ユースケースから始める

画一的な標準製品という意味では、SaaSではありません。Causality.toolsは、個別実装型のインテリジェンスシステムです。各実装は、お客様のデータ、セキュリティ要件、ワークフロー、業界固有の要件に合わせて設計されます。

価格は、実装のスコープによって決まります。データ量、ユーザー数、連携、導入形態、セキュリティ要件、レポーティング要件、ライブモニタリング要件、そしてモデルをクライアント保有インフラ上でローカル実行する必要があるかどうかなどが、その要素となり得ます。

最適な出発点は、ディスカバリーコールまたはワークショップです。

はい。Graph RAG、エンティティインテリジェンス、リスクレポーティング、ナレッジグラフ、あるいはディスカバリーワークショップなど、焦点を絞った実装から始め、その後、より広いシステムへと拡張していく組織もあります。

因果ナレッジグラフは、エンティティ、イベント、エビデンス、リスクをつなぎ、何がつながっているかだけでなく、ある要素が別の要素とどう関係し得るのかまで理解できるようにするものです。

Causality.toolsでは、情報を分解・分類し、つながった構造へとマッピングすることで、お客様のデータから関係を組み上げます。

Graph RAGは、孤立したテキスト検索や汎用AIモデルだけに頼るのではなく、つながった知識からエビデンスを取得することで、AIの回答を改善する手法です。組織自身の情報により深く根ざした回答を生み出すのに役立ちます。

いいえ。チャットボットはインターフェースの1つになり得ますが、Causality.toolsの本質はインテリジェンスレイヤーにあります。データ、文書、エンティティ、関係、地理、メモリ、ワークフローをつなぐ層です。

はい。Causality.toolsは、エビデンスに紐づくインテリジェンスを軸に構築されています。裏づけとなる情報源、エンティティ、信頼度スコア、人によるレビューが必要な項目を示すよう、アウトプットを設計できます。

いいえ。Causality.toolsは、専門家の意思決定を支援するために設計されています。監視、取得、マッピング、要約、エスカレーションは行えますが、中心にあるのは常に人の判断です。

候補となるソースには、文書、データベース、API、スプレッドシート、Webソース、ニュースストリーム、社内システムなどが含まれ得ます。具体的な連携内容は、ディスカバリーの過程でスコープを確定します。

システムは信頼度スコアを付与できます。私たちはこのプラットフォームを、「根拠を持ち、エビデンスに紐づいた関係と信頼度」という言葉で説明しています。確率に関する公表表現には慎重を期しており、使用前に技術チームによるレビューを経ています。

ここでいうリアルタイムとは、受信ニュースやWebデータのような、ライブまたは高頻度で更新される情報ストリームを指します。具体的な更新モデルは、固定のレイテンシとして明示するのではなく、スコープ確定の過程で確認します。

はい。実装は、お客様のセキュリティ要件に合わせて設計できます。選択肢としては、ホスト型、プライベート、クライアント管理型、ハイブリッド、ローカルの各導入形態があり得ます。

はい。高セキュリティのユースケースでは、スコープ、ハードウェア要件、価格の確認を前提に、クライアントが保有する専用のローカルインフラ上でLLMを実行できます。

Causality.toolsは、適切な場合には、コンフィデンシャルコンピューティングおよびTrusted Execution（信頼された実行環境）の原則を取り入れて設計できます。具体的な技術は、ここに記載するのではなく、技術ディスカバリーの過程で確認します。

多くのお客様は、ディスカバリーコールまたはワークショップから始めています。機微なプロジェクトの場合、初期のご相談はNDAのもとで行うことができます。