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自社の業務ワークフローに整合した AI エージェントを持てるようになります。

既存のデータやシステムに接続し、安全なデプロイ手段をサポートし、迅速な価値創出（time-to-value）を実現することで、このプラットフォームは、組織がデータとプロセスを完全に管理下に置いたまま、安心して AI を導入できるようにします。

Squid AI と歩む導入ステップ

概要として、Squid AI の活用は「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）にリンクします。本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 などの非構造化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構築する

Agent Studio で、エージェントに何をさせるかを定義します。どの data connector にアクセスするか、どのように応答するか、許可されるアクションは何かを設定します。ノーコードかつ平易な言語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

エージェントを設定すると、従業員は日常的な言葉で対話できるようになります。たとえば「前四半期のサポート tier 別の平均解決時間を見せて」といった質問です。Squid はこのリクエストを適切なデータベースクエリへ自動的に変換し、リアルタイムに実行して、結果とともに「どのように答えが導かれたか」の説明を返します。

4. 実際のタスクを自動化する

プラットフォームへの理解が深まるにつれ、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連携（トピックを調査し、PDF の要約を作成し、受信者へメール送信する）まで対応可能です。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、エージェントが確実に動作することを確認しながら、安心してデプロイできます。

プラットフォームの機能

Squid AI は内部的に、企業が長期的に agentic AI を導入するために必要な柔軟性と堅牢性を提供します。

• モデルの柔軟性: Squid AI は主要な大規模言語モデルへのアクセスを提供しつつ、bring-your-own および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で障害が発生した場合でもレジリエンスとサービス継続性を維持し、AI 技術の選択を完全にコントロールできます。

• データのための semantic layer: ビジネス翻訳レイヤーにより、基盤となるデータ構造に依存せず、クエリの正確性が担保され、ビジネス定義の一貫性をチーム横断で維持できます。

• インテリジェントな retrieval: vector database、semantic search、ランキングシステムにより、回答は常に社内の実データに根拠づけられ、関連度に基づいて順位付けされます。

• ユニバーサルなデータ対応: Squid は、データベースや API のような構造化データソースと、ドキュメントや PDF といった非構造化コンテンツの両方に普遍的に対応し、性能劣化なしにエンタープライズ規模のボリュームへスケールします。

• 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 および 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: 本プラットフォームはデフォルトで Responsible AI の原則を維持し、同意なしにデータがモデル学習に使用されないことを保証します。また、組織が完全にコントロールできるよう、保持（retention）および削除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、その他の組織要件を実装できます。