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
Sinequa製品に関するお問い合わせや導入のご相談など、
担当スタッフがサポートします。
お気軽にご相談ください。
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が選ばれる理由選ばれる理由1
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
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
「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。
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。
レポート「Gartner’s 2019 Magic Quadrant for Insight Engines」
レポート「Forrester Wave：Cognitive Search, Q2 2019」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。
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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。
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」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
従来のデータ中心の部分検索「データドリブンアプローチ」では、大量のデータがヒットしますが、データの解釈は全て人が行います。しかしこの方法では、データの取捨選択や意味の考察などを全て人が行うので、疑問解決に多くの時間を費やすことになります。Sinequaを使った次世代型情報中心の全文検索「インフォメーションドリブンアプローチ」では、様々な情報ソースからデータを収集し、SinequaプラットフォームのAI（コグニティブエンジン）が情報を解読し、ユーザーが目的とする情報を分類し、ユーザーに提示します。単純なキーワード検索ではなく、ユーザーが求めるデータを類推して表示させるので、情報の認知の負担を減らし、素早く新たな知見の獲得へと導きます。
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の特長1
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。
Web/クラウドサービス
企業ポータル/SNS
BI/業務アプリ
データベース/データレイク
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
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。
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。
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。
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。Sinequaの特長3
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。
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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。
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。
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。
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エンタープライズサーチとは
