Knowledge Graph
すべての回答には 遡ることができるストーリー
誰が質問し、それがどう解釈され、どの専門エージェントが担当し、何を読み込み、数値の出所はどこで、どのような回答が返ってきたか — 発生した事象をそのまま記録し、誰もが理解できるグラフとして描画します。
グラフ
1つのキャンバス、4つの異なる質問
同じノードでも、全体像、1つの回答の背後にある連鎖、自動化の実行内容、またはその過程で学習した傾向など、質問内容に応じて異なる回答を提供します。
来歴
ログではなく — チェーンです
ログは事象が起きたことを伝えます。グラフはそれが起きた 原因を伝えます。回答をクリックすると、その背後にある軌跡が開きます：リクエスト、その解釈、誰にルーティングされたか、途中で参照されたすべてのファイルとソース、そして最終的な結果です。
これは、モデルが再構築されたと単に述べることと、3ヶ月後にその場にいなかった人に対して、どの提出書類を読み取ったか、どのウェアハウスから数値を抽出したか、誰がそれを要求したかを示すことができることの違いです。
文章として読める関係性
保存されたラベルはすべて大文字で表示されますが、誰もそのようにグラフを読みません。代わりに、すべての関係性にはフレーズが含まれます。管理者は組織全体に対して任意のタイプや関係性の名前を変更できるため、貴社独自の呼称を使用できます。
用語集
プラットフォームが行うすべての処理がノードになります
個別に入力する必要のあるものではありません。質問する、ワークフローを実行する、ファイルを添付する、レポートを共有する、高評価をつける — それぞれのアクションが、発生した時点でそのタイプとともにグラフに書き込まれます。
学習内容
証拠が伴う習慣
2種類の線が描画されます。実際に発生したことと、それが繰り返し発生したことから推論されたことです。後者は常に破線で表示されるため、推論が事実と誤認されることはありません。
これはまた、時間の経過とともにルーティングを改善する要素でもあります。クレジット部門が14回のうち11回 Table AI を利用する場合、プラットフォームは確認を停止します — そしてその傾向が変われば、経路も変化します。
処理中
実際に活用できるグラフ
10万個のノードは壁のようなものです。それを使いやすくするのは、その周囲にあるすべての要素です — ウィンドウ、スコープ、検索、そして保存して後で戻ることができるビューです。
7日間、またはすべて
期間を絞り込むと、キャンバスにはその期間内に起きたことだけが表示されます。
自分、または全員
ご自身の活動、あるいは組織全体の活動 — 権限で許可された範囲内で確認できます。
図の横のリスト
すべてのノードとすべての関係性は、タイプごとにグループ化され、名前でフィルタリング可能です — 探しているものが明確な場合に最適です。
繰り返し利用するもの
プリセット、ウィンドウ、スコープをまとめて保存して名前を付け、1つの項目として再度開くことができます。
スコープ
お客様の領域を表示します
グラフは権限を回避するものではなく、権限に基づいて描画されます。メンバーは自身の作業と部門の作業を閲覧し、オーナーは組織全体を閲覧します。そのユーザーが開く権限のないものは、グラフ上にも一切表示されません。
それが証拠となる理由でもあります。コンプライアンス部門から回答の根拠を求められた際、このグラフが記録として機能します。スクリーニングイベントや管理者の監査証跡と並び、これら3つが同じ午後の出来事を3つの異なる角度から説明します。
同じルール、同じ回答
役割、部門、共有範囲は、サーフェスと同様にノードを決定します。
誰が、何を、いつ、どこから
すべてのノードにはその起点が保持されているため、何が起きたかについての主張は、議論するのではなく確認することができます。
お客様のテナント内に保持されます
グラフは、お客様の環境におけるお客様のアクティビティから構築され、他者のデータとして利用されることは決してありません。