SpectA RFQ Guide View

あなたのドキュメントレビューを次のステージへ

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SpectA RFQ Guide View

暗黙知を共有し、ドキュメントのレビュー品質を向上させるAI搭載ツール

SpectA RFQ Guide View（スペクタアールエフキューガイドビュー）はSOLIZE独自の自然言語処理AI（Aspect Engine®：特許取得済み）を搭載したドキュメントレビュー支援ツールです。プロポーザル時のITBレビューや顧客要求に対する質問文作成や協力会社にトス情報の抽出などに対して、蓄積された過去の文章と検討コメントから参考となるものを抽出します。本ツールにより、組織の中で活用しきれずに暗黙知となっている検討コメントを効率的に共有することが可能となります。抽出された情報をもとに、検討を進め、熟練者や現場の暗黙知によらず、ドキュメントレビューの品質向上に寄与します。

おもな対象業務：プロポーザル、入札、FEED、ITB Review、RFI、RFP、RFQ、見積り依頼、デビエーション、クラリフィケーション
おもなレビュー対象となる文書：ITB（Invitation To Bid、入札要請）、RFQ（Request For Question、見積依頼書、見積請求書）、要求水準書、仕様書、SPEC（スペック）

SpectA RFQ Guide Viewが選ばれる理由

現場活用を徹底追及

業務で使いやすいUI/UX

感覚的なマーキングとコメント記録

業務の進め方

属人的な業務がチーム業務に変化

複数人同時作業
リスト作成までを効率化

読解〜コメント出力までワンストップ

コメント集約時間

約3分の1に削減

レビュー品質向上、
ロスコスト低減

気づきを与えるAI

リスク洗い出し数

約2倍に向上

ドキュメントレビューにおける
「読解」「検討」「回答」の名シーンで幅広く活用可能

読解ポイントがハイライトで気づきやすい

気になる文章があれば、感覚的にマーキングして記録可能
ポイントとなる文章をAIがハイライト表示し気づきを与える

※どういった文章をハイライトさせたいかはあらかじめSpectAで設定しておくことが必要です。

以前の検討内容がパッと取り出せる

過去の類似案件の検討内容が提示されるので、情報を探す手間が省ける
検討結果を対象文章とセットで簡易に記録でき、次回以降のドキュメントレビューに役立てやすい

検討からアウトプットを効率的に

複数人での読解検討結果が自動的に集約・リスト化される
出力結果は顧客や他担当者への共有資料に活用可能
Chatbot機能でコメント内容を推敲したり、生成することが可能

その他、SpectA RFQ Guide Viewでできること

チャットボット

蓄積情報から新たな情報の生成

AI-OCR

画像データからテキストへの変換

ドキュメント比較

ドキュメント間の差分を抽出

ドキュメント管理

ドキュメントの集約
AI検索

導入事例・お客さまの声

東洋エンジニアリング株式会社様

品質関連損失コスト50％減へ、EPCプロポーザル業務のデジタル変革
～組織知循環型・プッシュ式のナレッジ活用AI～

荏原環境プラント株式会社様

AIで熟練暗黙知を再現する要求水準書読解、計画設計のDX

サポート体制

導入して終わりではない
無料相談サービスで継続サポート

お客さまのご希望に合わせて、SpectA RFQ Guide Viewの使用方法や活用状況のフォローのため、定期的な無料相談会を設けています。
また、これ以外にも随時無料でのご相談を受け付けています。

より高度な活用に伴走する
構築・適用オプションも併せて提供

SpectA RFQ Guide Viewをより効果的に活用したいお客様のための支援にも力を入れています。
過去のデビエーションやクラリフィケーションなどの実績情報の登録や、これらを使ったナレッジの構築、実務でのスムーズなツール適用などについてもご支援します。※1

※1　これらは別途有償でのご支援となります。詳しくはお問い合わせください

サービスの内容とステップ

導入計画・運用体制構築

・現状課題の把握

・導入目的の明確化

・目指すゴールの設定

・サクセスに向けた体制づくり

導入ノウハウ、現場定着支援

・現場導入のためのノウハウ提供

・現場や環境に合わせたプランニング

・ユーザー説明会の実施

・アンケート、FBヒアリングの実施

運用開始、伴走型フォロー

・オンボーディング（立ち上げ）支援

・Web会議による定期フォロー

・他社活用事例のご紹介

・ツール最新機能の活用提案

動作環境

端末：PC
OS：Windows
ブラウザ：Microsoft Edge/Google Chrome

※ クラウドでのサービス提供（SaaS）となります

よくあるご質問

SpectA KY-Toolを活用するにはどのくらいの費用がかかりますか。

ユーザー数単位でのライセンス費用がかかります。また、導入をよりスムーズにしたり、運用定着を早めたりするために「導入・活用支援サービス」をご用意していますので、適宜ご利用ください（別途有償）。
詳細はお問い合わせください。

トライアルは可能ですか。

トライアル可能です。費用等の詳細はお問い合わせください。
トライアル期間中は、操作方法のレクチャーや、トライアル評価のヒアリングと分析などのフォローを定期的に実施します。

オンプレミスでの利用は可能ですか。

オンプレミスではご利用いただけません。
お客さまのコスト負担低減と、プロダクト品質の向上のため、クラウドサービスのみのご提供としています。

使用する端末やブラウザの推奨動作環境について教えてください。

パソコンの推奨スペックは以下となります。
・OS：Windows10以降
・CPU：Intel core i5、AMD Ryzen5以上
・メモリ：16GB RAM
・解像度：フルHD1920×1080ピクセル

推奨ブラウザは以下となります。Internet Explorerでは、少なくともレイアウト崩れの発生が確認できています。
・Google Chrome
・Microsoft Edge（Chromium Ver.）

インプットデータはどの言語に対応していますか。また、アウトプットの対応言語は何ですか。

インプットデータは日本語、英語のみ対応しています。SpectAの自然言語処理AIは英語を得意としており、海外拠点での活用実績も多数あります。
アウトプットデータの入力欄は自由入力であるため、どの言語にも対応しています。

どのようなドキュメントが扱えますか。

・手書き資料をスキャンしたデータや画像：
SpectAに搭載されているのは自然言語処理を行うAIですので、文字認識できるデータのみが取り込めます。そのため、スキャンしたデータは読み取り精度が低いため推奨していません。

・SpectAで読み込めるデータ形式（.pdf、.docx、.pptなど）：
SpectAで読み込めるファイル形式は.pdfです。.docxや.pptなどはPDF化することで読み込めるようになります。今後の機能改善により、取り込めるファイル形式を増やしていく予定です。（2022年4月時点）

AIに学習させるためのデータは、どのように作成しますか。

学習データとして必要になるのは、デビエーション対象となった「文章抜粋」です。データの作成方法は以下の2点です。
　1．過去実績データを整理し、SpectA RFQ Guide Viewに登録
　2．実業務として、SpectA RFQ Guide View上で文章を抜粋
1.を先に実施することを推奨していますが、「実績データ中に文章の抜粋がない」「実績データが紙で存在する」などの場合は、
2.を先に実施してもかまいません。

導入にあたり、初期学習の手間はどのくらいかかりますか。

1案件分のデータから学習させることが可能です。
ただし、学習データが少ないと検出時に抜け漏れが発生する可能性が高いため、5案件から10案件程度を推奨しています。
データの蓄積状況に応じて初期構築にかかる労力が変動するので、詳細はお問い合わせください。

学習なしで利用することもできますか。

学習データがない状態でも、本システムをPDFビューワーとしてご利用いただけます。業務で利用しながら学習データを蓄積していくことができます。

AIが検出できなかった箇所の確認はどのように行いますか。また、見落とし確認はどのように行いますか。

AIが検出できなかった箇所（≒過去に学習していない箇所）は、人が文章を選択・検討メモを付与し、蓄積していきます。
また、AI検出箇所の一覧を表示し、仕様一覧などと見比べることで、抜け漏れの有無を確認することが可能です。

AIの分析処理にかかる時間はどのくらいですか。

実際にユーザーが用いた以下の条件にて、およそ30分程度となります。
RFQのページ数：約170ページ
検出箇所：1,500件

業種、発注会社ごとに学習・検出することは可能ですか。
また、それらは共通のデータベースとして、一部情報を共有し合うことができますか。

業種、発注会社ごとに目的に合った学習を行い、それぞれで検出させることが可能です。
例：欧州と北米のサプライヤーで別々のルールを構築する
また、これらは共通データベースとして活用していくことが可能です。

生成AIはどのように活用していますか。

生成AIは観点の再現に活用されています。生成AIの活用により、立ち上げに必要な工数の削減と高品質な観点の実現を目指しています。

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