もしAIシステムが、企業コンテンツ内の価値あるがアクセスできない洞察を活用できたらどうなるでしょうか？Knowledge Enrichmentは、非構造化データをAI対応の形式に変換し、重要なビジネスコンテキストを保持することで、AIが信頼できるデータで動作するようにします。
Knowledge Enrichmentは元データの充実性と意味を維持したまま、AIシステムがそれを活用できるようにします。
Knowledge Enrichmentは、元のドキュメントの論理構造と意味を維持しながら、コンテンツを抽出、正規化、構造化します。次に、AIを適用してメタデータをセマンティックベクター、トピック階層、および企業組織体の認識で充実させます。
このプロセスにより、構造化されたAI対応データが作成され、AIシステムが文書のコンテキストを理解できるようになり、より深いインサイト、検索性の向上、AIのパフォーマンスの向上につながります。
Knowledge Enrichmentは、あらゆる非構造化コンテンツを企業規模でAI対応データに変換するために必要な技術的機能を提供します。
PDF、マルチメディア、レガシーファイル、コードリポジトリなど、600種類以上のファイル形式を処理することができ、組織のデータエコシステム全体に対応します。
コンテキスト、階層、参照関係を保持したまま、ドキュメントを意味のあるチャンクに分割し、AIの理解を向上させ、ドキュメントの関係を維持します。
高次元ベクトルを通じて意味と関係を捉えることで、高度な検索、クラスタリング、レコメンデーションシステムを可能にします。
組織が機密情報を特定し、秘匿できるようにします。構成可能なポリシーによって、開発者は下流のAIや分析の用途で検出、削除、保存する情報を指定できます。
トピックから企業組織体まで豊富なメタデータを自動生成し、構造化されていない未整理なコンテンツを検索可能で活用可能な状態にします。
すで構造化され、充実しており、追加の処理が不要なコンテンツは、LLM、分析ツール、またはベクトルデータベースに直接ドロップすることで時間を節約できます。
— Hyland コンテンツインテリジェンス製品担当副社長 Rohan Vaidyanathan
Knowledge Enrichmentでは、企業コンテンツ内のこれまで活用されていなかった知識をAI対応データに変換します。
ビジネスと業界のコンテキストを維持したまま実行するため、AIシステムは信頼して対応できる情報を使用して動作します。
構造化されたデータにより、AIの予測の改善、意思決定の改善、処理時間の短縮が実現します。組織は確実に質の高いインプットに基づく信頼できるインサイトを取得でき、AIのハルシネーションや不正確な出力のリスクを軽減できます。
ナレッジエンリッチメントは取り込み時点でデータのエンリッチメントを行うことで、未加工文書を構造化された、AIにすぐ利用可能なコンテンツに変えます。その結果、コストと時間がかかる処理前の手順を排除できます。チームははデータ基盤に自信を持って、より迅速にAIプロジェクトを立ち上げることができます。
これまでアクセスできなかったコンテンツを、クエリ可能な構造化された情報資産に変換します。アクセシビリティの向上により、企業は関連情報をすばやく見つけ、重要なインサイトを引き出し、データに基づいた意思決定を迅速に行うことができます。
Knowledge Enrichmentはデータ準備のワークフローを合理化し、データエンジニアリングのリソースをより価値の高いタスクに割り当てることができます。出力内容はすぐに利用できる状態で、手作業によるデータ構造化が不要になり、AIパイプラインにおける下流のエラーが減少します。
データ量が増加する中、Knowledge Enrichmentはチームが複雑さを増やさずにより多くのコンテンツを処理できるよう支援します。APIファーストのアーキテクチャが既存のワークフローにシームレスに統合され、企業全体でAIの採用を可能にします。
小売企業ではメタデータ生成を自動化し、製品カタログ全体で名前付きエンティティを識別する必要があります。
Knowledge Enrichmentは一貫性のあるメタデータタグ付けを適用し、コンテキストに応じた説明を作成することで、より信頼性の高い製品データ、検索の関連性の向上、推奨事項のパーソナライズ機能向上を実現します。
Knowledge Enrichment は、AIシステム、AIエージェント、データカタログに適切な基盤を構築します。エンタープライズAIイニシアチブを計画するITリーダー、データとAI関連タスクの最適化を目指すデータエンジニア、さらにより良い情報に基づいた意思決定につとめるビジネス関係者にも、Knowledge Enrichmentは必要とされるセキュアで拡張可能なAI基盤を提供します。
非構造化データはエンタープライズコンテンツの80%もの割合を占めており、平均21個のリポジトリに分散しています。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。
Knowledge Enrichmentはデータキュレーション技術を使用して、非構造化コンテンツを構造化・正規化し、クリーンで一貫性のある、すぐに使用可能な状態にします。Document Filtersを活用し、元のコンテキストと論理構造を維持しながら、600種類以上のファイル形式からデータを抽出して変換します。これにより、コンテンツは意味を維持したまま、下流のAIで利用可能な状態となり、分析や自動化アプリケーション全体で活用できます。
Knowledge Enrichmentは、一般的な業務文書（PDF、Word、Excel）、マルチメディアファイル（画像、音声、ビデオ）、電子メール、スキャン文書、コード、マークアップ、CADファイル（DWG、DGN、STEP、DWF）などの特殊な形式を含む600以上のファイル形式を処理します。これらの形式のほとんどはDocument Filtersを通じて提供されます。ドキュメント内に対応形式の一覧が記載されています。
多くの競合製品とは異なり、Knowledge Enrichmentは LLMとDocument Filtersのような決定論的手法の両方を組み合わせて精度の高い抽出に使用します。このアプローチでは、幻覚のリスクを軽減しながら文書の構造と位置コンテキストを維持できるため、高い精度が実現します。テーブルはテーブルのまま、ヘッダーはヘッダーのままで、追加のクリーニングやフォーマットを必要とせずにすぐに使用可能な出力が得られます。この決定論的な抽出方法により、エンタープライズ アプリケーションに必要な一貫性のある信頼性の高い結果が得られます。
Knowledge Enrichmentには、サポートされているすべてのファイルタイプで機密情報（名前、電子メール、住所、社会保障番号、口座番号）を識別して保護するPIIマスキング機能が組み込まれています。構成可能なポリシーにより、コンプライアンス要件に基づいてマスキングする情報と維持する情報を指定できます。
いいえ。Knowledge Enrichmentは従来の メタデータタグ付けをはるかに超えるものです。文書構造を維持したまま、コンテキストに応じたテキストのチャンク化を実行し、位置情報を保持し、セマンティック埋め込みの生成、文書間の関係の識別、意味のあるエンティティの抽出を行います。その結果、コンテンツは単にタグ付けされるだけでなく、AIシステムが真に理解できるものとなります。これにより、単純なメタデータではサポートできない、セマンティック検索、インテリジェントな推奨事項、コンテキスト認識の自動化などの高度な機能が可能になります。
はい、Knowledge Enrichment はビルダー、つまりアプリ開発者、データエンジニア、ソリューションビルダー向けに設計されています。これは、より広範なアーキテクチャやワークフローに統合するために設計されたAPI駆動型のソリューションであり、さまざまなニーズに対応するオプションを備えています。
Hylandは、組織のニーズと技術リソースに対応するAI対応準備の提供を行っています。
実装のしやすさは、組織のニーズによって異なります。
Knowledge Enrichment APIを利用すると、組織は抽出の複雑な問題に煩わされることなく、ナレッジグラフやインテリジェント検索、RAGパイプライン、業界特有のLLMワークフローに必要なコンテンツの準備に専念できます。
ドキュメントフィルターを使用することで、抽出方法や、データを自社インフラ（オンプレミス型やオフラインシステムなど）に統合する方法を完全に管理できます。このプロセスには、追加の作業が必要になる場合があります。
Knowledge Enrichmentは現在、最新のデータパイプラインやエンタープライズアーキテクチャにシームレスに統合できるように設計されたクラウドネイティブAPIとして利用できます。オンプレミス型での展開を必要とする組織の場合、Document Filtersは抽出を完全に制御し、オンプレミス型またはオフラインのシステムを含む独自のインフラストラクチャへの展開を可能にします。
はい。Knowledge Enrichmentは、AI対応の出力（JSONなどの標準化された形式）を生成し、あらゆるAIシステム、分析ソリューション、データレイク、またはサードパーティーツールとシームレスに統合します。APIファーストの設計により、外部LLMへのフィード、データカタログへの入力、RAGパイプラインの強化、カスタムアプリケーションとの統合など、必要な場所で強化されたコンテンツを使用できます。
Knowledge EnrichmentとKnowledge Discoveryは連携し、エンタープライズコンテンツへのアクセスと利用方法を変革します。Knowledge Enrichmentは非構造化データを、構造化されコンテキスト化されたAI対応データに変換することでコンテンツを準備します。次に、Knowledge DiscoveryはそのAI対応データを活用して、AI主導の検索と自然言語による質問回答を強化し、より迅速かつ正確な回答を提供します。Knowledge Enrichmentと併用することで、Knowledge Discoveryにおける検索結果とAI生成の回答の品質が向上します。
