企業向けGenAI
HYPERGLORYの検索拡張生成（RAG）を基盤に、社内の知識を探し、根拠を確認し、業務に活用します。
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データから判断へ、判断から実行へ
実績あるデータの専門性を基盤に、生成AI、現場中心のAX、AIインフラをつなぎます。企業の知識と業務が実際の成果につながるAI変革を目指します。
既存の強みと新事業戦略事業について問い合わせる
01
企業のAI変革をつなぐ3つの柱
データの整理から、AIが業務を理解し実行する段階へ。B2ENの既存事業を基盤に領域を広げます。
02
蓄積してきた強みが次の事業の基盤です
公共、金融、通信、製造分野でのデータコンサルティングとシステム構築の経験、自社ソリューションのラインアップを、AI事業の出発点につなげます。
03
AIの価値は実際の業務で確かめます
導入する技術を選ぶ前に、解決すべき業務を定義します。検索の正確性、処理時間、ユーザーの活用状況、運用コストを総合的に評価します。
- 01
データの理解
業務に必要なデータの所在、品質、意味、アクセス権限を確認します。
- 02
判断の支援
業務知識とルールに基づく回答、分析、提案を設計します。
- 03
業務の連携
担当者の確認と承認のもと、既存の業務システムと実行手順をつなぎます。
04
企業の知識を、働くAIへ
企業内のデータに基づく検索と回答から始め、報告書の作成、規程の確認、業務システムとの連携へと広げます。HYPERGLORYとデータガバナンスを基盤に、企業に合ったGenAI環境を設計します。
HYPERGLORYを基盤とする業務拡張の方向性
05
HYPERGLORYが企業の知識とAIをつなぎます
B2ENが自社開発したRAGプラットフォームは、文書、報告書、メール、動画、RDBなど多様な社内データを統合し、検索した情報に基づく業務知識の活用と意思決定を支援します。
社内の知識に基づく検索・回答
自然言語の質問で必要な知識を探し、検索した社内資料を基に回答を構成します。
さまざまな業務への活用
ナレッジ管理、方針・規程の確認、報告書の生成、コンテンツ作成支援など、企業ごとの業務シナリオに適用できます。
企業内での運用を支援
オンプレミスでの構築に対応します。データへのアクセスと運用環境は、お客様のセキュリティ要件と業務特性に合わせて設計します。
B2ENHYPERGLORY公式紹介・2025.11.25
06
GenAIを業務に定着させる6つの設計
知識の検索を出発点に、データ、業務、運用を一体で設計します。以下は既存製品と現場での構築力をつなぐサービス拡張の方向性であり、適用範囲はプロジェクトごとに定義します。
01・AIが活用するデータの準備
構造化・非構造化データを収集・整備し、標準、メタデータ、アクセス権限を整えます。
02・企業の知識の検索・回答
文書と業務データを検索し、質問に必要な根拠を提供するRAG環境を構築します。
03・データ分析・報告書作成の支援
構造化データと文書の業務上の文脈をつなぎ、自然言語による照会・分析から報告書の草案作成までの活用方法を設計します。
04・業務エージェントの連携
業務ルール、既存API、承認手順をつなぐエージェントの適用シナリオを設計します。
05・セキュリティ・権限・監査の設計
ユーザーとデータの権限、機密情報の取り扱い、業務履歴をお客様の環境に合わせて設計します。
06・評価と運用改善
回答品質、利用量、応答時間、コストを評価し、現場のフィードバックを基に運用を改善します。
07
データ基盤と業務の実行を一体で設計します
新しいサービスは既存システムを活用する方向で構成します。各レイヤーの接続と機能は、お客様の環境で検証します。
| 構成 | 主な役割 | B2ENの基盤 |
|---|---|---|
| データ基盤 | 収集・連携、品質、標準、メタデータ、データ探索 | SFLOW · SDQ · SMETA · SPORTAL |
| 知識・AIの活用 | 社内知識の検索、RAGによる回答、業務支援 | HYPERGLORY |
| 業務モデリング | 業務オブジェクト、関係、ルール、担当者の承認の設計 | Data FDE・オントロジーに基づくモデリングの推進 |
| 業務連携・運用 | 既存システムとの連携、エージェントの適用、継続的な改善 | AI FDE・プロジェクトごとの構築の推進 |
08
業務を起点とする適用シナリオ
以下は導入検討のための例です。既存の構築事例とは区別し、機能と効果はお客様のデータで検証します。
公共・政策と行政の知識
政策、指針、行政資料の検索、質疑応答、文書確認を支援する業務環境を検討します。
金融・社内規程と知識
社内規程や業務マニュアルを検索し、従業員の確認業務を支援する活用方法を設計します。
製造・運用と現場の知識
工程、品質、設備に関する文書と業務データをつなぎ、現場の知識活用と報告を支援します。
企業・ERPと協働業務
営業、購買、在庫、財務のデータと知識業務をつなぐエージェントの適用を検討します。
09
現場での検証から全社運用へ
一律の導入期間や効果を約束するのではなく、まず対象業務のデータ準備状況とシステム連携の範囲を確認します。
- 01
業務・データの診断
解決すべき業務とユーザー、データの範囲、セキュリティ要件、成功基準を定義します。
- 02
小規模な検証
代表的な質問と業務シナリオを用いて、検索・回答の品質、権限、ユーザー体験を検証します。
- 03
業務連携・運用の拡大
承認手順とシステム接続を検証し、品質、活用、コストの指標を運用に反映します。
10
기업의 데이터와 규칙 안에서 작동하는 AI
企業ごとのドメインデータと業務フローに合わせ、Secure AI Modelの共同構築・開発を推進します。すべての機能の提供が完了した段階ではありません。
업무 맥락을 이해하는 모델
기업별 LLM·SLM 최적화와 업무 지식 기반 RAG를 연결해 고객의 질문과 실제 업무 맥락을 함께 다룹니다.
안전한 배포와 운영
온프레미스·프라이빗 클라우드 배포, 접근 제어와 보안 요구를 고려한 운영 구조를 설계합니다.
플랫폼과 현장 엔지니어링
HYPERGLORY·FDE와 글로벌 기업용 AI 기술을 연결해 검색에서 업무 에이전트로 확장을 추진합니다.
関連事業を見る11
これまでの実績をご確認ください
これまでの実施プロジェクト、顧客企業、ソリューションの詳細を引き続きご覧いただけます。
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고객의 출발점에 맞춘 AI 전환
기존 데이터를 더 잘 쓰는 일에서 전사 업무 혁신까지. 산업과 시스템 환경에 맞춰 도입 경로를 연결합니다.
データの次の可能性を、ともに。
適用範囲と推進段階を併せてご確認ください。