Loice.ai

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Loice.ai - 企業向けプライベート知識チャットボット。システムに接続し、お客様のデータで学習し、AIモデルを選択できます。知見の解明、業務の効率化、意思決定の向上を実現します。 0
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What is Loice.ai?

社内のシステムに散在する膨大なデータに、圧倒されたことはありませんか?Loice.aiなら、その状況を一変します。企業向けに特化設計された、初のプライベート知識チャットボットです。イントラネット、ファイルストレージ、ITシステム、データレイクにシームレスに接続します。Loice.aiを使えば、社内の散在データを検索可能なインテリジェントなナレッジベースに変換し、チャットボットを介して瞬時にアクセスできます。人事、法務、調達、市場調査など、どの部署であっても、Loice.aiはチームの回答発見を迅速化し、より賢明な意思決定を支援し、真に重要な業務に集中できるよう力を与えます。

主な機能:

既存システムとの連携
Loice.aiは、イントラネットポータル、ファイルストレージ、ITシステムなど、既存のツールとシームレスに統合します。複数のプラットフォーム間を移動する必要はもうありません。必要なものはすべて一箇所に集約されます。

独自のナレッジベースでの学習
貴社データから継続的に学習するチャットボットは、検索の関連性を向上させ、正確でコンテキストを考慮した回答を提供します。

AIモデルの選択
Mistral、LLAMA 3、IBM watsonx.AIなど、様々なオンプレミス大規模言語モデル(LLM)から、特定のニーズに合わせて選択できます。

Elasticsearch搭載ベクトルデータベース
Loice.aiは、Elasticsearch NoSQLベクトルデータウェアハウスを使用することで、数百万件の文書であっても、高速でスケーラブルなデータ検索を実現します。

埋め込み可能なチャットウィジェット
Loice.aiをウェブサイトに追加したり、Livechat.comと統合して、AIを活用したリアルタイムのカスタマーサポートを提供できます。

データレイクとの同期
非構造化データレイクと自動的に同期し、ファイルの処理(OCR、検証など)を行い、BlueBox AIストレージに安全に保存します。

公開データとプライベートデータへのアクセス
ローカルデータだけでは不十分な場合、Loice.aiは公開またはプライベートデータリポジトリにアクセスし、最も正確な回答を得るために検索結果を絞り込みます。

ユースケース:

1. 人事業務を効率化する人事チャットボット

人事ポリシー、福利厚生、給与に関する従業員の質問に、チャットボットが瞬時に回答する様子を想像してみてください。Loice.aiは人事システムと統合し、反復的な問い合わせを削減し、人事チームが戦略的イニシアチブに集中できるよう支援します。

2. 法務チーム:迅速な文書検索

法務担当者は、Loice.aiを使用して、数千件の契約書、訴訟ファイル、コンプライアンス文書を迅速に検索できます。チャットボットのOCRとベクトル検索機能により、必要な情報を数秒で見つけることができます。

3. 市場調査:よりスマートなインサイト

市場調査担当者は、Loice.aiを使用して膨大なデータセットを分析し、トレンドを抽出し、サマリーを作成できます。外部データソースにもアクセスして調査結果を充実させ、データに基づいた自信のある意思決定を支援します。

結論:

Loice.aiは単なるチャットボットではありません。知識発見を容易にする、企業専用のAIアシスタントです。データを接続し、独自のコンテキストで学習し、即座に正確な回答を提供することで、Loice.aiはチームがよりスマートに、より効率的に作業できるよう支援します。人事、法務、調達、市場調査など、どの部署であっても、Loice.aiは企業の知識の潜在能力を最大限に引き出すためのツールです。

データを活用可能なインサイトに変換する準備はできましたか?今すぐ営業部にご連絡ください。


More information on Loice.ai

Launched
2022-12
Pricing Model
Contact for Pricing
Starting Price
Global Rank
Follow
Month Visit
<5k
Tech used
Google Analytics,Google Tag Manager,Webflow,Amazon AWS CloudFront,Cloudflare CDN,Google Fonts,jQuery,Gzip,HTTP/3,OpenGraph,HSTS
Loice.ai was manually vetted by our editorial team and was first featured on 2025-01-13.
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