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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ワークフローに沿ったAIエージェントを活用できるようになります。

既存のデータやシステムに接続し、安全なデプロイメントオプションをサポートし、迅速なタイム・ツー・バリューを実現することで、組織がデータやプロセスを完全に制御しながら自信を持ってAIを導入できるようにします。

Squid AIとの旅​

概ね、Squid AIの使用は、接続から自動化までの自然な5段階のプロセスに沿っています。

1. データを接続する​

既に使用しているシステム — databases、cloud apps、またはon-premises tools — とリンクします。プラットフォームは、テーブルやAPIsのような構造化データだけでなく、documentsやPDFsなどの非構造化コンテンツもサポートします。重要なのは、データはそのままの場所に留まり、Squidはマイグレーションを必要とせずに安全な接続を作成する点です。

2. 最初のエージェントを構築する​

Agent Studioで、エージェントが実行すべき処理、アクセスするdata connector、応答の仕方、そして許可されるアクションを定義します。ノーコードで平易な言語インターフェースにより、ビジネスユーザーでも簡単に利用でき、技術チームは必要に応じて機能を拡張できます。

3. 質問して探求する​

エージェントが設定されると、従業員は日常的な言葉を使ってエージェントと対話できます。たとえば、"Show me average resolution times by support tier for last quarter." と尋ねると、Squidはこのリクエストを自動的に適切なデータベースクエリに変換し、リアルタイムで実行して、回答の根拠となる説明とともに結果を返します。

4. 実際のタスクを自動化する​

プラットフォームに慣れてくると、エージェントは、サポートチケットの作成や更新から、複数段階のワークフロー（たとえば、トピックの調査、PDFサマリーの作成、その後のemail送信）の連鎖に至るまで、より複雑な自動化タスクを処理できるようになります。エージェントは、役立つアシスタントから日々の業務の不可欠な部分へと進化します。

5. 自信を持ってデプロイする​

最後に、public cloud、hybrid setups、または完全なon-premises infrastructureなど、あなたのITおよびコンプライアンス要件を満たす任意の環境で確実に動作することを確認しながら、エージェントを安心してデプロイします。

プラットフォームの機能​

内部的には、Squid AIは企業が長期的にエージェント型AIを採用するために必要な柔軟性と堅牢性を提供します:

Squid AI Agent Platform

  • Model flexibility (モデルの柔軟性): Squid AIは、先進のlarge language modelsへのアクセスを提供するとともに、bring-your-ownやcustom modelsもサポートします。組織は各タスク（例: analysis、summarization）に最適なモデルを選択し、どのプロバイダーに問題が発生してもレジリエンスとサービス継続性を維持し、AI技術の選択において完全な制御を保つことができます。

  • Semantic layer for data (データ用セマンティックレイヤー): このビジネス翻訳層は、クエリの正確性を保証し、基礎となるデータの構造に関係なく、ビジネス定義がチーム間で一貫していることを確保します。

  • Intelligent retrieval (インテリジェントリトリーバル): ベクトルデータベース、セマンティックサーチ、およびランキングシステムにより、回答は常に貴社の実際のデータに基づき、関連性に応じてランク付けされます。

  • Universal data coverage (ユニバーサルデータカバレッジ): Squidは、databasesやAPIsのような構造化データソースだけでなく、documentsやPDFsなどの非構造化コンテンツにも普遍的に対応し、パフォーマンス低下なく企業規模のボリュームにスケールします。

  • Governance tools (ガバナンストゥール): 包括的なガバナンストゥールにより、モニタリング、監査ログ、およびSOC 2 Type IIやISO 27001といったコンプライアンス認証が提供されます。

  • Responsible AI by default (デフォルトでの責任あるAI): プラットフォームは、デフォルトで責任あるAI原則を遵守し、同意なしにデータがモデルのトレーニングに使用されることを防ぐとともに、組織が完全に管理できる設定可能なデータ保持および削除オプションを提供します。

  • Customizable logic (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、rate limiting、その他の組織要件の実装を可能にします。