生成AIを業務に手軽に活用
アプリに生成AIを実装すると、LLM（大規模言語モデル）、自然言語、独自データを活用して、人間らしいデジタルインタラクションを実現し、生産性を高めるとともに、パフォーマンスを改善することができます。
Build autonomous agents into your apps—in minutes, not months
Use natural language to define how your agent thinks and acts—powered by LLMs, grounded with RAG, and connected to your data. No specialized AI skills required.
Secure, monitor, and ensure agentic AI implementation and accuracy
Control access to models, proprietary data, and agents to scale gen AI and agentic AI safely. Monitor AI model performance for accurate, trustworthy results.
Scale and standardize AI solution development and deployment
Bring different AI models and knowledge sources together into a single platform for building AI-infused apps, no coding necessary. The result? A simpler, more scalable dev process.
Drive greater efficiency and better experiences with agentic AI
Unlock instant value with ready-to-use agent-infused apps for ticket deflection, call summaries, and private GPTs. Boost efficiency, elevate customer experience, and scale personalization effortlessly.
コールセンターの最適化
コールセンターチームが高度な対応に時間をかけられるようになります。AI Agent Builderを使用すると、一般的な問い合わせにAIですばやく回答でき、正確性と応答率も向上します。
eコマースの翻訳
AI支援翻訳を利用すると、製品説明を世界中に伝えることができます。人手に頼ることなく、ユーザーごとに母国語での伝達が可能になります。
収益インテリジェンス
適切な質問によって顧客の行動や嗜好を把握し、その情報を利用してパーソナライズされた提案を行うことができます。AIを使用すると、常に適切な製品を適切なタイミングで適切なユーザーに提案できるようになります。
情報検索
知識をひけらかす人は好かれませんが、すぐに答えがほしいときは頼りになるものです。AIを活用することで、ユーザーが情報源を手作業で検索する代わりに、自然言語を使用して質問への回答を得られるよう支援することができます。
バーチャルアシスタント
AlexaやSiriが不要になります。AI Agent Builderで作成したバーチャルアシスタントは、フィールドサービス、カスタマーケア、技術サポート、マーケティング、調達、法務、ソフトウェアエンジニアリングなど、ほぼあらゆるタスクを実行できます。
従業員エクスペリエンス experience
従業員の希望に沿った専門的な能力開発を簡単に提供できるようになります。AI Agent BuilderのAI支援機能を使用すると、各自のスキル、能力、目標に見合った能力開発・キャリアアップ計画を作成できます。
Frequently asked questions
生成AIは、既存データから学習したパターンに基づいて、独自コンテンツを生成したり、パーソナライズされたエクスペリエンスを作成するなどして、業務効率の向上を図るテクノロジーです。
AIと生成AIの違いについて詳しくは、
LLMは、人間らしいテキストを理解・生成できるように設計された高度なAIシステムです。大量のテキストデータ、学習パターン、言語構造でトレーニングすることで、幅広いトピックの記述コンテンツの理解・生成を効果的に行えるようになります。
RAGは、検索メカニズムを使用し、大量のデータセットから関連する情報を取得して生成プロセスに取り込んだうえで、コンテキストに沿った高品質なテキスト出力を生成する高度なAI技術です。
RAGは、検索メカニズムを使用し、大量のデータセットから関連する情報を取得して生成プロセスに取り込んだうえで、コンテキストに沿った高品質なテキスト出力を生成する高度なAI技術です。
AI Agent Builderは、LLMやRAGと独自データを組み合わせ、AIエージェントで利用できるようにします。AIエージェントは、LLMを活用して自然言語でプロンプトや応答を行い、RAGで出力を最適化し、アプリとシームレスに連携します。
- AIモデル: AI Agent Builderを使用するには、Azure OpenAIまたはAmazon Bedrockの大規模言語モデルをプロビジョニングする必要があります。
- データソース（オプション）: ナレッジベースとしては、Azure BlobストレージまたはAWS Kendraを推奨します。
- OutSystemsプラットフォーム
Gartner® report: Emerging Tech Impact Radar: Generative AI
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AIの優位性：すべてのテクノロジーリーダーが知っておくべきこと
AIとローコードは、ソフトウェア開発をどのように変革していくのでしょうか。このインフォグラフィックでは、AIがもたらす機会と、そこでOutSystemsが果たす役割を紹介します。
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