーブルごと、モデルごと、アプリケーションごとに、精度を確保するための厳選されたセマンティックレイヤーを構築し、各アプリケーションの変更に合わせてエンジニアが最新の状態に保つ必要があります。その精度は確かに高いものです。しかし、費用（金額と時間）もそれなりにかかります。また、厳選された範囲外の質問はすべて、エンジニアリングキューに戻されます。
Data Askは、そうした作業を不要にするために開発されました。AKGは、企業の生スキーマから企業規模で自動的に生成され、チェックポイントごとに人間によるレビューが行われ、データの変化に合わせて更新されます。AKGは、あらゆる企業が運用するバリューストリーム（調達から支払い、受注から入金、記録から報告、受注生産）全体にわたって、各エンタープライズアプリケーション内のビジネスオブジェクト、関係性、用語、およびテスト済みのクエリパターンをエンコードします。スキーマ全体がマップに含まれているため、どんな質問も範囲外になることはありません。
そして、グラフは使用頻度に応じて学習します。管理者またはエンドユーザーが回答を確認すると、検証済みのクエリパターンとしてAKGに記録されます。そのため、同じ意味の次の質問は、表現方法に関わらず、検証済みの回答を見つけることができます。一度回答を修正すれば、それはすべてのユーザーに対して修正されたままになります。精度は低下するのではなく、向上し続けます。
誘導的な促し
質問が曖昧な場合、Data Askはまず質問します。
「第4四半期の収益を表示してください」――しかし、どの第4四半期でしょうか？どの収益指標（予約、出荷、請求、回収）でしょうか？ガイド付きプロンプトにより、意味のある選択肢が提示され、SQLが生成される前にユーザーが意図を確認できます。
結果：約束よりも正確性を優先。曖昧な質問も高精度な回答へと変わる。
答えは終わりではなく、始まりだ。
チャートとして見てください
検索結果は表形式からグラフ形式に切り替わり、会話画面から離れることなく視覚的に確認できます。
持って行ってください
ワンクリックでExcelなどの一般的な形式にダウンロードできるので、後続の作業が行われる場所に回答が届きます。
バックグラウンド実行
負荷の高いクエリはセッションを維持しません。クエリを実行し、作業を続け、結果が準備できたら取得してください。
提案されたプロンプト
アプリケーションごとに厳選された実績のある質問リストを用意することで、新規ユーザーは空白の画面を見つめるのではなく、すぐに生産的な作業を開始できます。
個人検索履歴
すべてのユーザーの質問は保存され、検索可能で、ワンクリックで再実行できます。先月の分析結果も自動的に更新されます。
構造的に安全
ユーザーがアクセス権限を持たないテーブルに対するSQLはそもそも生成されず、実行されるクエリも表示時に再度フィルタリングされます。すべてのクエリは権限チェックを受け、監査ログに記録されます。
Data Askが実現すること。
財務および運用
売掛金滞留期間、買掛金リスク、受注額と出荷額の比較、仕入先支出、期末決算診断。
営業および顧客
売上高上位顧客、アカウントレベルの履歴、地域別の受注パイプライン、四半期ビジネスレビュー（QBR）における顧客コンテンツ相関。
サプライチェーンと在庫
在庫回転率、在庫切れリスク、サプライヤーのパフォーマンス、調達から支払いまでの分析。
人事・人材管理
人員数と管理範囲、ポジション管理分析、報酬分析。
コンプライアンスと監査
契約や手続き全体にわたる、ポリシーに基づいた回答。構造化された情報と非構造化された情報が1か所に集約されています。
音声会話の公開プレビュー
従来と同じ自然言語インターフェースが、ハンズフリーで使えるようになりました。音声で質問すれば、根拠に基づいた引用付きの回答が音声で返ってきます。
早期アクセスをリクエストする将来の見通しに関する記述。上記「パブリックプレビュー」とラベル付けされた機能は、Solixの製品開発の一般的な方向性を示すものであり、Solixプレビュープログラムを通じて早期アクセスのお客様にご利用いただけます。これらは情報提供のみを目的としており、いかなる契約にも組み込まれるものではなく、また、いかなる資料、コード、または機能の提供を約束するものでもありません。お客様は、一般提供されている機能のみに基づいて購入の意思決定を行う必要があります。
データは元の場所に留まる。
自然言語アクセスが機能するために、データを新しいプラットフォームに移行する必要はありません。
- 生産現場向けエンタープライズアプリケーション。 AKGを通じてリアルタイムの運用データを照会します。
- Solix CDPにアーカイブされたデータ。 保存されたデータに対するクエリは、ライブアプリケーションに対するクエリと同じ方法で行います。
- データレイクハウスとデータウェアハウス。 Solixはあらゆるデータプラットフォーム上に構築されるため、移行作業は不要です。
- AI Warehouseを通じたクラウドERP。 AI Warehouse財団経由でアクセス可能。同じNLインターフェース、最新のアクセス先。
Data Askの導入でお困りですか？
AKG建設サービスおよび施工サービス。
展開オプション
複数テナント、単一テナント、オンプレミス、ハイブリッド。
関連リソース
関連リソースを調べて、より深い洞察、役立つガイド、継続的な成功のための専門家のヒントを入手してください。
Data Askに関するよくある質問
Data Askとは何ですか？
Data Askは、Solixが提供する自然言語クエリサービスで、ビジネスユーザーが平易な英語で質問することで、SQLを記述することなく、構造化データベース、非構造化ドキュメント、またはその両方から、正確で出典付きの回答を得ることができます。
Data Askは、テキストからSQLに変換するツールとどう違うのですか？
データチームがテーブルごとにセマンティックレイヤーを手作業で構築する必要があるテキストtoSQLツールとは異なり、Data Askは事前に構築されたアプリケーションナレッジグラフに基づいているため、数千ものテーブルを含むエンタープライズスキーマ全体でそのまま動作します。
AIは、構造化データと非構造化データの両方を含む企業データに関する質問に同時に回答できるのか？
はい。Data Askのハイブリッドクエリ（現在パブリックプレビュー版）は、データベースとドキュメントの両方から1つの回答を合成し、単一のレスポンスとして出力します。
企業データに対する自然言語AIによる回答は、安全で監査可能なものだろうか？
はい。Data Askの回答はアクセス権限を考慮しており、出典の引用と完全な監査証跡が含まれているため、ユーザーはアクセス権限のある結果のみを見ることができます。
Data Askを利用するには、まずデータを新しいプラットフォームに移行する必要がありますか？
いいえ。Data Askは、本番環境のアプリケーション、Solix CDPアーカイブ、データレイクハウスやデータウェアハウス、クラウドERPなど、データが既に存在する場所でデータを照会するため、移行は不要です。