大量の業務データから、判断・対応が必要なケースを高速に抽出し、業務の自動化を支援
AI Solutionを提供する株式会社Archaic（本社：東京都渋谷区、代表取締役CEO：横山 淳、以下「Archaic」）は、TypeSafe AIのDecision Model「Jev」を活用し、企業に蓄積された大量のLog、取引、顧客対応、業務Record等を解析して、判断・対応が必要なCaseを抽出する企業向けAIデータ解析基盤を開発しました。
本基盤は、既存Systemを置き換えることなく、その後段に追加して利用できます。個別のEventだけでなく、同一User、顧客、端末、案件、製造Lot等の履歴をまとめて評価し、AIの判定結果と人による確認結果を一元管理します。
リアルタイムに結果が必要な業務では同期処理、蓄積された大量Dataの定期監査では非同期処理を選択でき、既存業務の特性に合わせて導入できます。
入力Dataに対する判定結果と判断経路を確認する画面
開発の背景
企業では、Security Log、取引履歴、顧客対応、申請・承認、製造工程など、多様なDataが日々蓄積されています。一方、すべてを人が確認することは現実的ではなく、単純なRuleでは、複数のEventや過去の履歴を踏まえた判断が難しい場合があります。
生成AIを全件に適用すると、Costや処理時間に加え、出力のばらつきや運用管理が課題になります。また、AIが出した結果を、既存業務の承認、通知、調査へつなげる仕組みも必要です。
本基盤では、Jevによる構造化された判定と、必要に応じたLLMによる分析、人による最終確認を組み合わせます。利用企業は、すべてのDataを一律に人や生成AIへ渡すのではなく、確認すべきCaseに調査資源を集中できます。
想定する主なユースケース
1．AI Agent・業務Workflowの判断とRouting
AI Agentや業務Systemが次に実行すべき処理を、入力内容、Risk、緊急度、過去履歴から選択します。定型Caseは自動処理し、複雑または不確実なCaseだけを高性能LLMや担当者へ引き継げます。
[表1: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_1_3b4844194b9d8a6a368340c30c48bd9a.jpg?v=202610011445 ]
2．不正取引・Account Riskの検知
決済、EC、金融Service等の取引をリアルタイムまたは履歴単位で評価します。単一取引だけでなく、金額、頻度、端末、地域、Account変更等の組み合わせから対応優先度を判断します。
[表2: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_2_8cd64c3fd3a7dc15caa20705648a0f54.jpg?v=202610011445 ]
3．IT・Security Alertの優先順位付け
監視Tool、Cloud、Network、認証基盤等が生成する大量のAlertを集約し、重要度、影響範囲、過去Eventとの関連性から対応順序を判断します。
[表3: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_3_bccf9f7bc405edc6c59cd4ddd5bfeb22.jpg?v=202610011445 ]
4．Customer Supportの分類・優先対応
問い合わせ内容と顧客・契約・過去対応の情報から、緊急度、担当Team、回答方法、Escalationの要否を判断します。大量の問い合わせを一律に処理せず、重要なCaseへ担当者を集中できます。
[表4: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_4_c271b1c1b77aa66035ecc3f0e64625f0.jpg?v=202610011445 ]
5．Document・Contentの分類とReview
申請書、契約関連文書、投稿、広告、商品情報等を分類し、公開・承認・差し戻し・人による確認などの処理先を判断します。
[表5: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_5_40996353d819162a7c8271da84d5f03c.jpg?v=202610011445 ]
6．設備・品質・業務Operationの異常検知
製造設備、物流、Service運用等で発生するEventを、設備、拠点、工程、Lot、案件等の履歴単位で評価します。単純な閾値だけでは捉えにくい組み合わせから確認対象を抽出します。
[表6: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_6_f700469cc85bc17a1693280e8d52511d.jpg?v=202610011445 ]
同期処理と非同期処理の双方に対応
[表7: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_7_19883d5fcec349f69b4ab85ad7bc4984.jpg?v=202610011445 ]
本基盤の特長
・ 既存Systemの後段へ追加でき、現在の業務Flowを大きく変更せずに導入可能
・ User、顧客、端末、案件、Lot等の単位で、複数Recordと過去履歴をまとめて評価
・ Jevの構造化判定とLLMの詳細分析を用途に応じて使い分け
・ AIだけで完結させず、Riskや確信度に応じて人によるReviewへ接続
・ 判定結果、適用条件、人の確認、最終結果をTransactionとして記録
・ Webhookにより既存System、Slack、Microsoft Teams、Ticket管理System等へ連携
判断履歴を一覧化し、継続的な運用に活用
判定結果はTransaction単位で保存され、実行日時、Input、処理Status、最終Decision、判断を行ったStage等を一覧で確認できます。個別の結果だけでなく、どのような条件で処理されたかを追跡できるため、監査、運用改善、Ruleの見直しに活用できます。
Transactions画面：AIおよび人による判断結果を一覧表示
Jevについて
Jevは、TypeSafe AIが提供するSystem 1 Decision Modelです。文章を生成する一般的なLLMとは異なり、あらかじめ定義された選択肢に対して、型付きの確率的な判定結果を返すことを特徴としています。本基盤では、Jevを大量Dataの仕分けや分類に活用し、詳細な分析が必要なCaseのみをLLMや人へつなぐ構成を採用しています。
Jevの性能、精度、Costは利用条件や対象Dataによって異なります。Archaicは今後、実際の業務Dataを用いて、用途別の精度・速度・運用性を検証していきます。
今後の展開
Archaicは、AI Agent、金融・決済、IT運用、Customer Support、Content Review、設備・品質管理等の領域で、実Dataを用いた検証と業務Templateの整備を進めます。また、企業が利用中のSystemやServiceへの組み込み、OEM・White Label提供を含め、共同検証・事業連携を推進します。
共同検証・導入相談を受付中
大量の業務Dataから確認対象を絞り込みたい企業、既存製品へAI判断機能を組み込みたい事業者からの相談を受け付けています。
株式会社Archaicについて
株式会社Archaicは、生成AI、AI Agent、Deep Learning、Machine Learning、統計解析等の技術を組み合わせ、企業のAI導入と新規Service開発を支援しています。AI SaaS、AI Solution、AI Researchの各事業を通じ、技術を社会に届く形で実装します。
[表8: https://prtimes.jp/data/corp/48761/table/57_8_4c474c9f08b7a7c1aa5690b6458273a3.jpg?v=202610011445 ]