LayerX は、ドキュメントを大量に扱う業界のお客様を手助けするため、手作業でエラーが発生しやすいタスクの自動化、非効率性の削減、そしてより価値の高い作業に対する時間の確保を可能とする、AI ドキュメント処理プラットフォーム向けの AI 駆動のクラウドインフラを求めていました。
LayerX は、Ai Workforce を Microsoft Azure 上に構築し、Azure OpenAI in Foundry Models、Azure Container Apps、Azure AI Search、Azure Cosmos DB を採用することで、シームレスな相互運用性と拡張性を実現し、文書処理の自動化を実現しました。
Azure 上に構築された Ai Workforce を使用することで、LayerX のクライアントの 1 社は年間 570 時間の節約を見込んでいます。三井物産クレジットコンサルティングの社員は、この時間節約のおかげで高度な分析やクリエイティブなタスクに注力することができています。
急速に進化する今日の競争環境で優位に立とうとする金融機関は、ドキュメントの処理作業や繰り返しの手作業に追われているという共通の課題に直面しています。PDF に埋もれているデータを抽出したり、スプレッドシートから数値を割り出す作業など、手がかかる上にミスが発生しやすい作業はイノベーションの妨げとなります。LayerX は、これらの組織がよりスマートな方法で事業を進めていけるよう、シームレスな相互運用性と時間の節約をサポートする AI 主導の自動化技術の開発に注力を注いでいます。
この AI スタートアップは、膨大な量のドキュメントを処理する企業のために、B2B の AI 駆動のサービス型ソフトウェア（Saas）プラットフォームを開発することを目的として立ち上げられました。弊社のプラットフォームを利用することで、ドキュメントをレビューして重要な情報を抽出して、それを賢く検索可能なデータベースに変換し、ユーザーや AI が組織の保持する共有のノウハウを引き出すことができます。
LayerX は、このコンセプトを開発した際、企業の信用を得られるように、安全かつクラウドベースの基盤を見つけることを優先しました。ドキュメント処理には、高い正確性で膨大な量を処理できる AI 駆動で拡張性のあるソリューションが必要でした。
“弊社が当初から Azure を選んだのは、Azure AI Foundry を通して Azure OpenAI モデルとスムーズに統合できるためです。”
中村龍矢, 執行役員, LayerX
LayerX は、戦略的に Microsoft Azure が最善であると考えました。「弊社が当初から Azure を選んだのは、Azure AI Foundry を通して Azure OpenAI モデルとスムーズに統合できるためです」と述べる LayerX 執行役員の中村龍矢氏。
LayerX は、ドキュメント作業が多い組織に対して、ドキュメントのマイニング、ドキュメントのマイニング、プレゼンテーションの迅速な作成、反復タスクの自動化を可能にするツールとして、このプラットフォームを実現するために Ai Workforce を開発しました。Azure 上に構築されたこのプラットフォームは、拡張性と安全性の高いクラウドインフラを活用することができます。
Azure OpenAI in Foundry Models を追加することで、Ai Workforce は Azure エコシステム内で素早くスムーズにデータ交換を行うことができます。Ai Workforce のコアとなる生成的な AI 処理は、知識共有のために Azure OpenAI を利用しています。そして、Azure AI Foundry 製品を他にも 3 つ含んでいます。正確な光学文字認識を行うための Azure AI Document Intelligence、よりよく検索するための Azure AI Search、テキストやドキュメントを複数の言語に翻訳するための Azure AI Translator です。「Azure AI Document Intelligence、Azure AI Translator、Azure AI Search のような、Azure AI Foundry で開発された高度な AI 製品は他のクラウドプラットフォームで使用される同様の製品よりも機能的に優れています」と述べる中村氏。
Ai Workforce のバックエンドアプリケーションを完全に仮想化された環境でホストするために、LayerX は Azure Container Apps を使用しています。「Azure Container Apps の動的セッションのおかげで、必要に応じて隔離された環境を作り上げ、規定に基づく Python コードをより安全かつ大規模に起動することができます」と述べる LayerX エンジニアリングマネージャーの篠塚史弥氏。 主な差別化要因と利点：各セッションが独自の Hyper-V サンドボックスで起動し、企業レベルの安全性と隔離性を提供します。各環境には Python コード解釈プログラムが含まれており、規定ベースのロジックをリアルタイムで動的に実行するため、特定の顧客要件およびその他のコンピューターを利用したタスクの処理に最適です。
“Azure AI Document Intelligence、Azure AI Translator、Azure AI Search のような、Azure AI Foundry で開発された高度な AI 製品は、他のクラウドプラットフォームで使用される同様の製品よりも機能的に優れています。”
中村龍矢, 執行役員, LayerX
また、LayerX は移行やリマインダーメールのために Container Apps も利用しており、それによって 2 つの利点が生まれています。移行の場合、データベーススキーマの移行の際にのみ必要となるため、コスト削減につながっています。リマインダーメールの場合、LayerX はサービスを利用して拡張性のある cron サーバーを容易に作成することができます。
Container Apps の消費プランを使用することで、LayerX は効率的かつサーバーレスの水平スケーリングを達成することができます。サービスがこのスケーリングをスムーズに管理している一方で、Azure Cosmos DB はデータ需要を満たすために垂直スケーリングを管理します。処理は非同期式のジョブとして実行されるので、動的な拡張性を可能にします。弊社は Azure OpenAI や Azure AI Document Intelligence を含め、様々な AI ソリューションを利用してドキュメントの処理し、Azure Cosmos DB に保存しています。
すべてのユーザーが結果を確認し、編集することができます。また、ユーザーはアプリケーションから古いデータを復旧させることもできます。Azure AI Translator API は、入力言語を検知して即時に翻訳する機能を備えているため、複数言語への翻訳に役立ちます。LayerX の企業顧客は日本を拠点としていますが、作業するドキュメントは中国語や英語など、外国語で提供される可能性があります。
金融機関にとって信用はすべてです。これらの機関は、世界からも注目されるほど厳しいデータ保護基準に基づいて運営しているため、取り入れるテクノロジーもその基準を満たしていることが不可欠です。そのため、安全性とコンプライアンスは Ai Workforce の基盤と言えます。
LayerX は、Ai Workforce のクライアントが暗号化された接続を使い、その仮想ネットワーク内のプライベート IP 上でアクセスを保持できるように、Azure のプライベートエンドポイントを使っています。これらのネットワークインターフェースはデータ保護を強化し、データの局在性を保つのに役立ちます。
“Azure Container Apps の動的セッションのおかげで、必要に応じて隔離された環境を作り上げ、規定に基づく Python コードをより安全かつ大規模に起動することができます。”
篠塚史弥, エンジニアリングマネージャー, LayerX
LayerX のクライアントが Azure の他の製品を使っている場合もあるため、エコシステムの互換性とスムーズな相互運用性を考慮することで、厳しいコンプライアンスを維持しながらコストと時間の節約をすることが可能です。
LayerX は、Azure Cosmos DB とそのエンタープライズグレードのセキュリティが、金融セクターの厳しい要求を満たすのに役立つと判断しました。 「保護をさらに強化し、テナントが他者のデータにアクセスできる可能性をさらに下げるために、Azure Cosmos DB で行レベルのセキュリティを利用することを考えています」と述べる篠塚氏。
今日、Ai Workforce は貸付承認の準備や決済など、金融機関のドキュメント作業や処理作業に対する姿勢を大きく変えています。また、企業が特定の作業フローに合うように AI を微調整する手助けもできるので、柔軟性の向上や管理コストの削減に一役買っています。タイムリーなドキュメント分析ができることで、貸付承認が下りるまでの時間も短縮できます。手作業でドキュメンテーションをレビューしていた時間が大幅に短くなるので、すぐに決済に移行することもできます。
また、機関はプレゼンテーションの準備にかける時間も短縮できます。銀行員および販売員は、顧客に提示するためのピッチデックを会社のロゴと財務データを含めて作成することができます。厳しいプライバシー法があるため、同じ会社内であっても、他者のプレゼンテーションにアクセスすることはできません。それでも、各プレゼンテーションを個々にカスタマイズせずに社員に配布したいと考えている企業のために、Ai Workforce を利用することで、コンプライアンスを維持しながら大規模な共有を可能にします。
プレゼンテーションのデータレイクに安全にプレゼンテーションを保存するには、まず作成者がファイルを匿名にする必要があります。Ai Workforce がすべての画像とテキストを識別し、覆い隠すべき会社名、ロゴ、金融、またはチャートを推奨します。ユーザーがプレゼンテーションを匿名化したら、それがセキュリティチェックのために送信されます。承認されると、プレゼンテーションは匿名かつダウンロード可能なプレゼンテーションとして保存されます。プレゼンテーションを検索する際は、ユーザーがタグを特定することで、プラットフォームが Azure OpenAI および Azure AI Search を使って、類似するプレゼンテーションがないかデータベースを検索します。
Ai Workforce の基盤に Azure を使用することで、LayerX のクライアントはすでに目に見える改善を実感しています。例えば、クレジット・ソリューション・プロバイダーである三井物産クレジットコンサルティングは、Ai Workforce を取り入れてから生産性が大幅に向上しています。
今日、社員はドキュメントを手作業で一から作成して編集するのではなく、AI が生成した下書きに改善を加える形を取っているため、高度な分析やクリエイティブなタスクにより多くの時間を確保できています。「年間570時間の労働時間削減を見込んでいます」と述べる、三井物産クレジットコンサルティングの次世代商品企画室マネージャー、瀧澤弘晃氏。
AI テクノロジーの最前線にとどまっていられるように、LayerX は Azure OpenAI o4-mini 推論モデルを使用しています。「より新しい推論モデルを使うことで、難しいながらも価値のあるユースケースを実現して、より早く納品することができています」と述べる中村氏。LayerX は膨大な量のドキュメントを扱う他の産業にも手を広げることを考えていますが、今は金融セクターでの仕事に注力しています。「社内のチームがひとつでも Ai Workforce を取り入れれば、他のチームもすぐに取り入れることになるでしょう」と述べる LayerX のプロダクトマーケティングマネージャーのワカマツ ケン氏。
中村氏はこの先、Ai Workforce を自動車製造産業に導入することを考えています。「ずっとジャービスとトニー・スターク（Marvel コミックの「アイアンマン」より）の相互関係がおもしろいと思っていたんです。トニー・スタークのアイデアをジャービスが実現する。自動車製造産業で働くエンジニアの皆さんも、自分だけのジャービスがいて、トニー・スタークのようにイノベーションに打ち込めたらいいのではと思っています。それが私の夢です」と述べる中村氏。
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