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Jinbaで文書解析・検証パイプラインを構築
JinbaでKYC、保険金請求、引受審査の文書パイプラインを構築します。PDFやスキャンを取り込み、Reductoでフィールドを抽出し、業務ルールで検証してSnowflakeに書き込みます。
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JinbaでBox文書の項目を抽出する方法
BOX_DOWNLOAD_FILEでBox文書を取得し、JSON Schemaを指定したREDUCTO_EXTRACTで項目を抽出します。JINBA_MODULES_CHECKER_V2で検証してから出力先に書き込みます。
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銀行向けAIエージェントプラットフォーム4選（2026年）
複数のエージェントフレームワークでパイロットを走らせながら共通の監査証跡を持たない銀行に必要なのは、チャットボット構築ツールをもう一つ増やすことではなく、エージェント群のガバナンスです。本記事では、2026年の銀行向けAIエージェントプラットフォーム4選（Jinba、Kore.ai、Fiserv agentOS、Rasa）を、ガバナンスと監査統制、導入形態とデータ所在地、勘定系コネクタの接続範囲、価格の透明性という観点で評価します。
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Claude CoworkとJinba、どちらを選ぶ？監査ログ・RBAC・SSOで徹底比較
Claude Coworkには監査ログもロールベースのアクセス制御（RBAC）もSSOもなく、Anthropicは規制対象のワークロードで使用しないよう明示しています。JinbaはSOC 2 Type II、HIPAA、GDPRに準拠し、リアルタイムの監査ログ、ロールベースの権限管理、SSOの強制適用、オンプレミス導入に対応します。本記事では、規制産業の企業の環境において2つの製品それぞれがどこに位置づくのかを整理します。
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企業チーム向け共有AIメモリツール5選：コンプライアンス基準のランキング
企業チーム向けの共有AIメモリツールは、アーキテクチャだけで選べません。メモリが顧客情報や患者情報、財務データを保持した時点で、認証、導入形態、アクセス制御が可否を決める要件になります。本記事では、Zep Cloud、Mem0、Cognee、Letta、Graphitiを、セキュリティ審査で重視される4つの基準、すなわち認証の状況、データの所在地、アクセス制御と監査証跡、アーキテクチャの成熟度で評価します。
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2026年、銀行のコンプライアンスに適したAIエージェント・ガバナンスプラットフォーム4選
2026年4月にOCC・FRB・FDICが改訂したSR 11-7は、エージェント型AIを「モデル」の定義から外しました。一方でDORAは、あらゆるAIエージェントをICTシステムとして扱います。銀行はいま、ガバナンスのスタックを既製品として買うのではなく組み立てています。本ガイドでは、Jinba、Fiddler AI、AI GRCプラットフォーム、データガバナンスツールという4つのアプローチを、重要な基準で順位づけします。基準は、名前のついた規制（SR 11-7、DORA、GLBA、公正融資）へのマッピング、導入形態の適合性（オンプレミス、外部遮断環境、クラウド）、スタックのカバー範囲、そしてベンダーの成熟度です。
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銀行におけるシャドーAI：検知・統制・置き換えの進め方
銀行のシャドーAIは、融資事務、コンプライアンス、リレーションシップ管理の現場ですでに稼働しており、FINRAの2025年ガイダンスはそのすべてを監督の対象範囲に含めています。本フレームワークでは3つのステップを順に解説します。銀行データに触れる未承認のAI利用をすべて検知し、実際の業務でも機能する階層別ポリシーで統制し、空白が検査での指摘事項になる前に、統制外のツールを承認済みの代替手段へ置き換える方法です。リスク階層表と、そのまま使えるコンプライアンステンプレートを収録しています。
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規制業種の企業に適したDust AIの代替製品（コンプライアンスとオンプレミス）
Dustのコンプライアンス範囲はSOC 2、GDPR、HIPAA対応を可能にする位置づけまでで、ISO 27001もFedRAMPもなく、自社ホストや外部遮断環境への導入もできません。本記事では、企業のセキュリティレビューを実際に通過できるDust AIの代替製品を評価します。銀行や医療機関でオンプレミスの決定論的なワークフローを実現するJinba、SharePointやGoogle Driveにわたるユーザー単位の権限同期に強いOnyx、そしてコンプライアンス証明を自社で完全に管理しながら独自のAIアプリを開発するエンジニアリングチーム向けのDifyです。