エージェント型エンタープライズの基盤を築く
Hyland Content Innovation Cloud™ を活用して、エンタープライズエージェントによりエンタープライズAIをさらに強化できます。
Content Innovation Cloudを通じて提供されるエージェント型エンタープライズの本領を発揮し、独自の目的に合わせてエージェントメッシュをカスタマイズ・構築することで、その力を最大限に活用できます。
HylandのAIにおける優位性
Hylandは、AIが信頼性、透明性、そして実際のビジネス価値を提供すべきだと考えています。当社のエンタープライズ向けAIソリューションにより、それを現実のものにします。
エンタープライズ向けのAIのための強固なデータ基盤
効果的なAIには、信頼できる強固なデータ基盤が不可欠です。Hylandは、企業内のコンテンツをリポジトリ間で連携・統合し、下流のAIソリューションで活用できる状態にするという点で、他に類を見ない立場にあります。
非構造化データに潜む価値を解き放つ
統合された非構造化データをHylandが処理し、AIで活用できる形にします。AI対応のエンタープライズコンテンツを用いれば、より迅速にスケールし、AIソリューションを強化するとともに、インテリジェントな自動化やAIエージェントを活用して、ワークフローを効率化し、ビジネス運営の改善につなげることができます。
ビジネスとともに進化するコンテキスト
ほとんどのAIツールは、ある時点のデータを強化するだけであり、情報がシステム間を流れる中で変化する意味や関係性を維持することはできません。Hylandのエンタープライズ向けAIソリューションは、ビジネスや業界のコンテキストと接続し、関連性が高く、説明可能で適応力のある結果を提供するAIエージェントを支えます。
自信を持って拡張できるガバナンス
AIモデルの予測不可能な挙動や一貫性のないガバナンスは、特に規制の厳しい業界で、多くの組織がAIを拡張する際の障壁となります。Hylandは、ビジネスクリティカルなコンテンツ管理で実証されたガバナンス原則をAIに拡張し、確実な管理のもとで責任あるイノベーションを実現します。
企業全体に広がるインテリジェンスと自動化
Hylandの拡張可能なマルチエージェントアーキテクチャは、カスタマイズ可能なエージェントを用いて、断片化された環境からデータを取得し、必要なアクションを実行します。また、結果を継続的に評価して、次に何を行うべきかを判断します。
エージェント型エンタープライズを加速
エンタープライズAIの未来は、単独のツールではなく、ビジネスを理解し、その理解に基づいて行動できるシステムにあります。Hylandの2つの業界初の機能が連携し、私たちが“エージェンティック・エンタープライズ”と呼ぶ体験を支えます。Hyland Enterprise Context Engine
Enterprise Context Engineは、組織の“生きた記憶”のような存在です。コンテンツ、プロセス、アプリケーション、人材を1つの適応型リアルタイムビューに統合し、AI対応データをビジネスの実際の運営方法を反映した構造化モデルに整理します。これにより、あらゆる意思決定、自動化、インサイトは、企業全体の知識に基づいて行われるようになります。
Hyland Enterprise Agent Mesh
Enterprise Context Engineを基盤にしたEnterprise Agent Meshは、コンテキストを理解する専用のEnterprise Agentネットワークを可能にします。各エージェントはワークフローを管理し、継続的に学習し、複雑な課題に対して独立して、または調整されたエージェントソリューションの一部として問題を解決します。その結果、組織全体でスケールする、よりスマートな自動化と迅速な成果が得られます。
AIを導入して活用するにあたり、企業が自らを一から作り直す必要はありません。Enterprise Context EngineとEnterprise Agent Meshは、既存のコンテンツとワークフローにインテリジェンスと自動化を組み込み、より良い意思決定と価値ある成果を実現します。チームを置き換えるのではなく、チームがより多くのことを実現できるよう支援します。
— Hyland最高製品責任者、Michael Campbell
責任あるエンタープライズ向けAI
モデルの柔軟性とセキュリティ
当社のLLM非依存型プラットフォームは、AWS Bedrockを通じたモデル対応、自身のモデルの持ち込みに対応し、モデルやアカウント間でのデータ漏えいをゼロに維持します。
カスタマイズ可能なガードレール
AIの行動がビジネス目標や業界基準に沿うよう、業界ごとに意味が異なる用語も含めて、ガードレールを設定・調整できます。Hylandでは、AIの応答や情報生成の調整が可能であり、コンプライアンスの徹底、リスク低減、チーム全体の柔軟性向上を支援します。
拡張可能な人間による監視
必要に応じて自動化を拡張し、重要な箇所には人間による監視を加えます。Hylandでは、信頼度のしきい値を設定し、ワークフローにチェックポイントを組み込むことで、Hyland IDP、Knowledge Enrichment、Knowledge Discovery、Automate、Agent BuilderなどのHyland製品全体でAI出力を検証できます。
データとAIのガバナンス
業界全体で機密データや個人識別情報（PII）を管理してきた豊富な実績を持つHylandは、エンタープライズコンテンツ管理機能を通じて、実証済みのガバナンス原則をAIモデルにも適用しています。
安全なフェデレーションとアクセス制御
データリポジトリを、PIIを保護し、HIPAA、FINRA、GDPRなどの業界固有の要件を満たす保護された接続とアクセス制御を備えたAIを活用したソリューションに接続します。
プライバシーとデータ保護
お客様のデータは、分離されたテナント内で保護され、保存時にはAES-256暗号化、転送時にはTLS 1.2で安全に管理されています。Hylandは、明示的な同意なしに顧客データをAIモデルのトレーニングに使用することはなく、サードパーティベンダーによるトレーニングもオプトアウトしており、顧客モデルから得たインサイトを他の案件に利用することもありません。
Hylandは、責任あるAIの実践は単なる付加価値ではなく、基盤そのものであると考えています。私たちは、現代の企業が直面する契約上の主な懸念に対処する、倫理的かつ公正なAI利用条件の新しい標準策定に協力できることを誇りに思います。
— Hyland最高法務責任者、Abby Moskovitz
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よくある質問
Enterprise AIは標準的なAIとどう違うのか？
Enterprise AIは標準的なAIとどう違うのか？
Enterprise AIは、規模、セキュリティ、信頼性が重要な大規模組織の現実に合わせて構築されています。標準的なAIツールは一般的な公開データに基づき、画一的な答えを提供しますが、Enterprise AIはサービス対象の組織特有の言語、ルール、コンテンツを理解します。管理されたデータソースに接続し、権限を尊重し、組織固有のポリシーを適用することで、信頼でき監査可能な成果を生み出します。Hylandでは、お客様の組織独自のコンテンツとコンテキストを活用し、ビジネスの実際の運営を反映した結果を提供するEnterprise AIを設計しています。
Enterprise AIのユースケースにはどのようなものがありますか？
Enterprise AIのユースケースにはどのようなものがありますか？
Enterprise AIは、さまざまな業界で幅広いユースケースをサポートしています。
- 政府：契約書やエンジニアリング仕様書の要約によるコンプライアンスとオンボーディング対応
- 金融サービス：市場データや規制申請からのインサイト抽出
- 医療：臨床記録への統合アクセスによる診断およびケア計画の実現
- 保険：請求内容の検証とリスク評価の加速
- 高等教育：研究と政策決定のための学術コンテンツの構造化
- 民間企業：営業、サポート、戦略チームに製品や顧客インテリジェンスへの即時アクセスを提供
Enterprise AIの効果的な導入戦略とは？
Enterprise AIの効果的な導入戦略とは？
成功するEnterprise AIプログラムは、明確な目標、高品質なデータ、そしてビジネスチームとテクノロジーチームの緊密な連携に重点を置きます。方向性のない実験ではなく、測定可能な価値を生み出す具体的な課題を特定することから始めましょう。データが適切に管理され、アクセス可能であり、意味のある回答を導くためのコンテキストが整備されていることを確認します。AIを既存のワークフローに組み込み、従業員が別のツールとして学ぶ必要なく、すぐに価値を実感できるようにします。さらに、出力を信頼でき、継続的に改善できるよう、明確なレビューと検証のプロセスを確立します。最後に、限定されたユースケースから開始し、迅速に結果を提供したうえで、段階的に拡張します。このアプローチにより、信頼性を高め、リスクを軽減し、企業全体での持続的な採用基盤を構築できます。
コンテキストに基づくインサイトの具体例にはどのようなものがありますか？
コンテキストに基づくインサイトの具体例にはどのようなものがありますか？
コンテキストに基づくインサイト（洞察）は、企業コンテンツと業界要件の関係、意味、構造を反映するAI生成の成果物です。例として、次のようなものがあります。
- 主要な義務とリスクを強調した契約概要（元の条項へのリンク付き）
- 組織の用語体系やデータモデルに合わせた、製品カタログや患者記録の主要エンティティの抽出
- ドキュメント間の関係の検出による、新たなトレンド、繰り返し発生する問題、潜在的なコンプライアンスリスクの明確化
- 意味的類似性とメタデータに基づき、最も関連性の高いコンテンツを提示する推奨事項
「エンタープライズスケール」とはどういう意味ですか?
「エンタープライズスケール」とはどういう意味ですか?
エンタープライズスケールとは、AIシステムが膨大な量の多様なコンテンツを処理し、複数のリポジトリに統合し、厳格なガバナンスフレームワーク内で動作する能力を指します。Hylandのプラットフォームは、以下をサポートすることでエンタープライズスケールを実現します。
- マルチメディア、コード、レガシーシステムを含む600以上のファイル形式
- 部門やプラットフォームをまたぐフェデレーテッドアクセス
- 設定可能なセキュリティ、プライバシー、コンプライアンス管理
- クラウドネイティブAPI、ハイブリッド環境、オンプレミス型SDKなどの柔軟なデプロイ・オプション
Hylandは顧客データをAIモデルの学習に活用していますか？
Hylandは顧客データをAIモデルの学習に活用していますか？
いいえ、組織のデータは、基盤となるLLMのトレーニングに利用されたり、組織外に共有されたりすることはありません。
Hyland Trust Centerで、Knowledge DiscoveryがAIとお客様のデータをどのように活用しているかをご覧ください。
Hylandはどのように顧客データを安全に保つのか？
Hylandはどのように顧客データを安全に保つのか？
セキュリティとガバナンスはHylandの基本です。すべてのAIとのやり取りを、静止時はAES-256暗号化、転送時はTLS 1.2+で保護します。アクセスは役割ベースの権限によって制御され、すべてのアクションはトレーサビリティのために完全に記録されます。設定可能なガードレールと使用ポリシーにより、モデルの動作を管理し、組織のデータ保護およびガバナンス基準への準拠を確保します。
FERPAで保護されている大学の成績証明書などの機密情報については、HylandはデータがAIモデルにさらされたり、保持されたりするのを防ぐための強固なガードレールを用意しています。