Convilyn 品質検査報告書エージェント

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。

1. 01

   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。

2. 02

   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。

3. 03

   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。

提供範囲

お預かりするものと、お返しするもの

検査報告書の案件範囲は、現場にある記録の形式と、取引先が指定する様式で決まります。着手前に、その両方を明記します。

想定される成果

一ロットを、最初から最後まで

同じロットについて、現場から上がるバインダーから、製品とともに出る書類一式までを示します。

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。

• 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。

• 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。

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。

• プライバシーポリシー
• サブプロセッサー一覧
• 利用規約

よくある質問

導入前によく寄せられる質問

• 導入までどのくらいかかりますか

  期間はロット数ではなく、対象となる記録形式と取引先様式の種類数に比例します。一つのラインの検査表と一社の様式は、通常は最初の提供フェーズで動くようになります。以降は、すでに動いているワークフローの上に様式を一つずつ積み増す形です。

• ラインや品質システムを変更する必要がありますか

  その必要はありません。記録は現状のまま撮影またはスキャンし、報告書は取引先指定の様式でお返しします。ラインの運用は変わりません。既存システムとつなぎたい場合は REST API と Python・TypeScript の SDK を利用できます。

• 図面や検査データがモデルの学習に使われますか

  いいえ。図面と検査データが学習データになることはありません。モデル提供者も、当社も使いません。

• 測定値を読み違えた場合はどうなりますか

  測定値は記録から転記するのみで、再計算も丸めも行いません。文字単位で確定できないものは推測せず担当者に返し、規格外の特性は判定せずに提示します。最終判断は品質担当者に残ります。

• どのように始めればよいですか

  実際のロットの検査表を数件と、取引先が指定する報告テンプレートをご用意ください。