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LLManagerのセマンティック検索テクノロジーは、承認勧告の文脈的関連性を大幅に改善します。

2025-08-24

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このシステムで使用されているセマンティック検索アルゴリズムは、新しい要求と過去の事例との間の深い相関をリアルタイムで分析し、最も類似した 10 件の承認記録を参照サンプルとして正確にマッチングする。マッチングの次元には、要求内容の類似性（BERT 埋め込みベクトルを使用して計算）、最終承認結果の一貫性、および手動修正指示の意味的関連性が含まれる。

実際には、マーケティング予算要求を処理する際、システムは、85%までのアクティビティタイプが一致するケースや、類似の予算規模の承認ロジックなど、類似プロジェクトの過去の承認記録を自動的に関連付ける。この技術により、AIによるレコメンデーションは単純なルールマッチングに頼るのではなく、過去の意思決定パターンを多面的に理解した上で行われるようになる。企業ユーザーの報告によると、セマンティック検索を採用した後、承認提案の適用可能性が67%向上し、手作業による修正率が41%低下した。

この答えは記事から得たものである。LLManager：インテリジェントな自動プロセス承認と人間による監査を組み合わせた管理ツールについて

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