fileAI

fileAIは印刷文字、手書き、表、フォーム、画像、音声、動画を読み取り、200言語対応をうたう。業界の多くのツールはきれいなPDFなら扱えても、撮影したレシートや多言語の契約書でつまずく。これは企業のファイルが置かれた乱雑な現実のために作られており、他のすべての機能がここに乗る。

Scoutは深い処理の前に文書を把握し、要素、レイアウト、表を見分け、要求に関係するセクションだけを選ぶ。そこから基盤は各タスクを、品質・速度・コストのバランスが取れたモデルへ振り分ける。専門モデルや企業が制御できるモデルも含む。結果として、各ファイルのごく一部だけを処理しながら、出所に紐づいた構造化出力が得られる。

Forensicsは、自動の判断が走る前に、文書の出所を改ざん、来歴、合成コンテンツのリスクの観点で調べる。メタデータやレイヤー、埋め込みオブジェクトを検査し、異常な編集や重複した領域を掘り起こし、AI生成の内容に確認用の印を付ける。偽造ファイルで動くわけにいかないチームにとって、この検査は事後ではなく取り込み時に行われる。

fileResolveは出所をまたいで項目、単位、名称を正規化し、参照データでレコードを補い、厳密・あいまい・意味の各ロジックで実体と取引を突き合わせる。欠落や矛盾、信頼度スコアを隠さず表に出す。この突合の工程が、構造化データ抽出の山を1つの信頼できる記録に変える。

FQL、すなわちFile Query Languageを使えば、チームはコードなしで、管理された問い合わせとワークフローのルールを自然言語で書ける。突合したい対象や振り分けたい流れを書けば、基盤がそれを運用ルールに翻訳する。ロジックが運用チームのすでに理解している言葉の中に置かれるため、自動化を作る敷居が下がる。

ワークフローは補完済みのデータを標準作業手順に照らして検証し、データが使える状態かを明示するチェックリストを備える。抽出、検証、変換のたびに引用と時刻が記録され、推論モデルが各段階を検証する。その上に人が関与する制御が乗るので、確度の高い案件はそのまま通り、境界の案件は人に回る。

基盤は100以上のERPやシステムの連携に接続し、XeroやQuickBooksへのネイティブ連携を含む。AIワークフロー向けに高度なRAGとMCPサーバーも備える。アクセスはSSO、役割ベースの制御、完全な監査証跡で管理する。コンプライアンスはGDPR、HIPAA、ISO 27001、SOC 1、SOC 2 Type IIを網羅し、企業の購買担当がまず確認する欄を押さえている。