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非構造化データの活用でワークフローを自動化–Boxに聞く生成AI戦略 – ZDNET Japan

Boxが発表した新しい生成AI機能は、非構造化データのメタデータ抽出を自動化し、業務プロセスの効率化を図ります。
これにより、企業は膨大な情報を迅速に処理でき、労力とコストの削減が期待できます。
AIエージェントの協調動作により、未来の業務の在り方が変わる可能性があります。

記事の概要

Boxは、年次イベント「BoxWorks 2024」で生成AIを活用したワークフロー自動化の新戦略を発表しました。
2023年に導入された「Box AI」では、ユーザーが大規模言語モデル(LLM)を用いてコンテンツの検索や要約が可能になります。
特に「Box AI for Metadata」は、非構造化データから効率的にメタデータを抽出する機能を提供し、これにより膨大なドキュメントを業務プロセスに活用できる道が開かれました。
最高技術責任者のBen Kus氏は、生成AIが特別なモデルの訓練なしでメタデータを抽出できる点を強調し、ユーザーが指示した内容に基づくメタデータの抽出を可能にしていると述べています。
将来的には、複数のAIエージェントが協働し、複雑な業務プロセスを自動化する世界が期待されています。
AIエージェントとの協働により、より効率的なワークフローの実現が目指されています。

記事のポイント

  1. ワークフロー自動化の進展: Boxは生成AIを活用して非構造化データのワークフロー自動化を推進しています。
  2. メタデータ抽出の効率化: 生成AIによって非構造化データからメタデータを自動で抽出できるようになり、業務の効率化が期待されます。
  3. AIエージェントの協調作業: 複数のAIエージェントが協力して複雑な業務プロセスを自動で実行する未来が示唆されています。

詳しい記事の内容はこちらから(引用元)

ZDNET Japan

米Boxは、非構造化データを構造化データのように活用するメタデータ抽出技術を発表するなどワークフロー自動化に向けたAIの…

非構造化データの活用でワークフローを自動化–Boxに聞く生成AI戦略 – ZDNET Japan
https://japan.zdnet.com/article/35226244/

 

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