コグニウェア社（Cogniware, s.r.o.）は、革新的なAIベースの分析製品と一流のプロフェッショナル・サービスを提供し、クライアントが安全上の潜在的な脅威を特定し、疑わしい行動や犯罪の隠れたパターンを発見できるよう支援していんます。Cogniware社は、Argosと呼ばれるAI搭載データ分析プラットフォームでクライアントをサポートしています。Argosは、調査、詳細分析、パターン検索などのためのセキュリティ機能が満載のデータ分析ソリューションです。Argosプラットフォームは、様々なデータ形式を効率的に収集、リンク、分析するように設計されていましたが、Cogniware社はAIがこのプラットフォームの使いやすさをさらに向上させると考えました。

ArgosはAIを活用してより複雑なデータのやり取りを処理するため、迅速かつ正確なデータ分析が不可欠な法執行機関や商業銀行などの分野で特に役立つ可能性がありました。そのため、Cogniware社はユーザーエクスペリエンスを合理化して、同プラットフォーム全体の効率を高めることを目指しました。システムをさらに直感的で使いやすいものにすることで、ユーザーは自然言語を使用してデータを照会し、クライアントの特定のニーズに合わせてプラットフォームを調整できるようになりました。これは、Argosをすべての研究者に役立つようにするというCogniware社の取り組みを反映しています。

Cogniware社は、IBM watsonx.aiのLLMモデルをArgosプラットフォームに組み込むインテグレーションのパイロット（試験的導入）を実施すべく、IBM Client Engineeringとパートナーシップを組みました。同チームは、システムが自動的に分析パターンを生成して、ユーザーが自然言語でデータをクエリできるようにすることに重点を置きました。このパイロットにはCogniware社とIBMの担当者が参加し、数か月間実施されました。パイロットの対象範囲には、Cogniware社の内部データと外部データ・セットが含まれ、システムの機能を確実に評価することができました。

パイロット期間中、重要な要素は、LLMを使用してフリーテキストクエリを構造化された分析パターンに変換し、それによって誤った結果や誤解を招く結果をもたらす可能性のあるモデルのハルシネーションのリスクを最小限に抑えることでした。Cogniware社のセールスマネージャー、Dominik Regner氏は次のように述べています。「重要な意思決定には、正確な結果が必要です。ハルシネーションやLLMによるミスの余地はありません。」パイロットでは、テキストを要約してエンティティを抽出するためにLLMが組み込まれ、プラットフォームの全体的な効率が向上しました。「私たちは2つの主な目標に焦点を当てました。LLMを使用して非構造化ドキュメントを処理し、抽出した知識をグラフに追加できるようにすることと、自然言語を使用してグラフデータを効率的にクエリできるようにすることです。これらすべてを直感的で安全性の高い方法で行うことができます。当社のクライアントは、機密データの安全対策に対して絶対的な信頼性を必要としています。IBMチームの協力により、ビジネス指向のユーザーにセルフサービス分析ソフトウェアを提供するという当社の取り組みに大きな変革をもたらしました」と Cogniware社のプロダクトマネージャー、Martin Kovář氏は説明します。