SlackにおけるGleanの活用
Slackを離れることなく、回答の取得・業務を自動化
Gleanが必要な情報を見つけ、会話を要約し、ワークフローをSlack上で効率化。ユーザーは作業を中断せずに進められます。
データをコンテキストに変える
現代のSaaSアプリの世界では、データは電子メール、チャット、CRMエントリ、会議の記録、コードコミット、チケットシステム、スライド、ドキュメントに分散しています。各アーティファクトには、作成者、使用頻度、大規模プロジェクトとのつながりなど、重要なコンテキストが含まれ、作業が実際にどのように行われているかが明らかになっています。
データのインデックス作成と保護は一度だけ
幅広いエンタープライズAIクエリをサポートします。検索は、日常業務、会議の計画、データ分析の実施、企業用語の定義に役立つように調整されています。
コンテキストシステムで AI の影響を拡大
Glean は、LLMに内在する問題、つまり幻覚にかかりやすいことに取り組んでいます。AIエバリュエーターを使用して検索を絞り込み、結果に根拠があり、回答が完全になるようにしています。
統一指数の基礎
企業データは SaaS アプリケーション間でサイロ化されています。そのため、完全なコンテキストシステムを構築するには、すべてのアプリに接続し、コンテンツ、アクティビティシグナル、ユーザーのメタデータ、権限をキャプチャしてデータを統合する必要があります。この統合インデックスは、AIが仕事を理解するために必要な基盤となります。
データ—検索と学習が可能になりました
統合インデックスによりすべてのデータが検索可能になり、次世代 AI データプラットフォームの基盤となります。一元化されたインデックスにより、Glean は企業固有の言語を学習し、組織全体のすべてのエージェントとユーザーにコンテキストを提供できます。
真の知識を駆使したAI
インデックスはAIがコンテンツを理解するのに役立ち、ナレッジグラフは関係を理解するのに役立ちます。ナレッジグラフは点をつなぎ、人、プロジェクト、活動、顧客をより大きなネットワークに結び付けます。この相互接続された構造により、AIはビジネスの実際の運営方法に基づいて、関連性を推測し、より人間のように振る舞うことができます。
個人的な理解
ナレッジグラフは、企業エンティティのマッピングから個人のマッピングへと進化しました。パーソナルグラフと呼ばれるこの追加項目は、各従業員を中心に、完了したタスク、築き上げた関係、仕事の背景にあるパターンを分析します。これらをより広範なイニシアチブとリンクさせることで、よりパーソナライズされたAI体験が可能になります。
コンテキストにより、エージェントによる幅広い採用と拡張が可能
個人グラフを通して個人がどのように働いているかを理解することで、個人の影響とより広範な組織パターンの両方についての洞察が得られます。このコンテキストによってエージェントエクスペリエンスが向上し、適切なエージェントワークフローが特定され、全員がエージェントを構築できるようになります。面倒な作業はコンテキストシステムが行い、各フローをビジネスの実際の運営方法に根付かせます。データ分析、チケット発行、知識に関するQ&A、ミーティング、リサーチ、コンテンツ作成など、あらゆるAIインタラクションは、このコンテキストによって強化されます。このような集合的なコンテキストこそが、企業におけるAIの拡張性と信頼性を高めています。
どこでもエージェントを実行
エージェントを構築して実行する場所はどこでも、コンテキストシステムに基づいています。オープンエージェント環境では、一度データをインデックス化して保護すれば、どこからでもそのコンテキストにアクセスできます。GleanのオープンAPIを使用すると、このコンテキストをあらゆるインターフェースやワークフローに取り込むことができます。また、このコンテキストシステムをOpenAIのエージェントSDK、LangGraph、Amazon Bedrock Agents、Googleのエージェント開発キット（ADK）などの主要なエージェント開発プラットフォームと統合するホスト型MCPサーバーにより、エージェントの相互運用性にも取り組んでいます。
大手企業からの信頼
Work AI for All.
デモに申し込む