事例008：Google広告アセット生成
「KnowledgeLMの相棒たち」第8回：Google広告のアセット生成を通して、AIに「専門知識の提案と分析」させる方法を学ぶ
貴社は、なぜ生成AIを導入するのでしょうか
「効率化のため」「競合に遅れないため」——そう答える経営者は多い。
しかし、その先に何を築くのかを、言葉にできる経営者は多くありません。
生成AIは、目的ではなく手段です。 問うべきは、貴社が生成AIを通じて何を守り、何を残すのか、ということです。
AIで構造を解き明かし世界の見方を変えていく
自社データ活用を、全社の戦力に変える。
現場で作れて、管理者が統制できる、AI。
社内データを安全に活用。
現場が自分でAIエージェントを作り、管理者が統制する。
KnowledgeLMは、統制と活用が同時に進む、企業向け生成AIプラットフォームです。
あなたのデータに、生成AIは答えられない。
「生成AIでは解けない、独自データの予測・最適化・制御を、
実験計画法×可視化×トレーサビリティで最速・最短・最高精度で実現する、
唯一の日本発AIプロジェクトプラットフォーム
現場は、作りたい。
DX推進部は、広げたい。
情シスは、守りたい。
その全部を、1つのAIで。
KnowledgeLMは、現場・DX推進部・情報システム部——それぞれの立場が抱える課題に、別々の角度からアプローチします。 「自分の仕事にどう関係するか」を最短で知りたい方は、該当する項目からご覧ください。
一度決めたら、戻れない。
その前提を、終わりにする。
「クラウドの最新モデルを使うか、
情報漏洩リスクを覚悟してでも活用を進めるか」
「完全にオンプレで閉じるか、
その代わり性能や利便性を諦めるか」
自社データ活用を、全社の戦力に変える。
現場で作れて、管理者が統制できる、AI。
社内データを安全に活用。
現場が自分でAIエージェントを作り、管理者が統制する。
KnowledgeLMは、統制と活用が同時に進む、企業向け生成AIプラットフォームです。
選ばれる理由を、事例で確認する
導入前に迷わない。リアルな活用事例で、
「なぜKnowledgeLMか」がすぐに伝わります。
あなたの組織に合う選択を、根拠をもって判断できます。
事例007：マイクロサービス開発支援（後半）
「KnowledgeLMの相棒たち」第7回：マイクロサービス開発支援エージェントの分析結果をソースコードへ変換して開発効率を高める
事例006：マイクロサービス開発支援（前半）
「KnowledgeLMの相棒たち」第6回：マイクロサービス開発支援エージェントにユースケース・バウンダリ・コンテキストを定義させてソフトウェア設計を効率化する
事例005：引き継ぎQ&Aエージェント
「KnowledgeLMの相棒たち」第5回：簡単にQ&Aをするエージェントの作成を学ぶ（その2）
事例004：就業規則回答
「KnowledgeLMの相棒たち」第4回：簡単にQ&Aをするエージェントの作成を学ぶ
事例003：Landing page制作
「KnowledgeLMの相棒たち」第3回：複数の生成AIモデルに回答させて提案を練り上げる方法を学ぶ
事例002：ヘッドライン・キャッチコピー生成
「KnowledgeLMの相棒たち」第2回：専門知識の追加方法を学ぶ
事例001：統計力学・宇宙論・量子力学に潜む確率の秘密
「KnowledgeLMの相棒たち」第1回：AIエージェントの作成方法を学ぶ
「それ、スペック比較だけで
選んでいませんか。」
KnowledgeLM vs ChatGPT Enterprise / Microsoft Copilot /
Claude for Work / Dify / 社内開発
あなたは今、AI導入の意思決定を迫られている。
複数のベンダーから提案を受け、機能比較表を眺め、
それでも「本当にこれでいいのか」と立ち止まっていませんか。
あなたのデータに、生成AIは答えられない。
「生成AIでは解けない、独自データの予測・最適化・制御を、
実験計画法×可視化×トレーサビリティで最速・最短・最高精度で実現する、
唯一の日本発AIプロジェクトプラットフォーム