AIを活用した働き方改革

コグニティブ検索による
次世代型エンタープライズサーチシステム

Sinequaプラットフォーム

Sinequaは、3年連続
Gartner Magic Quadrant の評価で
インサイト・エンジンの
リーダーに選ばれました

社内外データの一括検索で情報探しを時短!

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AI for Insight

エンタープライズサーチシステム「Sinequa」

エンタープライズサーチシステム「Sinequa」は、
企業内外のシステムを統合し、
横断検索(串刺し検索・全文検索)することが可能な検索システムです。
エンタープライズサーチを基盤とするコグニティブ検索エンジンにより、複数のデータソースを統合して一括検索。
多言語対応の自然言語処理(NLP)に加えて、機械学習(ML)を組み合わせた技術により、
関連文書や関連情報を分類・分析しユーザーに提示します。

Sinequa製品デモ動画
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Sinequaの特長を見るSinequaの特長を見る

Sinequaが選ばれる理由Sinequaが選ばれる理由

選ばれる理由1

200を超えるシステムに標準で接続可能

Sinequaには、200種類以上の外部システムに接続可能なコネクターが提供されています。ファイルサーバーはもちろん、クラウドストレージや社内ポータル、業務アプリケーション、またニュースサイトなど社内外を横断した複数システムへスムーズに接続できます。

選ばれる理由2

AIがユーザーの求める情報探しをサポート

Sinequaに搭載されたAIが、検索時にユーザーが求めている情報を類推してサジェスト。全文検索だけでは得られない高精度な検索結果は、ユーザー様に高評価をいただいております。

選ばれる理由3

文書の機密度に応じた、柔軟なアクセス権限設定が可能

「機密性の高い文書は、他部署には丸ごと見せたくない。でもスキルや活動内容をシェアできるので、文書のタイトルと作成者だけは見せたい。」― Sinequaは、このようなニーズを満たす細かなアクセス権限を設定できます。

Sinequaの信頼実績

ガートナー社の『インサイト・エンジン』の『マジック・クアドラント』で3年連続リーダーに選ばれました。
また、フォレスター社の『フォレスター・ウェイブ』でも『コグニティブサーチ』でリーダーに選ばれています。

Sinequaは、全世界で200以上の組織(企業・政府機関など)での導入実績があります。

  • 金融/法律Skadden
  • 製造業AIRBUS
  • 製造業SOLVAY
  • 製薬企業Biogen
  • 製薬企業Bristol-Myers
    Squibb
  • 金融/法律DZ BANK
  • 製造業Wolkswagen
  • 政府機関Leclerc
  • 製薬企業Ferring
    Pharmaceuticals
  • 製薬企業AstraZeneca

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Sinequaの活用で業務効率化

ご存知ですか?
業務時間の実に1/4が
情報探しに使われているという事実

業務時間の実に1/4が情報探し

例えば、新規事業の企画書の制作や、競合調査、ビジネスに必要な情報収集など、一般的に私たちの業務の中で情報を探している時間は、およそ4分の1の時間に当てはまると言われています。しかし、様々な資料の文書データやインターネットのニュースなどの多くはは、“非構造化データ”に属し、一般的には探しにくい情報とされています。

全データの80%を占める非構造化データ
全データの80%を占める
非構造化データとは?

近年の各企業でIT化が進むに連れ、ファイルサーバーや文書管理システム、基幹システム、社員ポータルなど様々な社内システムが導入されており、社外データも同様に、インターネット情報のニュースやSNS投稿など、多種多様なデータソースが業務に使用されています。しかし各システムに蓄積されたデータはサイロ化されていることが多く、必要な時に探し出せず、休眠資産となっているケースがあります。2020年には非構造化データが80%を超えると予想されています。

エンタープライズサーチシステム「Sinequa」が解決する業務効率化

エンタープライズサーチシステム「Sinequa」なら、企業内外のシステムを統合し、
横断検索(串刺し検索・全文検索)することが可能です。

Sinequa導入後

Sinequaの特長

Sinequaプラットフォーム、エンタープライズサーチを基盤とした、コグニティブ検索・アナリティクスプラットフォームです。
Sinequaは、社内外のファイルシステムやWebサイト、メール、データベースなどさまざまなシステムを繋いで一括検索を可能にします。自然言語処理と機械学習を組み合わせた「コグニティブ検索」を特長としており、文書の類似性計算などで、欲しい情報に辿りつくまでの時間を圧倒的に短縮させます。また、新たな知見を獲得しやすい、豊富なビジュアライズ機能も備わっています。

Sinequaのプラットフォームイメージ

Sinequaのプラットフォームイメージ

Sinequaの特長1

コンテンツ
コンテンツ

200種類以上の外部システム接続用コネクターが提供

様々なエンタープライズアプリケーションや、データレイク、DB、クラウドアプリケーションなどに対応したコネクターが提供されており、迅速な接続が可能です。既存のシステムリプレイスやデータ移行を行う必要がなく、複数のシステムを横断した検索が実現する点がメリットです。

代表的なコネクター

Web/クラウドサービス

Web/Cloud
  • Box
  • DropBox
  • Google Drive
  • OneDrive
  • Amazon S3
  • SharePoint Online (office 365)
  • Salesforce

企業ポータル/SNS

企業SNS/Wiki
  • SharePoint Online (office 365)
  • Salesforce
  • Locus Notes
  • Jive
  • Yammer

BI/業務アプリ

業務アプリ
  • Salesforce (online / on premise)
  • SAP
  • PTC Windchill
  • Siemens TeamCenter
  • Veeva Vault
  • IDBS E-WorkBook
  • PubMed

E-mail

E-mail
  • Gmail
  • Locus Notes
  • Microsoft Exchanve
  • MS Outlook

データベース/データレイク

データベース
  • Oracle
  • MySQL
  • Amazon RedShit
  • JDBC, Ado.net, ODBC, etc.
  • Teradata
  • Amazon Dynamo DB
  • MongoDB

Webサイト

ニュース
  • 特許情報
  • ニュースサイト
  • 株価情報
  • PubMed等公開DB
  • その他あらゆるwebサイト

※上記はあくまでも一例です。他のコネクターについては、お問合せください。

Sinequaの特長2

解釈・学習
解釈・学習

コグニティブAIならではのメリット
解釈:高度な自然言語処理(NLP)
×
学習:機械学習・深層学習

日本語を含む21種の言語にて、NLPおよび自然文検索が可能。加えて、機械学習を組み合わせた技術によるコンテンツアナリティクスを実行します。

  • SinequaのNLP処理による
    日本語認識の一例
    従来は人間によってしか判断できなかったような高度な情報の分類や抽出も実現。Sinequaの改良を重ねた独自技術によって、人が情報を読み解く労力を軽減します。 会社名・人名・地名を自動で認識・コンセプトを自動で抽出・ドキュメントの類似性を計算など SinequaのNLP処理による日本語認識の一例
  • 文書カテゴリーの自動分類 文書カテゴリーの自動分類 機械学習により文書トピックを確率で分類するモデルを作成、検索でヒットした文書に対してトピックを類推することができます。
  • 感情分析 感情分析 機械学習によりセンテンスがポジティブなメッセージかネガティブなメッセージか判定するモデルを作成し、センテンスを読み込んだ際にポジティブ/ネガティブを推定する。
  • エキスパート検索 エキスパート検索 機械学習により各ユーザが作成した文書や文書中に含まれている個人名、キーワード情報から、各ユーザが保有しているスキルを自動的に抽出。特定分野のエキスパートを探すことができます。
ほかにも、Sinequaにはこのような応用例があります。

Sinequaの特長3

プレゼンテーション
プレゼンテーション

洗練された検索・分析ビジュアライズインターフェース

Sinequaには、画面を構成するためのフレームワークが用意されており、ユーザーのニーズや好みに応じて画面を設計できます。検索結果の分析もスムーズで、ヒートマップやネットワークマップなど、検索結果を様々なインタフェースで表示し、情報取得を支援します。

  • 特定キーワードによる
    検索ヒットリスト画面
    特定キーワードによる検索ヒットリスト画面
  • ヒートマップ図 ヒートマップ図
  • ネットワークマップ図 ネットワークマップ図

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導入事例

Sinequaプラットフォームは、あらゆる業界の企業様でご利用いただいております。
なかでも多く導入されているのが金融・製造・ライフサイエンス業界のお客様です。
ここでは各業界のお客様による、代表的なユースケースをご紹介いたします。

製造業
SIEMENS様

SIEMENSでは、グローバル約360,000名の従業員と約28,000名のR&Dエキスパートで、プロジェクト「TechnoSearch」を立ち上げ、企業内で利用可能なナレッジ最適化を目指しました。プロジェクトの基盤となるプラットフォームとして、コンテンツ分析・統合情報アクセスソリューションSinequa ESを導入しました。これにより、アプリケーションや非構造化データソース由来の膨大かつ複雑なデータから、貴重な知見を獲得できるようになり、さらに社内で利用可能な技術やコンポーネント、該当分野の専門家の検索まで実装しました。

製薬企業
AstraZeneca様

研究開発型グローバル製薬企業のAstraZenecaでは、社内外で作成された膨大な文書と性質の異なる技術データ(研究論文、医療データベース、試験報告書、特許出願、様々な専門分野における研究者間の内部メモや電子メール、コミュニケーション)を処理する必要がありました。Sinequaプラットフォームの導入により、特定のテーマに関するエキスパートのネットワークを低コストで探し出せることができるようになりました。また、さまざまな角度から複雑な研究​​問題を明らかにし、コラボレーションを促進し、ドラッグリポジショニングや上市までの期間短縮にも貢献しています。

FAQ

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