ほとんどのAIは文書を読み込むだけですが、AprooveのAIは文書内のあらゆる要素を読み込みます。

なぜ重要なのか

大規模なコンプライアンスレビューでは、強力なクリエイティブ承認ソフトウェアを使用しても、毎回同じ緊張に直面します。コンテンツの量は増え続けていますが、資格のあるレビュー担当者の数は増えません。ブランドチーム、法務チーム、規制専門家は高額で需要が高く、承認しなければならないアセットの数に比べて数が圧倒的に不足しています。

従来の対応策は、レビュー担当者の負担を増やすことです。ファイルあたりの時間を短縮するか、ファイルあたりのレビュー担当者の数を減らすか、あるいはその両方です。その結果、コンプライアンスチームがボトルネックとなり、品質リスクが常に底流として存在することが予測されます。

AI を活用したコンプライアンスプラットフォームは、新たな選択肢を提供します。Aproove では、AI を活用したリスク検出により、このパターンが逆転します。エージェントがコンポーネントレベルで最初のチェックを行い、リスクがあると思われるものを明らかにし、それらのコンポーネントまたはファイルを適切な担当者にルーティングします。レビュー担当者はもはや何も知らない状態で作業に取り掛かる必要はありません。エージェントが発見した内容について既に説明を受けたファイルを開き、注意が必要なコンポーネントにリスクが事前にタグ付けされ、検討すべき解決策が提案されています。彼らは深い背景知識を持って臨み、より的確な情報に基づいた意思決定を行い、実際に人間の判断が必要な要素に集中します。定型的な資料は承認されます。専門家は、彼らを必要とする業務に専念できます。

エージェントはレビュー担当者を置き換えるものではありません。レビュー担当者に求められる役割を変えるものです。

実際の動作

1. ファイルのアトミックな分解はアップロード時に行われます。 ファイルのすべてのコンポーネント (テキスト、メタデータ、画像、レイアウト、色、ブランド要素) が抽出され、インデックス化されます。これが、他のすべての動作の基盤となります。
2. エージェントが呼び出されます。 レビュー担当者は、役割によってアクセスが許可されている場合、レビュー インターフェイス内からエージェントを手動で呼び出すことができます。または、ワークフローは、事前スクリーニング、中間サイクル チェック、最終レビューなどの定義されたアクションとして、エージェントを自動的に呼び出すことができます。さまざまな専門分野に合わせて、異なるエージェントが構成されます。ブランド レビュー、法的レビュー、規制チェック、コンプライアンス スキャンなど、チームが構築したものに応じて設定できます。
3. エージェントが分析します。 ファイル全体、またはレビュー担当者が指定した特定のコンポーネントをスキャンできます。構造化された表現を使用するため、スクリーンショットではなく、人間が見るのと同じコンポーネントが表示されます。
4. 検出結果はファイルに書き戻されます。 リスクは、構造化されたタグ (重大度、カテゴリ) とメモ (特定の問題、推奨される解決策) でフラグ付けされ、エージェントがフラグを付けた正確な段落、画像、または領域に配置されます。レビュー担当者は、エージェントが見たものを見ることができます。
5. ワークフローはリスクに従います。 重大度が高いとフラグ付けされたページまたはコンポーネントは、主題専門家にルーティングできます。リスクの低いコンテンツは、より広範なレビューに移動できます。または、エージェントの分析がすでに手元にある完全なファイルを人間が引き継ぎ、フィルタリングする準備が整います。‍
6. 人間が決定します。 エージェントのすべての検出結果は、確認、上書き、またはエスカレーションを行う人間の前に表示されます。決定は監査証跡に記録されます。

AI を選択してください

B2B ソフトウェアのほとんどの AI 機能は、単一ベンダーの単一モデルにロックされます。せいぜい、フラットなクリエイティブ承認ソフトウェアを提供しているだけです。Aproove は異なる立場をとっています。プラットフォームの AI 呼び出しレイヤーは基盤となるモデルから抽象化されているため、各ユースケースに適した AI プロバイダーを選択できます。各エージェントは特定の LLM に指定されているため、エージェント ライブラリ全体でモデルを組み合わせて実行できます。

これには以下が含まれます。

• 選択した最先端モデル。 現在の OpenAI は、AI エコシステムの進化に合わせて拡張するように設計されたアーキテクチャを備えています。タスクに対して最も強力なパフォーマンスを発揮するモデルを選択してください。
• エージェント全体でモデルを組み合わせる。 1 つのモデルに専門的な法律エージェント。別のモデルにブランドエージェント。3 番目のモデルに規制エージェント。それぞれが得意なことに調整されています。
• 独自のエンタープライズ LLM。 組織が内部モデルを標準化している場合は、エージェントをそれに対して実行できます。独自の API キー、独自のガバナンス、独自の使用ポリシーをご用意ください。
• Aproove で調整されたカスタム LLM。汎用モデルでは不十分な場合、当社のプロフェッショナル サービス チームが、お客様のコンテンツ、スタイル ガイド、コンプライアンス要件に合わせてモデルを微調整できます。

AI の品質は、タスク、ドメイン、コンテンツ タイプによって異なります。すべてのエージェントに 1 つのモデルを強制することは、すべてのレビュー担当者に同じ処方箋の眼鏡をかけさせるようなものです。Aproove を使用すると、モデルを作業に合わせることができます。

お客様と共に構築: プロフェッショナル サービス

AI 駆動型レビューへの信頼は、当然のこととして得られるものではなく、獲得されるものです。当社のプロフェッショナル サービス チームは、お客様のコンプライアンス、ブランド、法務関係者と連携して、お客様の基準を満たすエージェントを設計します。これには以下が含まれます。

• エージェントが実行すべきレビュー タスクと実行すべきでないタスクを定義する。
• エージェントがスタイル ガイド、ブランド ルール、規制フレームワークを反映するようにプロンプ​​トと参照資料を調整する。
• エージェントが本番環境で稼働する前に、品質基準と検証テストを設定する。
• コンテンツの進化とチームからのフィードバックに応じて、エージェントのパフォーマンスを反復的に改善する。

その結果、チームと共に構築されたエージェントは、チームが信頼するエージェントとなります。

メリット

• レビュー担当者はコンテキストを持って作業を開始できます。 人間は、1 ページ目から始めるのではなく、エージェントが何を見つけ、どこを見つけたかについて既に説明を受けた状態でファイルを開きます。
• 主題専門家が保護されます。 組織内の高コストのレビュー担当者は、すべてのファイルのすべてのページではなく、判断が必要なコンポーネントのみを見ることができます。
• リスクが早期に明らかになります。 取り込み時にエージェントを使用して事前スクリーニングを行うことで、問題が人間のレビューキューに入る前に検出されます。
• 専門的な作業のための専門的なエージェント。 ブランド、法律、規制、コンプライアンスのドメインごとに個別のエージェントを設定します。それぞれが特定の作業に合わせて調整されています。必要なときにのみ呼び出されます。
• AI の品質がタスクと一致します。 異なるエージェントは、それぞれが得意とするさまざまなモデルで実行できます。
• ガバナンスが厳格に維持されます。 役割ベースのアクセス制御により、エージェントの出力を表示、呼び出し、承認できるユーザーを制御できます。完全な監査証跡により、すべての決定が記録されます。‍
• プラットフォームは、お客様のニーズに合わせて拡張できます。 Aproove が構築したエージェント、またはお客様が構築したエージェントは、ニーズの変化に応じて追加、改良、および廃止できます。

対象者

• 製薬、ヘルスケア、金融サービス、メディケアおよびメディケイドのマーケティングにおけるコンプライアンスおよび規制チーム。これらの分野では、請求の正確性と開示文言は譲歩できないものです。
• 大量のアウトプット全体で一貫性を管理するブランドおよびクリエイティブガバナンスチーム。
• 公開前にマーケティング資料を審査する法務審査チーム。‍
• 人員を1対1で増やすことなく、審査処理能力を拡大しようとしているオペレーションリーダー。

内部構造

AI を活用したリスク検出は、アップロード時に処理エージェントによって生成された Aproove の構造化ファイル表現に対して実行されます。これには、ファイル構造とメタデータ、ピクセルレベルのデータ、レイヤー化されたオブジェクト (サポートされている場合)、テキストコンテンツ、色値、および埋め込み要素が含まれます。AI エージェントの呼び出しは、基盤となるモデルプロバイダーから抽象化されているため、顧客は OpenAI、顧客が提供するエンタープライズエンドポイント、または Aproove で調整されたカスタムモデルなど、エージェントごとに LLM を構成できます。各エージェントは、Aproove のガバナンスフレームワーク内で支援ツールとして機能します。このフレームワークには、ヒューマン・イン・ザ・ループ権限、ユーザー、ロール、またはチームによるロールベースのアクセス制御、AI 支援アクションの完全な監査証跡、およびプロジェクトまたは資産タイプによる構成可能な有効化/無効化制御が含まれます。AI リクエストは、暗号化されたチャネルを介して必要最小限の構造化データのみを送信します。推論はトランザクション処理され、呼び出しコンテキストにスコープが限定され、エンタープライズエンドポイントを介して実行される場合は、上流のモデルトレーニングには使用されません。