AI for Process

自律型AIエージェントで知識集約型のビジネスプロセスを合理化。

組織は、AIエージェントによって自動化可能でありながら、その複雑さや人間の判断への依存のために以前は「自動化困難」と考えられていた、まったく新しいカテゴリーのプロセスを発見している。

AIは、ドメイン固有の知識や複雑なオーケストレーションの必要性にギャップがあるため、微妙で専門家主導のプロセスを自動化するのに苦労している。

サイロ化された企業システムと一貫性のないワークフローがボトルネックとなり、シームレスなエンドツーエンドのプロセス自動化を妨げています。

AIの有効性は、データ形式の不整合、ドメイン適応の課題、フィードバック統合の欠如によって制限される。

自動化のスケーリングは、機能横断的な再利用性を欠いた、カスタムビルドでリソースを大量に消費する実装によって、遅々として進まない。

GDPRやSOC2のような厳しい規制上の要求や、監査可能でポリシーに沿ったAIの決定の必要性は、センシティブな業界におけるプロセスの自動化を複雑にしている。

複雑なワークフローの自動化による運用コストの削減。

手作業によるレビュー作業が減少し、ナレッジワーカーはより価値の高い戦略的プロジェクトに専念できる。

インテリジェントなワークフローオーケストレーションによるプロセスサイクル時間の短縮。

AI for Processは、プロセス・オートメーション・チームが複雑なワークフローを合理化し、あらゆるAIモデル、アプリケーション、クラウドにおいて、コンプライアンス、一貫した成果、状況に応じた意思決定、実用的なインサイトを確保できるようにします。

エンタープライズグレードのガバナンスで機密データを保護し、規制基準を満たしています。

役割ベースのアクセス制御（RBAC）

構造化されたRBACシステムで権限を管理し、役割に基づいてAIエージェントの設定へのアクセス権をユーザーに付与することで、セキュリティとコンプライアンスを強化します。
ヒューマン・イン・ザ・ループ・フレームワーク

AIエージェントが重要な意思決定ポイントで自動的に人間の入力や承認を要求できるようにし、自動化されたプロセス全体の正確性とコンプライアンスを確保する。
モニタリング

エージェントの意思決定、ユーザー入力、ワークフローの変更を記録する詳細な監査ログにより、AIエージェントのすべてのアクションを追跡し、透明性、トレーサビリティ、コンプライアンスを確保します。

コード不要のワークフロー・ビルダー、プロセス・テンプレート、APIトリガーを使用して、運用を合理化し、自動化を迅速に拡張します。

実用的なAIインサイトとコンテクスチュアル・インテリジェンスを通じて、より良いビジネス成果を促進します。

アナリティクス

リアルタイムのダッシュボードでエージェントのパフォーマンス、使用状況、待ち時間を監視します。
ツール統合

250以上の企業システムとシームレスに接続し、AIエージェントがより多くのデータにアクセスできるようにします。
メモリー管理

エージェントは、よりパーソナライズされた、情報に基づいた応答のために重要な事実を思い出すことができ、文脈を提供する必要性を減らすことができます。

人間とAIエージェントのコラボレーションにより、再現可能で高品質なプロセス成果を保証します。

専門家によるAI推論

インテリジェントな意思決定とコンテキスト管理でマルチエージェント間の相互作用を調整する。
カスタムプロセスAIエージェント

Kore.aiエージェントプラットフォーム内のノーコード設計ツールを使用して、ワークフローに合わせたカスタムAIエージェントを構築します。
ユーザー入力フォーム

自動化されたプロセスの特定のポイントに直接、承認や人間のデータ入力を集める。

あらゆるモデルやクラウド環境に対応し、柔軟で将来性のある運用を実現します。

商用モデルと微調整モデルの展開

OpenAI、Google、Anthropicの主要な大規模言語モデルを同じワークフローで使用または微調整できます。
オープンソースモデルを接続する

Hugging Faceによるオープンソースオプションを活用し、費用対効果の高いプロセスオートメーションのスケーリングを実現します。
あらゆるクラウドに対応

AWS、Microsoft Azure、Google Cloud、オンプレミス、またはあらゆるハイブリッドクラウド環境でシームレスに運用できます。