部門レベルでカスタマイズされたAIブレイン・ソリューション
部門間の知識検索が非効率になる根本的な原因は、用語の違いやビジネスプロセスの違いです：
- 独自の知識ベースを作る各部門（人事／法務／財務など）ごとに個別のAIインスタンスを作成し、部門固有のドキュメント（人事制度、規制事例集、会計基準など）を注入する。
- インテリジェントな用語変換例えば、営業部門が「顧客成功率」について問い合わせた場合、システムはCRMシステムの「成約率」フィールドと自動的に関連付けることができる。
- ワークフローインターフェイス検索結果からのNotion文書の自動生成、電子メールの送信、承認プロセスのトリガー（契約検索後に直接修正プロセスを開始するなど）をサポート。
- マルチモーダルな結果発表複雑なクエリ（例：「過去6ヶ月間の部門別予算執行状況を表示」）に対して、自動的に視覚化チャートを生成します。
実例：研究開発部門から「生産ラインのトラブルシューティング・ソリューション」について問い合わせがあった場合、システムは、メンテナンス・マニュアル、過去の作業指示書、サプライヤーの連絡先情報に関連する機器モデルをインテリジェントに識別し、完全なソリューション・パッケージを形成することができます。
この答えは記事から得たものである。AUM: ローカルオフラインで動作する私企業向けAIナレッジベースクライアントについて
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