どの企業もデータを持っている。たくさんある。ERPシステム。CRMデータベース。IoTセンサー。スプレッドシート。クラウドアプリ。しかし、問題はここにある。ただそこにあるだけのデータは誰の役にも立たない。
より多くのデータが必要なのではない。必要なのは、考えるデータ。行動するデータ。昨日起こったことから学び、明日何をすべきかを教えてくれるデータ。
それがLeapLyticsが構築するものだ。
お客様のシステムに接続します。データをインテリジェンスに変えます。そして、すべてのアウトプットが次の意思決定をよりスマートにするループを作り出します。
実際に行っていること
LeapLyticsは3つのコアサービスを提供している：
AIアズ・ア・サービス
インテリジェントなアシスタント、予測、自動化。一般的なAIではありません。あなたのAIです。
シミュレーション・アズ・ア・サービス
決断を下す前にテストする。what-ifシナリオを実行する。結果を事前に確認する。
完全なデータパイプライン
お客様のシステムに接続し、データをクリーニングし、AIやシミュレーションに対応できるようにします。データエンジニアリングに頭を悩ませる必要はありません。
その結果生データからスマートな意思決定まで、技術チーム全体を構築することなく実現できる。
すべてを動かすサイクル
ほとんどのAIプロジェクトはこうだ：データを入れる。答えを出す。完了。
それは行き止まりだ。
LeapLyticsの仕組みは違います。私たちは、あなたのビジネスのあらゆるレベルで実行されるサイクルを構築しました：
ステップ1：データ入力
ERP、CRM、IoTデバイス、ドキュメント、APIなど、あらゆる場所から。
ステップ2：モデル層が処理する
これは質問に答えるAIアシスタントかもしれない。シナリオをテストするシミュレーション。翻訳エンジン。予測モデル。必要なインテリジェンスは何でも。
ステップ3：アウトプットの作成
予測。推薦。視覚化。自動的に行われるアクション
ステップ4：その出力は保存される
あなたの側に。あなたのシステムで。すぐに使える。
ステップ5：保存された出力が新しい入力になる
そして、そのサイクルがまた始まる。
これは1回限りの分析ではない。継続的なループなのだ。すべての決断が次の決断につながる。すべてのアウトプットがシステムをより賢くする。すべてのサイクルが、あなたのビジネスで実際に起こっていることに近づけます。
このサイクルは、あらゆるユースケース、あらゆるレベル、そして私たちが触れるあらゆるシステムにおいて、あらゆるところに現れる。
プラットフォームの仕組み
LeapLyticsはレイヤーで構成されている。各レイヤーには仕事がある。そして各レイヤーはサイクルにつながっている。
システム（データの保存場所）
ここからすべてが始まる。既存のシステム
- ERPシステム（SAP、Oracle、Microsoft Dynamics）
- CRMプラットフォーム（セールスフォース、ハブスポット）
- 文書管理システム
- すでにお持ちのデータベースやデータウェアハウス
- IoTデバイスとマシンデータ
- 外部ソース（API、オープンデータ、ウェブ）
システムを変更するよう求めることはありません。システムに接続するのです。
インジェストと統合レイヤー
ここで、あなたのデータを取り込み、使えるようにします。
- コネクター ERP、CRM、ドキュメント、IoT、APIにリンクします。
- ETL/ELTパイプライン バッチまたはリアルタイムのストリームでデータを移動する。
- データのハーモナイゼーション 洗浄、標準化、品質問題の修正
データは様々な場所から、様々なフォーマットで送られてきます。私たちは、それを一つのクリーンで接続されたソースに変えます。
このサイクルだ： 生データが入ってくる。それはクリーニングされ、構造化される。その構造化されたデータが次のレイヤーに供給される。AIモデルからのフィードバックは、改善すべきデータを教えてくれる。私たちはパイプラインを改良する。より良いデータが次にやってくる。
データとストレージ層
クリーンなデータにはホームが必要だ。このレイヤーは、適切な用途のために適切なフォーマットですべてを保存する。
- データレイクとウェアハウス キュレーションされたビジネスデータのために
- ベクトルデータベース 文書、知識ベース、ログ（AIアシスタントが検索するもの）用
- フィーチャーストア MLモデル入力用（計算済み、すぐに使える）
- 時系列とイベントストア IoTデータ、プロセス、時間ベースのあらゆるものに対して
- 出力ストア 予測、シミュレーション結果、チャットログについて
このサイクルだ： データは保存される。モデルはそれを使用する。モデルは出力を作成する。出力は保存される。そのアウトプットが次の分析のインプットになる。
AIとシミュレーション・サービス（モデル・レイヤー）
ここでインテリジェンスが生まれる。データが答えになる。
LLMサービス
- お客様のビジネスに精通した質疑応答アシスタント
- 社員がより速く働けるよう支援するコ・パイロット
- データに基づくコンテンツ生成
機械学習モデル
- スコアリング（どの顧客が離反するか、どのリードがホットか？）
- 予測（来期の売上はどうなるか？）
- 分類（このサポートチケットはどのような種類の問題ですか？）
シミュレーションエンジン
- シナリオ・プランニング（10%値上げしたらどうなるか？）
- What-if分析（需要が2倍になったら？）
- 技術シミュレーション（このマシンがストレス下でどのように機能するか？）
最適化
- 制約条件と目標に基づく意思決定の提案
- 資源配分に関する提言
- プロセス改善に関する洞察
このサイクルだ： データはモデルに供給される。モデルはアウトプット（予測、シミュレーション、答え）を出す。これらの出力は保存される。保存されたアウトプットは、将来のモデルのトレーニングデータやコンテキストとなる。モデルはより賢くなる。出力はより良くなる。
インタラクションとオーケストレーション層
インテリジェンスは人々が使えなければ意味がない。このレイヤーはAIを身近なものにする。
- 会話オーケストレーター チャットの流れとコンテキストを管理する（アシスタントがあなたの話した内容を覚えているようにする）
- LLMツールと関数呼び出し (AIアシスタントは、データベースへの問い合わせ、ワークフローのトリガー、レコードの更新など、実際に何かを行うことができます。）
- ワークフローエンジン マルチステッププロセス（承認、エスカレーション、自動化シーケンス）用
AIがおもちゃであることをやめ、道具になり始めるのはここからだ。アシスタントは質問に答えるだけではありません。彼らは行動を起こします。
このサイクルだ： ユーザーが質問するか、ワークフローをトリガーする。オーケストレーターが適切なモデルやツールを呼び出す。アウトプットが提供される。ユーザーからのフィードバック（これは役に立ったか？システムは何が有効かを学習する。
カスタマー・フロントエンド（人々が交流する場所）
これは、あなたのチームが実際に目にし、使用するものである。
- ウェブアプリケーションとビジネスアプリケーション AI内蔵
- チャット・インターフェース ブラウザ、Microsoft Teams、Slack、またはカスタムアプリで
- BIダッシュボードとレポート リアルタイム・インテリジェンス
- シミュレーションGUI シナリオを実行し、結果を視覚的に確認できる
私たちは、あなたの従業員が働いている場所でお会いします。新しいツールを学ぶ必要はありません。AIはすでに使っているアプリの中に現れます。
このサイクルだ： ユーザーはフロントエンドと対話する。彼らの行動やフィードバックがデータになる。そのデータはスタック全体にフィードバックされる。エクスペリエンスは向上する。インテリジェンスが研ぎ澄まされる。
すべてをカバーするプラットフォーム機能
1つのレイヤーに収まらないものもある。それらはプラットフォーム全体を横切っている。
セキュリティとアイデンティティ管理
お客様のデータはお客様のものです。ロールベースのアクセス、暗号化、認証を導入し、適切な人だけが適切なデータを閲覧できるようにします。
データガバナンスとカタログ
どのようなデータがあり、それがどこから来て、どのようにシステム内を流れているかを把握。メタデータ管理とリネージ・トラッキングを含む。
MLOps
モデルにはケアが必要です。私たちはモデルの登録、モニタリング、再トレーニングを行い、お客様のAIが長期にわたって正確であり続けるようにします。
観測可能性
何が起きているかを見る。プラットフォーム全体のメトリクス、ログ、トレース、コストモニタリング。ブラックボックスなし。
コンプライアンスと監査可能性
規制産業？私たちはすべてを追跡します。すべての意思決定、予測、行動の完全な監査証跡。
課金と利用追跡
何を使っているのか、そのコストはいくらなのかを知ることができます。すべてのサービスで透明性の高いトラッキングを実現。
なぜLeapLyticsなのか
あらゆるデータソースに接続
ERPCRM。IoT。ドキュメントAPI。データベース。どんなものでも、私たちはそれに接続します。リッピング＆リプレース不要。移行プロジェクトもありません。私たちは、あなたの持っているものを使って仕事をします。
AIが行動を起こす
ほとんどのAIツールは質問に答える。私たちのツールは、物事を実行します。ツールや関数を呼び出すことで、私たちのアシスタントはシステムに問い合わせ、レコードを更新し、ワークフローをトリガーし、意思決定を実行することができます。洞察だけではありません。
実データによるシミュレーション
偽の数字を使ったおもちゃのモデルは忘れてください。私たちのシミュレーションは、実際の企業データを使用します。もしそうなら」と問えば、信頼できる答えが返ってきます。
すべてを1つのプラットフォームで
MLモデル大規模言語モデルシミュレーション。すべて同じデータレイヤーを使用。サイロなし。重複したパイプラインなし。1つの統一されたシステム。
明確なビジネス成果
私たちは、テクノロジーのためのテクノロジーを販売しません。私たちは提供します：
- より迅速な意思決定 洞察は即座に得られるからだ
- より良い決断 完全なデータに基づいているからだ
- 自動化された決定 日常的な選択に人間は必要ないからだ
- テストされた決定 なぜなら、コミットする前にシミュレーションができるからだ。
使用例
予測と予測分析
何が来るかを事前に知る。需要予測。売上予測。資源計画。キャッシュフロー予測。このサイクルは、新しいデータが入ってくるにつれて、継続的に予測を改良していく。
社内チームのインテリジェント・アシスタント
ビジネスに精通したAIを従業員に。ポリシー、製品、顧客、プロセスに関する質問に答える。1回の会話で複数のシステムからデータを引き出します。チャットから直接アクションを起こす
プロセスの最適化とWhat-Ifシミュレーション
変更を加える前にテストを。サプライヤーを変更したらどうなるか？価格を調整する？リソースの再配分は？シミュレーションを行いましょう。結果を見る。自信を持って決断する。
異常検知
災害が発生する前に問題を発見。IoTセンサーで機器の故障を監視する。トランザクションの不正パターンを監視プロセスに異常がないか追跡異常があればアラートを出す。
ドキュメント・インテリジェンス
非構造化ドキュメントを構造化された知識に変える契約書、請求書、報告書、電子メールから情報を抽出。それを検索可能にします。実行可能にする。
カスタマー・インテリジェンス
顧客自身を理解する以上に顧客を理解する。解約予測次善策の提案センチメント分析大規模なパーソナライゼーション
すべてはどのように組み合わされるのか
思い浮かべてほしい：
あなたのERPデータはLeapLyticsに流れ込みます。データはクリーニングされ、保存される。MLモデルがどの注文が遅れるかを予測します。その予測は、オペレーションチームが使用するダッシュボードに表示されます。彼らは行動を起こす。その結果が新しいデータとして戻ってくる。モデルは学習する。来週の予測はより正確になる。
一方、営業チームはAIアシスタントに顧客の履歴を尋ねる。アシスタントはCRMからデータを引き出し、最近のサポートチケットをチェックし、数秒ですべてを要約する。担当者は取引を成立させる。その結果がトレーニングデータとなる。アシスタントは次の担当者をサポートするのが上手になります。
原材料費が15%上昇したらどうなるか？製品ライン全体のマージンへの影響がわかります。コスト上昇が起こる前に、価格戦略を調整します。
あらゆる交流。すべての決断。すべての結果。すべてがサイクルの糧となる。システムは学習する。あなたのビジネスはより賢くなる。
準備はいいですか？
あなたにはデータがある。我々はプラットフォームを持っている。
情報をインテリジェンスに変えるサイクルを構築しましょう。
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