ソリューション

エンタープライズAIのための情報アーキテクチャ

データは、AIモデルが正確でスケーラブルかつ信頼性の高い結果を提供することを可能にする、AI導入を成功させるための重要な基盤です。企業のAI対応データは、クリーンでガバナンスが整備され、適切に統合されたデータセットでなければなりません。これらのデータセットは、リアルタイムでアクセス可能で、ビジネスニーズに適合している必要があります。データがサイロ化、不完全、または構造化されていない状態だと、企業は苦境に立たされ、AIイニシアチブの失敗につながります。AIに向けたデータの準備状況を優先する組織は、AI投資から高いROI、より迅速な導入サイクル、そしてより強力な生産性向上を一貫して達成できます。

ファウンデーション

エンタープライズ規模の分析のための信頼できる、管理された AI 対応データを使用して、AI イノベーションとコンプライアンスを実現します。

データガバナンスとコンプライアンス

セキュリティ、RBAC、構造化データ、半構造化データ、非構造化データ全体にわたる包括的な監査機能、そして系統、カタログ化、自動分類機能を備えた統合ガバナンスファブリックを構築します。データとプロセスに対するエンドツーエンドの可観測性を確立し、コンプライアンス（GDPR、HIPAA、NIST/CCPAなど）を運用化し、トレーニングデータセットとRAGデータセットの両方においてAIの安全性、セキュリティ、ガバナンスをサポートします。

非構造化データの管理

ドキュメント、PDF、画像、動画、IoT信号をファーストクラスのデータ製品として管理し、マルチモーダルAIユースケース（視覚 + テキスト + 音声）をサポートします。非構造化資産に対するエンタープライズ検索、分類、セマンティックエンリッチメントを実現し、発見性、再利用性、制御性を向上させます。

生成AIとLLMの統合

ベクトル埋め込みを保存・取得することで生成AIを統合し、検索拡張型生成（RAGアーキテクチャ）を強化しながら、ガバナンスされたエンタープライズデータでプライベートLLMを微調整または拡張します。ビジネスセマンティクスと自然言語アクセスを活用し、データ準備からオンザフライアクティベーションに移行することで、プロンプトベースの分析/BIとマルチモーダルインテリジェンス（テキスト、画像、音声、IoT）を実現します。