プラットフォーム概要

Squid AI により、チームは安全で正確、かつビジネスのワークフローに整合した AI エージェントを持つことが可能になります。

既存のデータやシステムに接続し、安全なデプロイオプションをサポートし、迅速な time-to-value を提供することで、このプラットフォームは組織が AI を自信を持って導入できるようにしつつ、データとプロセスを完全にコントロールできる状態を確実に保ちます。

Squid AI と進める導入の流れ

大枠として、Squid AI の利用は「接続」から「自動化」へと自然に進む 5 つのステップで構成されます。

1. データを接続する

すでに利用しているシステム（データベース、クラウドアプリ、オンプレミスのツールなど）にリンクします。プラットフォームは、テーブルや API といった構造化データだけでなく、ドキュメントや PDF などの非構造コンテンツもサポートします。重要なのは、データは元の場所に留まることです。Squid は移行を必要とせず、安全な接続を作成するだけです。

2. 最初のエージェントを作る

Agent Studio で、エージェントに何をさせるかを定義します。具体的には、アクセスする data connector、応答方法、許可されたアクションなどです。ノーコードで平易な言葉のインターフェースにより、ビジネスユーザーでも利用しやすく、必要に応じて技術チームが機能を拡張できます。

3. 質問して探索する

エージェントの設定が完了すると、従業員は日常的な言葉でエージェントとやり取りできます。たとえば「前四半期のサポート階層別の平均解決時間を見せて」。Squid はこのリクエストを適切な database query に自動変換し、リアルタイムで実行し、結果とともに、どのように答えが導かれたかの説明も返します。

4. 実際のタスクを自動化する

プラットフォームへの習熟が進むにつれて、エージェントはより複雑な自動化タスクを扱えるようになります。サポートチケットの作成・更新から、複数ステップのワークフローの連結（トピックを調査し、PDF の要約を作成し、受信者にメール送信する）まで対応できます。エージェントは便利なアシスタントから、日々の業務運用に不可欠な存在へと進化します。

5. 安心してデプロイする

最後に、IT およびコンプライアンス要件を満たす任意の環境（パブリッククラウド、ハイブリッド構成、完全オンプレミスのインフラ）で、信頼性高く稼働することを確信しながらエージェントをデプロイできます。

プラットフォームの機能

Squid AI は、長期的な agentic AI の導入に必要な柔軟性と堅牢性をエンタープライズ向けに提供します。

• モデルの柔軟性: Squid AI は主要な large language models へのアクセスを提供しつつ、bring-your-own モデルやカスタムモデルもサポートします。組織はタスク（例: 分析、要約）ごとに適切なモデルを選択でき、いずれかのプロバイダーに問題が発生しても耐障害性とサービス継続性を維持でき、AI 技術選定を完全にコントロールできます。

• データのためのセマンティックレイヤー: ビジネス翻訳レイヤーにより、クエリの正確性が担保され、基盤となるデータ構造に関わらず、チーム間でビジネス定義の一貫性が保たれます。

• インテリジェントなリトリーバル: vector database、semantic search、ranking system により、回答は常に自社の実データに根拠づけられ、関連度に基づいてランキングされます。

• ユニバーサルなデータカバレッジ: Squid はデータベースや API などの構造化データソースと、ドキュメントや PDF などの非構造コンテンツの両方に対して普遍的に機能し、パフォーマンスを劣化させることなくエンタープライズ規模のボリュームにスケールします。

• ガバナンスツール: 包括的なガバナンスツールが、モニタリング、監査ログ、SOC 2 Type II や ISO 27001 を含むコンプライアンス認証を提供します。

• デフォルトで Responsible AI: プラットフォームは Responsible AI の原則をデフォルトで維持し、同意なくデータがモデルの学習に使用されないことを保証します。また、組織が完全なコントロールを維持できるよう、保持（retention）と削除（deletion）のオプションを設定可能です。

• カスタマイズ可能なロジック: ビジネスルール、承認ワークフロー、スケジューリング、レート制限（rate limiting）、その他の組織要件の実装を可能にします。