INFINICLOUD AIA QUESTION IS JUST THE START

そのひとことを、
ここまで読み解く。

まず、人がいつもの言葉で質問する。
そこから先は、InfiniCloud AI が動き始める。

あなたが入力日本語で入力中…

このデモでは、人が「プラハに行くんだけど、ビジネスクラスって使っていいの? 日当とか出たっけ?」と日本語入力で質問し、InfiniCloud AIに送信します。次のシーンからはInfiniCloud AIが行う処理を示します。

01 / 07ここまでが、人の操作
SCROLL TO EXPLORE ↓
InfiniCloud AI が調査・判断していますREMEMBER THE CONTEXT

あなたを
覚えてる。

あなたを覚えてる。だから言葉が通じる。

「あなたが誰で」
「どこから」「どこへ」。
同じ質問でも、答えは変わる。

この問いに関係する、利用者の前提

日本在住役員行き先:プラハ

登録・連携された情報を、適切な権限の範囲で活用します。

InfiniCloud AI が調査・判断していますUNDERSTAND INTENT / NOT JUST KEYWORDS

あなたの言葉から、
見つけ出す

字面(RAG検索)では見つからない。文面から「海外出張規程」を察する。

REFERENCE / 01

海外出張旅費規程

「行く」の文脈から海外出張の相談だと判断

INFERRED: 「行く」→「海外出張」
REFERENCE / 02

日当支給規程

「日当は役職と地域区分によって決まる」

MATCHED: 海外日当 / 地域区分は未確認
REFERENCE / 03

申請・手続きの手引き

申請書類・事前承認

MATCHED: ビジネスクラス申請
03 / 07意図の推定 → 規程を発見
InfiniCloud AI が調査・判断していますTHE SEARCH IS NOT THE ANSWER

でも、足りない。

プラハだから行き先はヨーロッパ。国内勤務だから海外出張規程。けれど、日当の地域区分はまだ分からない。

見つかった規程の本文

海外出張の日当

日当の金額は、役職および出張先の地域区分によって定める。

✓ 資料の検索は完了
回答に必要な条件判定中
役職役員✓
出張先プラハ✓
地域区分まだ不明?
検索は完了。でも、回答はまだ確定できない。
04 / 07検索結果 → 情報の充足判定
この判断の仕組み ↗
InfiniCloud AI が自分で次の調査を始めますTHE AI ASKS THE NEXT QUESTION

次の問いを、
自分でつくる。

あなたの言葉から知りたいことを見つける。足りない条件を埋める問いは、InfiniCloud AI自身が立てる。

✳ InfiniCloud AI が作った追加の問い

「プラハは、日当の地域区分でどこに入る?」

※ あなたが追加で入力したものではありません。

不足条件を特定 → 調査タスクを生成
追加調査 / 2回目の検索
新しく参照した文書海外出張・地域区分別表
チェコ共和国/プラハ欧州B区分 ✓
これで、最初の規程と照合できる。
05 / 07不足 → 自律的な問い → 再検索
この動きの仕組み ↗
InfiniCloud AI が調査・判断していますEVIDENCE-DRIVEN THINKING

確かめる。

新しく見つけた地域区分を、先ほどの規程に当てはめる。さらに、根拠を原文で確かめる。

EVIDENCE / 01役員はビジネスクラス対象搭乗クラス規程より
EVIDENCE / 02プラハは「欧州B区分」地域区分別表より
EVIDENCE / 03日当は12,000円/日日当支給表より
✓ 役員 × 欧州B区分 → 日当12,000円/日
06 / 07複数資料の結合 → 原文で検証
仕組みを知る:Evidence Ledger / Verifier ↗
InfiniCloud AI が調査・判断していますTRUST IS TRACEABLE

そして、答える。

単なる検索結果ではなく、条件を確かめたうえで、出典と一緒に答える。

INFINICLOUD AI / ANSWER WITH EVIDENCE

プラハ出張の件、確認したよ。

この規程では、役員はビジネスクラスを使えるよ。ただし、事前申請が必要だね。
プラハは「欧州B区分」で、日当は1日12,000円。根拠となる規程も確認できるよ。

※ 人物・規程・金額は説明用の架空データです。
07 / 07検証 → 根拠付き回答
仕組みを知る:Evidence-Driven Thinking ↗
BEYOND ONE-SHOT RETRIEVAL

見つけるだけでは、
答えにならない。

規程を見つけても、条件が不足すれば答えを急がない。何が足りないかを確かめ、次の問いを自分でつくり、調べ直し、根拠を検証する。
RAG+LLMでは届かない。わたし(InfiniCloud AI)があなたのために見つける、その過程。

その裏側では、何が動いているのか。技術を知る ↗
THE INTELLIGENCE UNDER THE SURFACE

その動きを支える、
技術がある。

技術名は、体験の後で。各シーンで InfiniCloud AI のエンジン「SHIRAITO」が何をしていたかを、ここから詳しく確認できます。

01

Deep Personalization

利用者の背景や継続的な文脈を、回答の条件として扱います。役職・組織属性などは認証基盤や属性情報との連携も含め、正しい権限の範囲で参照します。

← 「あなたを覚えてる。」に戻る
このストーリーでは

「日本在住」「役員」「プラハ」という前提から、適用条件の候補を絞っています。

02

知能ドメイン / RBAC

部署や業務に合わせ、参照する知識と利用権限を分離して管理。検索の時点から、利用者がアクセスできる資料だけを対象にします。

← 「あなたの言葉から、見つけ出す」に戻る
このストーリーでは

海外出張規程、日当規程など、参照を許可された業務資料を調査します。

03

RAG / Source of Truth

問いに必要な文書を探し、規程本文や別表を参照します。正規の資料を根拠として管理し、回答に必要な箇所と原本とのつながりを保ちます。

← 「あなたの言葉から、見つけ出す」に戻る
このストーリーでは

まず搭乗クラス規程と日当支給規程を取得します。地域区分別表は、後の追加調査で参照します。

04

情報の充足判定 / Gap Analysis

「資料を見つけた」と「回答するための条件が揃った」を分けて扱います。必要な属性や前提を点検し、欠けた条件を次の調査へ渡します。検索結果が得られたことだけを回答完了の条件にしません。

← 「でも、足りない。」に戻る
このストーリーでは

役職と行き先は把握済み。しかし、日当金額の確定には「プラハの地域区分」が不足していると判定しています。

05

Agentic RAG / EDTM(Evidence-Driven Thinking Mode)

不足条件に応じて次の調査タスクを組み立て、必要な文書を再検索する制御です。単発の検索・要約と異なり、何を調べ直すべきかをシステム側が決めて進めます。

← 「次の問いを、自分でつくる。」に戻る
このストーリーでは

SHIRAITO自身が「プラハはどの地域区分か」という問いを生成し、地域区分別表を追加検索します。ユーザーが二度目の指示を入力する必要はありません。

06

Evidence Ledger / Verifier

回答に含まれる主張と集めた根拠を結び付け、原文と突き合わせます。出典にたどれる回答を作り、裏付けの足りない内容を安易に断定しません。

← 「確かめる。」に戻る
このストーリーでは

搭乗クラス、地域区分、日当の規程を照合し、回答と参照元を結び付けています。

PRIVATE / SOVEREIGN / GOVERNED

その知能を、
自社のものに。

企業で使うAIに必要なのは、賢さだけではありません。知識の保管場所、アクセス権限、推論をどこで動かすかまで、自分たちで選べること。

01 / SOVEREIGNTY

推論の場所を選ぶ

外部のMaaSから自社のGPUサーバー、閉域(Air-Gap)まで、組織の要件に合わせて推論の実行場所を選択。

02 / GOVERNANCE

どこで動かしても統制する

知能ドメイン、アクセス制御、情報利用の境界を設定。推論の場所が変わっても、同じ基盤で管理。

03 / DELIVERY

導入形態を選ぶ

ソフトウェアから専用環境まで、運用とGPU環境に合わせて検討。

PRODUCT LINEUP

3つの製品から、
組織に合うものを。

共通のプラットフォームの上に、環境と目的に応じた3つの製品を用意しています。Community/Enterprise Control/Enterprise Suite は2026年11月末から提供を予定しています。開始します。

InfiniCloud® AICommunity

無償で始めるAI基盤

対象
個人・開発者・小規模チーム
LLM推論
外部API、またはローカルLLM
データの扱い
推論先を選べます。ローカルLLMを使えば社外に出さず、閉域(Air-Gap)でも運用できます。
主な機能
RAG、AIエージェント、MCP連携、パーソナライズなどの基本機能
GPU
不要
料金・ライセンス
無償(サポートはコミュニティベース)
ライセンス:Elastic License 2.0(ELv2)

InfiniCloud® AIEnterprise Control

GPUを持たずに導入できる自社専用AI基盤

対象
GPUサーバーを持たない企業
LLM推論
外部のMaaS(国内外のサービスから選択)
データの扱い
推論(回答の生成)は外部のMaaSで行います。知識・権限・ログは InfiniCloud AI 側で統制します。
主な機能
共通機能に加え、SSO、権限管理、監査ログ、DLP・個人情報検出、ポリシーエンジン
GPU
不要
料金・ライセンス
個別見積
ライセンス:Enterprise ライセンス

InfiniCloud® AIEnterprise Suite

データを外に出さない自社専用AI基盤

対象
GPUサーバーを自社で調達する企業
LLM推論
自社GPU上のLLM(vLLM、オープンなLLMに対応)
データの扱い
質問から推論、回答まで組織内で完結し、外部のAIサービスにデータを送りません。閉域(Air-Gap)に対応。
主な機能
Enterprise Controlの全機能に加え、追加学習(ファインチューニング)
GPU
自社GPUサーバー(1GPUから)
料金・ライセンス
GPU単位の定額(従量課金なし)
ライセンス:Enterprise ライセンス

AIサービスを提供する事業者向けに

Enterprise Control、Enterprise Suite、LLM Fabric を使って顧客にAIサービスを提供したい事業者向けに、商用提供のためのライセンス(Service Provider License/MaaS Provider License)を用意しています。詳しく見る

INFINICLOUD AI

あなたを覚えてる。
読み解く。根拠まで、たどる。

あなたの組織の知識を、あなたの組織のための知能に。

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EVIDENCE / 架空のデモ資料

この資料はInfiniCloud AIの根拠追跡の動きを示すために作成した架空の例で、実在する社内規程ではありません。

ストーリー中の人物、規程、金額、回答、引用番号は説明用の架空情報です。パーソナライズ機能を有効にした場合の動作を示したイメージです。製品ごとの機能・提供範囲は製品ラインナップをご覧ください。

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