01
検索はプロンプトではなくエンジニアリングの問題
私たちが見る失敗のほとんどはモデルの失敗ではありません。結合セルが誤った数値になった、チャンク境界が表を半分に切った、システムが強制すべき権限をモデルに尋ねてしまった——原因はそこにあります。私たちの労力はそこに注いでいます。
会社概要
企業データを、もっと問いやすく、もっと信頼できるものに。
DataFact は、チームがドキュメントやデータベースにわたって質問し、ソースまで遡って回答を得るのに役立ちます。 AI は、回答がどのように生成されたかを隠すべきではないと考えています。データ、クエリ、ドキュメント、ページ、および回答の背後にある推論は、特にその回答がビジネス上の意思決定に使用される場合には、表示されたままである必要があります。それが DataFact の目的です。
製品を形づくった四つの立場
これらは意見であり、デモ映えする機能を犠牲にしてきました。それでも、導入が本番に残り続ける理由はここにあると考えています。
02
出所のない答えは負債です
数値の出どころを確認できなければ、人は手作業でやり直すか、ツールを使うのをやめます。どちらも投資の無駄です。出所は後から足した機能ではなく、アーキテクチャがこの形をしている理由そのものです。
03
データを動かす必要はありません
移行はどれも、本来やりたかったことと予算と人手を奪い合う別のプロジェクトになります。私たちはすでに稼働しているウェアハウスと文書ストアに接続します——サブスクリプションでも、自社ネットワークへの導入でも同じです。ソフトウェアの置き場所はあなたが決め、読む対象は元の場所に留まります。
04
展開が生き残るかどうかは統制が決める
好意的な五人でのパイロットは、権限の異なる四百人について何も証明しません。スコープ、データロール、監査は最初から製品に入っています。後付けこそが社内 AI の取り組みが死ぬ道筋だからです。
私たちの出自
研究デモではなく、本番システムの上に
DataFact は、大手製造業・通信事業者・資源グループの内部ですでに動いていたプラットフォーム開発から生まれました。答えが正しくなければならず、ネットワークに出口がなく、監査が予定どおりやってくる——そういう環境です。
製品を作る場所として華やかではありませんが、解析・権限モデル・監査証跡がこれほど具体的である理由はそこにあります。
お問い合わせ
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