インフラストラクチャを管理せずに開始します。
データを接続し、エージェントを作成し、質問を開始します。
- 調達サイクルを待たず、その日から動かせる
- サブスクリプション課金——席数と量は上げも下げもできる
- 新機能はアップグレード案件なしで届く
- データ所在地の要件がある地域には地域オプションを用意
AI が答えてくれます。
難しいのは、それが正しいかどうかを知ることです。
ほとんどの AI ツールは答えで止まります。 DataFact は証拠を添付したままにするので、チームは手作業で分析を繰り返すことなく、すべての結果の出所を確認し、検証することができます。
01
答えは得られるが、ソースはない
結果を追跡できない場合でも、誰かが手動で確認する必要があります。
02
文書の構造が失われる
文書をプレーンテキストとして扱うと、表、結合されたセル、図、および複雑なレイアウトが壊れることがよくあります。
03
ドキュメントとデータベースが切断されたままになる
ビジネス上の重要な質問が 1 か所だけに存在することはほとんどありません。 DataFact を使用すると、両方で作業できます。
一つ質問です。
すべてのデータ。
ドキュメントとデータベースを DataFact に接続し、自然言語で質問します。 DataFact は関連情報を見つけて分析し、ソースを照合して、検証できる回答を返します。
01接続する
すべてのソースを持ち込む
ドキュメントとデータベースを一緒に
ドキュメント、スプレッドシート、レポート、データベースを取り込みます。
- 結合表と入れ子の表
- レイアウト混在のスキャン
- 全レコードに出所と時刻
02理解する
構造と意味を保つ
コンテキストはそのまま残ります
ドキュメントの構造、データ定義、ビジネス コンテキストをそのまま維持します。
- バージョン付きスナップショット
- モデル間のトポロジー
- ルール単位でレビュー可能
03分析する
わかりやすい言葉で質問する
1 つの質問があらゆる情報源にまたがる可能性がある
質問して、DataFact にデータを取得、クエリ、および推論させます。
- 組み立てた検索経路
- 複数エージェントでの分担
- 経路をまたいだ裏取り
04確認する
証拠を見る
すべての答えは追跡可能です
すべての答えの背後にある正確な証拠を確認してください。
- 行・表レベルのルール
- 問いの完全な監査履歴
- フィードバックを知識へ還流
03ドキュメント解析
文書を本来読まれるように理解する。
DataFact は、すべてをテキストにフラット化するのではなく、表、図、レイアウト、ページの位置をそのまま保持します。
したがって、答えが情報源を示している場合は、その答えの出所を正確に知ることができます。
- 複雑なテーブルをそのままの状態に保ちます — 結合されたセル、ネストされたヘッダー、および複数列のレイアウトは構造化されたままになります
- すべての結果をトレースします - 抽出されたすべてのブロックはそのページと場所を保持します
- AI の読み取り内容を確認する — 個々のコンテンツ ブロックを編集、分割、無効化、または再インデックス化する
- 文脈の中で図を参照 — グラフや図は答えとともに直接表示されます
04データ分析
わかりやすい言葉で質問してください。答えの背後にあるデータを参照してください。
ビジネス上の質問をすると、DataFact はそれを、チームがすでに使用しているデータと定義に対するクエリに変換します。
SQL は表示されたままになるため、アナリストは結果がどのように生成されたかを正確に検査できます。
- SQL への自然言語 — 手動でクエリを作成せずに質問する
- ビジネス定義を使用する — 指標とデータの意味の一貫性を保つ
- データ権限を尊重する — ユーザーには、アクセスが許可されているデータのみが表示されます
- すべてのクエリを検査します - SQL、結果、定義を一緒に表示できるようにします
05データエージェント
もっと大きな質問をしましょう。
一部の質問には複数のクエリが必要です。 DataFact エージェントは、複雑な質問をステップに分割し、ドキュメントを検索し、データベースにクエリを実行し、ソースを比較し、結果をまとめます。
結果は単なる答えではなく、その背後にある分析と証拠が含まれています。
- 複雑な質問をステップに分割する
- ドキュメントとデータベースを横断して作業する
- 矛盾するソースをクロスチェックする
- グラフ、調査結果、引用をまとめて返します
正しい答え
適切な人のために。
DataFact は、データが答えに到達する前にアクセス ルールを適用します。権限、データの役割、ビジネス ルールによって、各ユーザーが表示できる内容が決まりますが、すべての質問と結果は追跡可能です。
- スコープ
- 組織、チーム、ユーザーごとにアクセスを制御します。
- データ権限
- テーブルレベルおよび行レベルのアクセス ルールを適用します。
- ビジネスルール
- 共有された定義と分析ルールの一貫性を保ちます。
- 監査証跡
- 各分析の背後にある質問、ソース、クエリ、および回答を確認します。
01
02
03
04
データを操作する
そのまま活用。
倉庫を交換したり、すべてを新しいシステムに移行したりする必要はありません。 DataFact を、組織がすでに使用しているドキュメントとデータベースに接続します。
ソース
すでに手元にあるもの
- PDF · Word · Excel
- PPT · CSV · スキャン
- Postgres · MySQL
- ウェアハウスの表
メモリー
解析済み・モデル化済み・バージョン付き
- 座標付きの断片
- 表と列のセマンティクス
- 分析モデル
- バージョンスナップショット
エージェント
計画と検索
- 文書 Q&A
- クエリ生成
- 複数エージェントの実行
- 定期レポート
接点
人が触れる場所
- コンソール
- 埋め込みチャット
- オープン API — Slack、Teams、自社アプリ
- ネイティブボット：DingTalk、Feishu
DataFactを
あなたの環境で。
クラウドで DataFact を使用して開始するか、独自の環境内で実行します。
DataFact を環境内に保管してください。
既存の ID およびセキュリティ システムを使用して、独自のクラウドまたはインフラストラクチャに DataFact を展開します。
- 御社のデータセンター、または御社のプライベートクラウドテナント
- 御社の ID プロバイダーとの SSO / LDAP 連携
- モデル推論を自社ハードウェアで実行
- 期間ライセンス。アップグレードの時期は御社が決める
機能もガバナンスモデルも API もどちらでも同じです。だからサブスクリプションで評価してから、ワークスペースを作り直さずにプライベート導入へ移れます。
変わったのは速さではありません。経理チームが数値の裏取りを私たちに求めなくなったことです。答えのほうが、どこから来た数値なのかをすでに示していたからです。
- 製造・自動車
- 通信
- 金属・鉱業
- 金融サービス
DataFact は、回答が迅速であるだけでなく、理解しやすく、追跡可能で、信頼できる必要がある場合に使用されます。導入事例