知識の統制で企業AIの誤回答を減らす
Jinba Brainは検証済みの社内レコードをAI業務の根拠にします。明確なルールを適用し、根拠のない回答を保留し、誤りの調査に必要な証跡を残す審査ワークフローを構築できます。
銀行のAIリスク管理部門で社内コンプライアンス回答の提示前審査を行うワークフローを、Jinba Brainの承認済み規程レコードと情報源への参照を使って構築してください。裏付けとなるレコードがない回答や規程の版が矛盾する回答は保留し、専門担当者の承認を求めるようにしてください。機密情報へのアクセス前に実行権限を確認し、結果の提示前に担当者の明示的な承認を必須にしてください。アクセス結果、許可された情報源への参照、検証結果、審査の判断を記録し、この審査ワークフローでは知識の変更を公開しないでください。
導入企業
回答に根拠を持たせ不明な内容は審査に回す
AIの回答はもっともらしくても、業務上の定義を誤って適用することがあります。Jinba Brainは情報源で裏付けた社内知識を構造化し、Jinba Flowで確認ルールと審査経路を組み込めます。根拠のない回答を出さず、審査結果を記録するワークフローを構築します。自社の質問で精度を測定してください。レコードの検証だけでモデルの出力が無誤謬になるわけではありません。
- Jinba Flowのチャットで社内コンプライアンス回答の提示前審査を説明し、ビジュアルのフローチャートを調整して検証します
- 裏付けとなるレコードがない回答や規程の版が矛盾する回答は保留し、専門担当者の承認を求めるルールを設定し、通常と例外の審査経路を明確にします
- 規程の版、業務上の定義、裏付けとなる資料を検証し、接続した正式な業務システムから審査前に情報を補完します
- 検証と審査の判断をログに残し、権限を持つ社員がJinba Appで承認済みワークフローを実行します
ワークフローを構築し公開して実行する
銀行のAIリスク管理部門と、規程の版、業務上の定義、裏付けとなる資料、正とする情報源、審査担当者を定めます。Jinba Flowで業務を説明し、ビジュアルのフローチャートを調整して正常・矛盾・欠落のケースを検証します。Brainのスキーマ定義は関係者と合意し、Flowではワークフローを編集します。
合意したJinba環境でAPI、バッチ処理、MCPサーバーとして公開します。承認済みの情報源だけに接続し、アクセス制御とログを設定します。外部ネットワークから切り離す場合は、境界内で動くモデルと接続を使います。
権限を持つ社員がJinba Appのチャットや生成されたフォームから依頼します。設定した規則を適用し、根拠の不足を審査に回し、承認済みの結果だけを提示します。保留や拒否も記録し、知識の改訂案は別の検証・承認手順に回します。
エンタープライズ対応
大規模組織に必要な統制、セキュリティ、サポートを備えています。
高度なアクセス制御
ロールベースの権限管理とSSO連携に対応しています。
組織管理
チームごとのスペース、ロール、承認フローを管理できます。
専任エンジニアサポート
専任エンジニアがお客様と一緒にワークフローを構築します。
オンプレミス・プライベートクラウドホスティング
お客様の環境でJinbaを動かし、データを自社の管理下に置けます。
高度なアクセス制御
ロールベースの権限管理とSSO連携に対応しています。
監査ログ
すべての操作を記録し、コンプライアンス対応とセキュリティ監視に活用できます。
組織管理
チームごとのスペース、ロール、承認フローを管理できます。
標準連携・カスタム連携
100以上の標準連携に加え、社内システム向けのカスタムコネクタも構築できます。
専任エンジニアサポート
専任エンジニアがお客様と一緒にワークフローを構築します。
プライベートモデルホスティング
Bedrock、Azure AI、自社モデルを安全に利用できます。
導入を相談する
社内コンプライアンス回答の提示前審査についてJinbaにご相談ください。情報源、審査ルール、導入環境の要件、部門での評価基準を営業担当と確認できます。
よくある質問
よくいただく質問をまとめました。解決しない場合は、サポートチームにお問い合わせください。
JinbaはAIの誤回答がゼロになることを保証しますか？
AIの回答は何を評価すべきですか？
チームはどう構築し実行しますか？
どのような検証と承認が必要ですか？
審査の際に何を追跡できますか？
自社のインフラでJinbaを実行できますか？
どう始めて成果を測定しますか？
統制のとれたワークフローをJinbaで
業務プロセス、システム連携、導入環境の要件について、担当チームにご相談ください。