01
Enterprise Knowledge Assistant — 企業ナレッジアシスタント
企業が利用を許可した文書から情報を検索・要約します。回答には参照元を示し、利用者のアクセス権限に従う必要があります。
活用例
社内手順、業務マニュアル、製品資料、よくある質問の検索。
設計上のポイント
文書の権限設定、更新の仕組み、出典表示、情報が不十分な場合の応答方法。

Artificial Intelligence & Automation — AI・自動化
情報検索、データ入力、繰り返しの集計に多くの時間が使われています。手作業を減らし、価値ある業務に時間を回すことが目標です。Metatekは適した活用シーンを選び、試行・検証したうえで、人による監督を前提に業務へ組み込みます。
Metatekは具体的な業務から始め、入力・出力・評価基準を明確にすることで、企業がソリューションを選定する根拠を整えます。
例は参考シナリオであり、実施済みの顧客案件ではありません。
01
企業が利用を許可した文書から情報を検索・要約します。回答には参照元を示し、利用者のアクセス権限に従う必要があります。
活用例
社内手順、業務マニュアル、製品資料、よくある質問の検索。
設計上のポイント
文書の権限設定、更新の仕組み、出典表示、情報が不十分な場合の応答方法。
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光学文字認識と文書処理技術を組み合わせ、紙や電子ファイルの情報を分類・抽出・標準化します。
活用例
合意した範囲での人事書類、証憑、契約書、フォームの受付処理。
設計上のポイント
データ項目の定義、例外チェック、システム更新前の確認ステップ。
03
計画書、報告書、議事録の情報を整理し、進捗、タスク、対応が必要な課題を把握できるよう支援します。
活用例
会議要約、タスク一覧、リマインダー、進捗報告の作成。
設計上のポイント
データソース、更新責任、重要情報の送信・変更前の承認ステップ。
04
フォーム、メール、業務システム間の作業をつなぎます。自動化できる操作、承認が必要な工程、例外処理の方法を定めます。
活用例
依頼の受付、担当割り当て、通知、承認回付、ステータス更新。
設計上のポイント
起動条件、操作権限、ログ、工程が失敗した場合の処理。
05
データソースを標準化し、経営ニーズに沿った集計方法を構築します。AIは解釈、提案、注意点の検出を支援できます。
活用例
指標の集計、差異の検出、結果説明の準備。
設計上のポイント
データ品質、指標の定義、利用前に確認する責任者。
成果物、責任、引き渡し条件は合意した範囲に基づいて定めます。
文書を受付
抽出
確認
承認
システム更新
サービス内容に基づく参考フローです。実際の顧客システムや顧客データではありません。
誰が使うのか、どの業務を改善するのか、成果をどう評価するのかを明確にします。
データの出所、利用権、アクセス権、選定したプラットフォームとの共有条件を明確にします。
確認・承認の工程と、出力に対する責任を定めます。
拡大前に、正確性、処理時間、例外、運用コストを評価します。
01
業務、データ、利用者、期待する成果を明確にします。
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代表的なデータを用いて、成果、限界、人による確認の作業量を評価します。
03
権限、入力、出力、承認の仕組み、例外処理を設計します。
04
利用品質、コスト、フィードバックを記録し、次の展開範囲を判断します。
自動化の程度は、業務の特性と判断の影響度によって異なります。Metatekは状況に応じた確認・承認ステップを提案します。
時間のかかっている業務、現在のデータ、期待する成果をお聞かせください。Metatekが企業とともに適切なアプローチを検討します。

こうした仕組みは、業務効率や利用者の利便性向上に役立ちます。しかし、映像を個人の特定、行動の追跡、顧客情報との紐付けに利用する場合、検討すべき範囲はカメラの設置だけでは収まりません。 企業は、個人データの流れ全体を管理することになります。
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日本のイオングループに属する大手小売企業、イオンベトナムの個人データ保護プロジェクトにおいて、Metatekがコンサルティングを担う企業として選ばれたことは、同社からの信頼を示す、意義ある節目となりました。
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顧客対応の迅速化、手作業の削減、そしてキャッシュフロー管理の強化。AIエージェントは、部門間の連携を支え、測定可能な成果につなげることで価値を生み出します
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