Enterprise Context Engineは、AIシステムに、従業員と同じように統制されたビジネス理解を提供します。
ほとんどの企業コンテンツは、AIが効果的に活用できるように事前に準備が必要です。Enterprise Context Engineは、意味のあるドキュメント構造を維持し、元のコンテンツに設定されたアクセス権限をコンテキスト層にも引き継ぐことで、そのコンテンツを活用可能にします。これにより、チームはAIアプリケーションのための統制された基盤を得られます。
優れたビジネス上の意思決定は、ドキュメント間の文脈的な関係や、企業内のさまざまなドキュメントに分散している根拠情報が欠かせません。Enterprise Context Engineは、関連ドキュメント全体にまたがる情報を、ユーザーが確認・検証できる根拠資料と結び付けます。
新たなAIの取り組みが始まるたびに、コンテンツの準備やビジネスモデルの構築を再度行う必要が生じることがあります。Enterprise Context Engineを使うと、チームは、処理の済んでいるコンテンツやビジネスモデルを、アプリケーション、ワークフロー、エージェント間で再利用できます。これにより、AIの活用が拡大しても、基盤となる作業を繰り返す労力が軽減されます。
Enterprise Context Engineは、生のコンテンツを構造化されたAI対応データに変換し、ドキュメントの構成（どのような情報が表やグラフに含まれるかなど）をAIに伝える重要な空間的コンテキストを保持します。
Enterprise Context Engineは、要約、分類、メタデータ、エンティティ、埋め込み表現という形で、AIに必要なセマンティックレイヤーを追加し、検索性とAI処理を向上させます。
Enterprise Context Engineは、保険、金融サービス、医療、その他の業界で使われている用語や関係性を適用します。これらの用語や関係性を、自社のビジネスに合わせて拡張またはカスタマイズできます。
Enterprise Context Engineは、コンテンツ、ビジネスオブジェクト、エンティティ、プロセスをつなぎ、AIアプリケーションがドキュメント、トピック、システムを横断する質問に回答できるようにします。
Enterprise Context Engineを使用して、ソースドキュメントからエンティティ、ビジネスオブジェクトまでデータの出所を追跡します。 これにより、ナレッジグラフがエビデンスグラフになります。ユーザー、意思決定者、監査担当者は、証拠を再構築する代わりに、回答の根拠となった箇所を見つけて検証できます。
Enterprise Context Engineは、統制の取れた単一のレイヤーを構築してあらゆるAIアプリケーションに対応します。各ユーザーには、元のリポジトリでアクセスできるコンテンツとインサイトのみが表示されます。Enterprise Context Engineを使用すると、各AIツールは、標準搭載のコネクタ、API、MCPサーバーを通じて、接続されたビジネスコンテキストと根拠資料にアクセスできます。
保険金請求と引受業務を迅速化
Enterprise Context Engineは、保険書類をAI向けの構造化された検索可能なコンテンツに変換します。書類を分類して情報を抽出することで、AIを活用したワークフローでリスクを評価し、保険金請求をより効率的に処理できるようにします。
請求の補償範囲と証拠審査
Enterprise Context Engineは、報告された損害を保険付き資産、保険期間、補償条件、除外事項、および適用される特約条項に関連付けます。出典を示すことで、矛盾する事実や不足している証拠を明らかにするのに役立ちます。
住宅ローンの決済後の品質コントロール
Enterprise Context Engineは、借り手、不動産、融資条件、収入証明書類、決済書類を関連付けることで、書類一式をあらかじめ設定された品質コントロール要件にマッピングし、文書間の不一致を明らかにできるようにします。
融資業務と顧客オンボーディングを合理化
Enterprise Context Engineは、金融サービス関連の文書を整理し、一貫性のある機械処理可能なコンテンツにします。 さらに、顧客、口座、取引、リスクに関する情報を付加して、そのコンテンツを充実させ、業務の迅速化とAIを活用した意思決定を支援します。
事前承認のためのエビデンスの準備
Enterprise Context Engineは、医療文書を一貫性のある構造化コンテンツに変換します。また、記録を分類し、申請内容、患者、医療サービスプロバイダー、根拠資料に関する詳細を抽出します。これにより、すべての記録を手作業で確認することなく、裏付けとなる情報を検索・評価できます。
患者向け金融サービスの透明性を高める
Enterprise Context Engineは、患者の記録済み識別情報を、受診、ケアプラン、請求、承認、および否認の証拠とあわせて360度の視点で把握できるようにし、アカウントのタイムラインと未解決の証拠不足を提示するのに役立ちます。
契約審査と義務管理を改善
Enterprise Context Engineは、人事や会計処理など複数の部門の文書を、構造化され検索可能なコンテンツに変換します。重要な情報を特定することで、AIを活用したワークフローによるレビューを迅速化し、手作業による追跡を削減します。
請求書および発注書の例外を解決する
Enterprise Context Engine は、請求書の証憑を候補ベンダーや発注書の明細と照合します。 領収書、契約条件、関連するやり取りを関連付けることで、確認担当者が例外の原因を把握できるよう支援します。
入学手続きと学生サービスを簡素化
Enterprise Context Engineは、高等教育で使用される文書をAIを活用したプロセス向けに準備し、学生の氏名、教育機関、履修課程、資格、在籍情報を抽出・整理して、評価、学業相談、事務支援を迅速化します。
単位移行と学位取得要件への適合性
Enterprise Context Engineは、各学生の所属元のコースおよび学期を、教育機関のコンテキスト、授業内容、承認済みの前例、学位取得要件と結び付けます。単位移行の可否、コースの同等性、および学生の学位への適用可能性を切り分けて把握するのに役立ちます。
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Enterprise Context Engineは、企業コンテンツを相互に結び付いたビジネスコンテキストへと変換する、新しい意味情報層を導入します。このアーキテクチャにより、AIシステムは、どのような情報が存在するかだけでなく、組織全体で情報がどのように関連しているかも理解できるようになります。
AIに必要なコンテキストは、すでに非構造化データの中にあります。 Enterprise Context Engineは、運用しているあらゆるAIシステムでコンテキストを活用し、再利用できるようにします。
Enterprise Context Engineは、統制されたコンテキスト層を構築し、企業全体に信頼性の高いAIを提供するHylandのテクノロジーです。そのキュレーションおよびエンリッチメント機能は、非構造化コンテンツを後続のアプリケーションで利用可能にすることで、組織のAI活用準備を支援します。Enterprise Context Engineには、業界オントロジーと、ビジネス上の意味を加え、関連する関係性を結び付けるコンテキスト知識グラフが含まれています。ヘッドレスアーキテクチャを基盤としているため、Enterprise Context Engineのアプリケーションとエージェントは、この共有コンテキストとそれを裏付けるエビデンスを利用して、応答や意思決定に根拠を与えます。
いいえ、コンテンツを移行する必要はありません。Enterprise Context Engineを利用すると、チームは現在コンテンツが保存されているリポジトリでコンテンツを管理できます。Enterprise Context Engineはこれらのリポジトリに接続するため、新しい場所にシステムを再構築したり、チームのコンテンツ管理方法を変更したりする必要はありません。
はい、Enterprise Context Engine はリポジトリのアクセス権限を尊重します。 取り込みコネクタは、アクセス制御リストを含むリポジトリのセキュリティメタデータを Enterprise Context Engine に取り込みます。各ユーザーは元のリポジトリ内の自身のアカウントおよびグループに対応付けられるため、下流のアプリケーションやエージェントは、そのユーザーがアクセス権を持つコンテンツのみを使用します。
はい、Enterprise Context Engine のユーザーには技術的な専門知識が必要です。 Enterprise Context Engine は、アプリ開発者、データエンジニア、ソリューションビルダーなどのビルダー向けに設計されています。 より広範なアーキテクチャやワークフローに統合される API と MCP サーバーで構成されています。 ビジネスユーザーは、同じコンテキストを通じて Hyland Knowledge Discovery™これは、Enterprise Context Engineを活用してエンタープライズコンテンツ全体に回答を提供します。
非構造化データとは、AIシステムが読み取れる形式で構造化されていないデータです。企業内に非常に多く存在するため、課題となります（最大で エンタープライズコンテンツの80％、IBSによるデータ）。また、リポジトリ全体に非常に分散しています（平均して 非構造化データは21のリポジトリにわたって見つかる、Forresterによるデータ）。非構造化データには、ドキュメント、Eメール、画像、音声ファイルなどが含まれます。データベース内の構造化データとは異なり、非構造化コンテンツは一貫性がなく、ビジネスプロセスやAIアプリケーションにおいて検索、分析、使用が困難です。
コンテンツの準備状況は、使用するAIモデルの選択と同等、あるいはそれ以上に重要です。AIモデルの選択も重要ですが、モデルに提供する情報の品質、アクセスしやすさ、コンテキストも同様に重要です。企業内のコンテンツの大半は、機械による読み取りを前提に構造化されておらず、汎用的な抽出処理では、文書のレイアウトに込められた意味が失われてしまいます。AIモデルは、たとえ最高のAIモデルであっても、コンテンツが利用可能な状態で提供されていなければ、復元して活用することはできません。
以前 Knowledge Enrichment として提供されていたキュレーションおよびエンリッチメント機能は、現在 Enterprise Context Engine の一部となっています。 これらの機能は、AI、分析、カスタムアプリケーション向けに、構造化され拡充されたコンテンツを提供します。 Enterprise Context Engine には、コンテンツをビジネス上の意味や関係と結び付けるための業界オントロジーとコンテキストナレッジグラフも含まれています。
検索拡張生成（RAG）パイプラインは複数のドキュメントから情報を検索して統合できますが、Enterprise Context Engineが提供するようなコンテキスト層を追加することで、再利用可能なビジネスモデルを構築できます。つまり、業界オントロジーがビジネス概念を定義し、コンテキスト知識グラフがエンティティと関係を根拠資料と結び付けます。アプリケーションは、この整理されたコンテキストをさまざまなクエリやイニシアチブ全体で再利用できるため、プロジェクトごとに同じ関係を再構築する必要性を減らすことができます。既存のパイプラインは、APIを通じてこのコンテキストを利用できます。
いいえ、Enterprise Context Engineを使用する前に独自のオントロジーを構築する必要はありません。オントロジーとは、組織内で用語が何を意味するのか、そして他の用語とどのように関連するのかをビジネスの観点から定義したものです。例えば、「ヘッジ」という言葉について考えてみましょう。通貨トレーダーにとっては、「リスク軽減戦略」です。ファンドマネージャーにとっては、「ヘッジ」は投資手段を意味します。ビジネスにおいて言葉には固有の意味があり、汎用モデルではそれを適切かつ確信を持って定義することは困難です。Enterprise Context Engineには、保険、ヘルスケア、金融サービス向けの構築済みオントロジーが用意されているため、チームは語彙を一から定義することなく、最初の成果を得ることができます。Enterprise Context Engineのオントロジーは拡張可能です。ローン、保険契約、オンボーディング用など、複数のセットを活用することができます。