o11

o11は取り込み、整理、継続的な保守をウェアハウスの裏側で担うと述べ、企業はそれを動かし続けるための社内データエンジニアリングチームを必要としない。これが、手作業で構築・保守するパイプラインを要する従来のウェアハウスやレイクハウスとの主な違いだ。では、人間によるモデリングはどれだけ残るのか。これがデモで確認すべき鍵となる問いだ。

プラットフォームはカスタムのオントロジーを構築し、エンティティ、関係、取引、成果物、意思決定をその中に解決する。一般的なエンティティには企業、連絡先、案件、文書がある。狙いは再利用だ。同じモデルが別々の質問に答えるので、誰かが新しいことを尋ねるたびに組み直しを強いられない。

Claude、ChatGPT、Copilotといった承認済みツールは、取得元の権限、引用、監査履歴を付けてo11経由で自社データを取得する。この機能が、文書をチャットボットに貼り付けるだけのやり方と一線を画す。アクセス制御はデータとともに移動する。財務と法務のチームは、AIに機密レコードを触らせる前にこれを必要とする。

o11はCRM、メール、カレンダー、ファイル、データルーム、市場データ、ERP、ノート、社内システムにつながり、継続的に同期する。エンティティ解決は、これらのシステム間で同じ企業、人物、案件を指すレコードを結びつける。一つの質問が複数のツールの答えを必要とするとき、差は大きい。

o11はGoogle Workspaceへの対応を発表した。これにより、チームがすでに使うツールの中で作成、編集、実行する間に自社の文脈を適用できる。同社の以前の取り組みは、AIデータウェアハウスのモデルへ移る前はプレゼンと表計算に集中していた。

回答は引用と監査の文脈を伴って返るので、確認する側は結果がどこから来たのか、関連する取得元のレコードまでたどれる。o11はSOC 2準拠を述べており、これは企業の財務買い手にとって前提条件だ。来歴はまた、AIの出力が証拠の代わりとして扱われないことを意味する。