01
オンメモリ処理
大量の行の集計と検索を待たずに返す。
Flow
集めて、整えて、
集めて、整えて、
AIに渡す。
入口はいくつあっても、そのあとの通り道は1本にまとめます。
入口は業務の数だけ。そのあとの処理と出口は共通です。
Connect
乗り換えずに、
乗り換えずに、
今あるものに繋ぐ。
動いているシステムはそのまま、読み取る側から合わせます。
01
ツール連携
会計・CRM・社内ツールをMCPで繋ぐ。
02
API連携
販売や勤怠から差分だけを取得する。
03
ファイル
API非対応の相手はCSVや固定長で受ける。
04
紙・帳票
スキャン画像を読み取り、構造化して取り込む。
Data Quality
汚れたまま、
汚れたまま、
AIに渡さない。
AIの答えの精度は、渡す前のデータの状態で決まります。
01
表記を揃える
日付・単位・社名の書き方を一つに寄せる。
02
同じものを寄せる
品番や取引先の重複を検知して名寄せする。
03
推測で埋めない
欠けた値は隔離し、人の確認へ回します。
Drill Down
全社の数字から、
全社の数字から、
原票まで降りる。
数字への信頼は、元の1枚まで辿れることで生まれます。
同じ言葉で違う数字が出ないよう、数え方は集計の段階で1つに揃えます。
Engine
速さは、
速さは、
自社で持っている。
オンメモリのデータ処理エンジンを自社で開発しています。
02
事前設計が不要
DWHの構築やインデックス設計に依存しない。
Migration
動いている基幹は、
動いている基幹は、
止めずに移す。
一度に切り替えません。並走させ、数字が合ってから移します。
並べる
既存の数字と新しい画面を同時に出す。
合わせる
両方が一致することを期間を決めて見る。
切り替える
合ったものから順に移し、旧側は参照に。
Two Layers
整えるのがHub、
整えるのがHub、
考えるのがAI。
Hubが整えたデータを、A:nmoku-ch:I™ が判断に使います。
BASE
土台の層
繋いで集めて、使える形に整える。
AI
判断の層
整ったデータで、根拠つきに答える。
AI.Doc.HUB™ は開発を進めている段階です。名称と機能の構成は今後変わる可能性があります。