TOP>製品/サービス>カテゴリから探す>Internet of Knowledge>Glean>機能

Glean

Gleanは、企業向けのインサイトエンジンです。Gleanの検索窓から、Microsoft 365、Box、Google Workspace、Slack、Salesforceなどを横断検索して、瞬時に知りたい情報を探し出すことができる、エンタープライズレベルで生成AIを最大限に活用できるAIプラットフォームです。

Gleanの機能

​Gleanは、企業内のシステムを横断検索して検索結果を生成する「インサイトエンジン」と、ChatGPTを組み合わせて回答を生成する「AIアシスタント」の機能を提供しています。


トップページ:企業内全ての情報にアクセスできる

こちらがGleanのトップページです。
検索ボックスは最上部にあり、ここにワードを入力して検索できます。

また、カレンダーから連携された1日のスケジュールが表示され、この画面からそのままZoomなどのオンライン会議に参加することもできます。

よく使う頻度の高いドキュメントの提案、自分がメンションされたドキュメントやアプリケーション、トレンドになっている人気コンテンツなども表示されます。

知りたいことを検索できると同時に、知っておくとよいことをGleanが常に提案してくれるので、従業員が快適に仕事ができ、生産性高く働けるデジタルワークプレースを提供します。

Gleanのトップページ


横断検索:検索結果

検索結果は、このように表示されます。

Gleanの横断検索では、Microsoft365やBox、Google Workspace、Slack、Salesforceなど企業内のデータソースを横断的に検索し、瞬時に結果を表示してくれます。(画面の右側には、データソースごとの検索結果の数を表示しています。)

この検索結果の表示は、画一的な並び順ではありません。検索した人に最適化された結果をAIが生成して一覧表示しています。

Gleanはこれまでの検索履歴を学習することで、検索者が必要とするインサイトをパーソナライズして提供できます。そのため、全く同じ検索ワードであっても、表示される検索結果は検索者ごとに異なります。

さらに、検索者が所属する組織や、職種、役職などをもとに、同じ立場の人がよく検索したり閲覧している履歴も解析しながら、その検索者が必要とする情報をGleanがまとめて提案してくれるため、今までなら知り得なかったインサイトにたどりつくことができます。

Gleanの検索結果


People:誰が詳しいか、が分かるKnowWho

検索結果には、それについて詳しい人は誰なのかも表示します。(上記の検索結果画面の右側「People」に表示されます)

その検索に関連したドキュメントを多く作成していたり、発信量の多さなどから、それについて詳しい人をGleanが推定して導き出してくれます。

検索者は「誰が詳しいか(KnowWho)」を知ることができるため、その人に直接コミュニケーションを取って解決を図れるようになります。知識を介して従業員同士のつながりを広げ、社内でのナレッジコラボレーションを実現します。

誰が詳しいか(KnowWho)を知る


QA:チャットで質問すると回答を生成

チャットで質問すると、社内のデータを横断検索して回答を生成します。
複雑な質問であっても、質問の意図をGleanが読み解き、わかりやすく回答します。

例えば下記のような勤怠ルールについて知りたい時には、総務部のイントラにアクセスしてメニューからたどって情報を探すような従来の調べ方ではなく、Gleanから質問してGleanの中で回答を得て次のアクションを起こせるようになります。

チャットで質問すると回答を生成


要約:チャットで問い合わせると回答を生成

問い合わせに対する回答の生成も可能です。
関連するデータを収集、要約してわかりやすく説明します。

回答結果には、関連したドキュメントやリンクも併せて表示されます。より詳しく調べたいときには、この画面から簡単にアクセスすることができます。

問合せに対する回答の生成


文章の作成:メールや原稿のライティングも

メールや原稿など文章の作成ができるため、短時間で下書きを準備することができます。

顧客向けのメールやプレスリリースの発表原稿、ウェブサイトのページ本文など、トピックや条件などを指定すると、社外のデータはもちろん、社内のあらゆるデータを踏まえてライティングしてくれます。

メールや原稿のライティングの生成


ナレッジモデル:Gleanならではの知識モデル

大規模な言語モデル(LLM)は、テキストベースの生成型AI体験の基盤となる強力な推論エンジンですが、企業データに対する適用はセキュリティ許可の取り扱い、インフラのスケーリング、広範で高品質な知識グラフの確立といった複雑さを伴います。

LLMの微調整は、特定のタスクやドメインに対するパフォーマンスを向上させるために一般的に用いられますが、新たな知識を教えるためには適していません。また、企業のプライベートデータを基礎的な事前学習ステージに含める試みもありますが、これにはいくつかの制限があります。

そこで提案されているのが、知識を別の検索システムを通じて取得し、それをLLMに読み込ませて推論と統合を行うというパイプライン設計です。これは「検索補強生成(RAG)」として広く知られています。RAGの中心には検索コンポーネントがあり、企業のデータのセキュリティと生成されるレスポンスの関連性を保証します。

また、エンタープライズ検索ソリューションのデータレイヤーを構築する際には、スケーラブルで許可意識のあるインデックス作成が重要です。Gleanは、Google Drive、Slack、Jira、Salesforceなどのアプリにフックする100以上の事前構築されたコネクタを提供しており、ユーザーはデータのインデックス作成を迅速に開始できます。

Gleanが提供するオールインワンプラットフォーム

Glean資料ライブラリ

資料ライブラリでは、Gleanについての資料や動画をご覧いただけます。
よりくわしい製品資料やデモンストレーション動画を公開していますので、こちらのフォームからご登録ください。


お問い合わせ

Gleanのご導入を検討されている方、アシストのご提案・ご支援サービスにご興味のある方はこちらからお問い合わせください。

※お問い合わせの前に、「よくあるご質問 」をご確認ください。

Internet of Knowledgeの関連製品/サービス

情報活用に関するその他の課題

ページの先頭へ戻る