MTK Intelligence
解決する課題
企業のAI活用がデータと統制で止まる理由
MTKのサービスでの活用
各サービスラインで活用するMTK Intelligence
| サービスライン | 段階 | 活用方法 |
|---|---|---|
| AI戦略・変革支援 | 診断 | ロードマップの裏付け データ品質とユースケースの実現可能性を、ヒアリングだけでなく、お客様の稼働中のシステムで測定します。 |
| データ・AI基盤 | 構築 | データ基盤 コネクター、パイプライン、共通の業務モデルは、ゼロから開発するのではなく、お客様に合わせて設定します。 |
| 業務AI・エージェント | パイロット · 展開 | エージェントの実行基盤 最初のパイロットから承認ステップと監査証跡を備えた状態でエージェントを動かすため、本番運用へ移行できます。 |
| クラウド・AI運用保守 | 運用 | 運用と監視 本番稼働後は、モデルの品質、データの鮮度、エージェントの実行状況、コストを同じプラットフォーム上で追跡します。 |
構成要素
ひとつのプラットフォームを成す4つの構成要素
MTK ERP、MTK Energy、MTK Predictiveは、この4つの構成要素の上でアプリケーションとして動作します。
導入形態
- お客様のクラウド環境で稼働
- MTKが運用
質問からアクションまで
追跡できる回答と、承認を経たアクション
ユーザー
質問
担当者またはエージェントが、業務の言葉で質問します。
オントロジー
クエリ実行
質問は業務オントロジーを通じたクエリとして実行され、ログに記録されます。
AIエージェント
提案
変更が必要な場合、エージェントは根拠となるデータを添えて、定義済みのアクションを提案します。
承認
承認と記録
権限を持つ担当者が承認します。回答・承認・コストは記録され、結果を再実行できます。
関連する活用事例
MTK Intelligenceの活用事例
所有権と導入形態
お客様の所有範囲と稼働環境
よくあるご質問
MTK Intelligenceに関するご質問
サービス企業が自社でデータ・AI基盤を構築するのはなぜですか？
どの案件でも同じ基盤が必要になるためです。一度構築しておけば、MTKは各プロジェクトを検証済みの構成要素から始められ、どのお客様に対しても同じ水準の統制を保てます。
MTK Intelligenceは、自社のデータウェアハウスやクラウド基盤を置き換えるものですか？
いいえ。お客様が選んだクラウド上で稼働し、既存のデータウェアハウスをデータソースとして利用できます。MTKはその上に業務モデル、統制されたアクション、アプリケーションを追加します。
AIエージェントが単独で自社のデータを変更することはできますか？
いいえ。エージェントは定義済みのアクションを通じて変更を提案し、権限を持つ担当者がその一つひとつを承認します。また、エージェントが代行する担当者を超える権限を持つことはありません。
AIの回答は後から検証できますか？
はい。AIが示す数値はすべて、ログに記録され再実行できるクエリから得られたものです。根拠をたどれる数値がない場合は、回答の中でその旨を示します。
サンプルデータで見るMTK Intelligence
デモでは、データ基盤、業務モデル、そしてエージェントがアクションを提案して承認を求めるまでの流れをご紹介します。