法人向けソリューション
既存の業務プロセスに合う AI 文書ワークフロー
帳票の多い業務のためのパッケージ済みワークフローです。クローズドソースのワークフロー基盤で動作し、保持期間、削除の扱い、サブプロセッサーはいずれも公開しています。要件を確定し、短期で提供し、継続的に安全に運用します。
要件の確定
短期での提供
継続的な安全性
パッケージ済みソリューション
三つの業種、ひとつの基盤
3 つは同じ基盤で動き、違いはワークフローの組み方だけです。1 つを評価して確認したセキュリティと連携の条件は、残る 2 つにもそのまま当てはまります。
導入の進め方
三つのフェーズ、それぞれが承認可能な成果物で終わります
導入プロジェクトが止まる原因は、多くの場合モデルではなく範囲です。以下の各フェーズは書面の成果物で締めくくられ、次のフェーズは推測ではなく合意から始まります。
要件の確定
既存の帳票とシステムを棚卸しし、どの項目が重要でどう読み取るかを確認したうえで、人が確認する範囲とワークフローが判定する範囲の境界を引きます。
このフェーズの成果物各項目、各読み取りルール、各確認ポイントを明記した書面の範囲定義。
短期での提供
ワークフローは既存の汎用ツールを組み合わせて構成し、一社のためにプラットフォームを改変することはありません。まず実際のサンプル帳票で実行し、結果が安定してから件数を増やします。
このフェーズの成果物実サンプルで動作するワークフローと、拡大前に計測した一回あたりのコスト。
継続的な安全性
実行のたびにツール呼び出しの記録が残ります。保持期間、削除の扱い、サブプロセッサー一覧はいずれも公開ページであり、セキュリティ担当者は問い合わせずに確認できます。
このフェーズの成果物実行ごとの監査証跡と、保持・削除・サブプロセッサーに関する書面の説明。
システム連携
一度作れば、Web・API・SDK から同じワークフローを呼び出せます
ワークフローは Builder で一度作ります。3 つの呼び出し口はすべてその 1 本を指し、別々に保守するコピーではありません。
入力
- 直接アップロード
- Google Drive
- Dropbox
- URL 取り込み
- 専用受信アドレス
ワークフロー基盤
- Excel
- Word
- JSON
出力
呼び出し方法
Web 画面、REST · Python SDK · TypeScript SDK。エージェント型は WebSocket でイベントを配信し、決定的な変換はポーリングです。
実行場所
ワークフローはクラウドで実行します。デスクトップ版 Ainalyn(beta)は画像・PDF・OCR の変換を端末内で行い、convilyn.local はキーもネットワークも不要でオフラインに変換します。
自社ツール
自社でツールサーバーを用意し、プラットフォームから呼び出させられます。送信はすべて HMAC-SHA256 署名とタイムスタンプ付きで、送信元を検証できます。
URL 取り込みは https のみを受け付け、リダイレクトは追わず、内部ネットワークに解決されるアドレスは拒否し、サイズ上限もあります。ダウンロードリンクは短期の署名付き URL で、再発行できます。
Convilyn を選ぶ理由
ワークフロー基盤は自社のもので、約束は検証できます
文書自動化の導入はセキュリティ審査で止まります。この節の各項目は、ご相談の前に確認できます。
判断の境界
8 つのゲートが、固定したしきい値と固定した順序でコード内で判定します。モデルはどれも飛ばせず、しきい値を緩めることもできません。
- マスキング機微な内容はモデルに渡る前にマスクします。
- 予算上限リクエストごとに上限があり、達した時点で止まります。
- リトライバックオフは固定で、再送が集中することはありません。
- フェーズ整合ツールはワークフローが許可したフェーズでのみ動きます。
- ループ検知同じ呼び出しが連続すると中止します。
- 成果物の却下上限同じ成果物が 3 回却下されると停止します。
- ツール権限外部システムへの書き込みには付与された権限が必要です。
- コード復旧の可否コード復旧を実行するかは設定で決まります。
抽出も同じ種類の規則で縛っています。原本にない項目は空欄のままにします。根拠のある空欄は正しい結果で、作った値は違います。
プライバシーは既定値です。探して有効にする設定ではありません
モデル提供者は貴社の内容を学習に使いません。API キーで開始した実行は、コード上で Convilyn 自身のモデル作業から除外され、fail-closed です。既定で拒否するので、方針の表明にとどまりません。
連携の柔軟性。制約は多くの場合、貴社側にあります
接続方法は上の節で挙げました。もう一方をお伝えします。対応できない要件は、稼働後ではなく評価の段階で申し上げます。
モデルの学習
AWS Bedrock 経由で送信した入力と出力は、Anthropic のモデル学習には使いません(Bedrock のデータ保護条項をご参照ください)。API キーで開始した実行は、コードによって Convilyn の学習データから除外します。
削除
ファイルは API で即時に削除できます。削除できるのはアップロードした本人のみです。実行中のワークフローに紐づくファイルは、その実行が終わるまで保護します。
暗号化と分離
通信は TLS、保存データは暗号化します。保存パスはアカウントごとに分離し、読み取りと削除のたびに所有権を確認します。識別子を当てても、他のアカウントのファイルには届きません。
機微情報のマスキング
項目名と値の形をルールで照合するため、resume_text のような項目の中身も検出します。機微かどうかの判断をモデルに委ねません。
サブプロセッサーと DPA
顧客コンテンツを扱うサブプロセッサーはすべて公開しています。法人のお客様は DPA を締結でき、変更時に通知を受け、異議を申し立てられます。
保持期間
- 1 時間元ファイルとダウンロードリンク
- 7 日ワークフローの実行状態
- 30 日成果物
削除処理は 15 分ごとに動くため、最短の期間は「約 1 時間」です。実行中のワークフローに紐づくファイルは、その実行が終わるまで保持します。いずれのファイルも API で即時に削除できます。
処理を行うリージョンは現在固定です。ファイルの保管とワークフローの実行は東京(ap-northeast-1)、モデル推論は us-east-1、OCR はシンガポール(ap-southeast-1)です。リクエストごとにリージョンを選ぶことはできません。データの所在に関する要件がある場合は相談の段階でお知らせください。対応できることとできないことを率直にご説明します。
デモからではなく、要件から始めます
どの書類が積み上がっていて、最終的にどのシステムへ渡す必要があるかをお聞かせください。最初の打ち合わせは範囲と制約の確認で、費用はかかりません。
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