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Arya.ai、一般的なLLMを分野特化型のエキスパートに変えるMCPアプリケーションを発表
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Arya.ai

13 5月, 2025, 18:35 JST

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ムンバイ(インド)およびニューヨーク, 2025年5月13日 /PRNewswire/ -- Arya.aiは本日、APEX MCP(モデル・コンテキスト・プロトコル)クライアントおよびサーバ・アプリケーションのリリースを発表しました。これは、汎用の大規模言語モデルを検証可能な分野特化型のエキスパートに変えることを目指した画期的なオーケストレーション・レイヤーです。

LLMが顧客サポート、運用、コンプライアンスのワークフローに不可欠なものになるにつれ、分野固有のタスクにおけるハルシネーション、不整合、信頼性の低下というよくある問題が発生します。Arya.aiの答えは、あらゆるLLMに分野の知識を組み込んで信頼性を高める、事前トレーニング済みのアプリケーションのモジュール・レイヤーというものです。

Continue Reading
Arya.ai Unveils MCP Applications to Transform Generic LLMs into Domain-Specific Experts
Arya.ai Unveils MCP Applications to Transform Generic LLMs into Domain-Specific Experts

「MCPの中核はオーケストレーション・エンジンであり、GenAI主導のアプリケーションにドメイン・コンテキスト、ハルシネーションの減少、精度をもたらします」とArya.aiの創設者であるDeekshith Marla氏は述べています。「重要なのは、単に賢くプロンプトを設計するだけではなく、検証・実証された専門知識という基盤の利点を活かすことができるということです。」

大規模なドメイン・ラッピング(分野に特化した知識の実装)

AryaのMCP対応APEXプラットフォームは、100種類以上の事前構築済みAIモジュールを基盤LLMに組み込んでいます。これにより、チームは財務、コンプライアンス、プライバシー、顧客エクスペリエンスなどにまたがるワークフローを作成できます。各モジュールは、財務諸表の分析、信用評価、文書詐欺の検出、身元の確認、音声分析、保険金請求の処理など、さまざまな微妙な分野固有のタスクを処理できるように設計されています。

モジュールは、検索可能なカタログを介して検出し、JSON-RPCを介して呼び出し、APEXのコード不要のUIを介して連鎖させることができます。データの抽出、ルールの適用、コンテキストの前処理など、各モジュールは分野に基づく入力でLLMをラップし、その出力を事後検証することで、設計上AIを信頼できるものにします。

すぐに接続、すぐに運用、しっかりと管理

MCP Serverはモジュールの検出、実行、およびログ記録を処理し、MCP Clientは前処理とLLM統合を調整します。

特定のLLMに依存しないため、完全な柔軟性を企業に提供します。

では、このソリューションが他と一線を画す特長とは何でしょうか。

  • 監査対応AI:すべてのモジュール呼び出し、プロンプト、LLM応答がログに記録され、追跡可能性とコンプライアンスが確保されます。
  • 書き換え不要の統合:アプリケーション・ロジックに触れることなく、モジュールを追加または交換します。
  • スケーラブルな構成:「PII Redaction(個人情報の削除) → Sentiment Analysis(センチメント分析) → Executive Summary(エグゼクティブ・サマリー)」などのモジュールを1つのフローにまとめ、強力なAIワークフローを作成します。

企業におけるユース・ケースの例

銀行は、複数のアプリケーション間を移動することなく、取引文書を解析し、リスクを評価し、レポートを生成できるようになりました。

RegTech企業は、完全な監査証跡を使用してコンプライアンス・ワークフローを自動化できます。また、カスタマー・エクスペリエンス・チームは、フィードバックから洞察を抽出し、サポートの問題を分類し、次のアクションを即座に推奨できます。

今後の展開

Arya.ai(Aurionpro傘下の企業)は、APEX + MCP Sandboxのアーリー・アクセス提供を開始します。これにより、企業はビジュアルUIを通じてモジュール・チェーン、LLM構成、オーケストレーションなどを直接実験できるようになります。

このプラットフォームにより、自動化、リスク分析、コンプライアンス、顧客サポートのいずれの用途であっても、完全な制御と追跡可能性を備え、独自のデータを使用してドメインラップされたAIワークフローをチームは迅速に構築およびテストできるようになります。

MCPを中核に据えたArya.aiは、1つの1つのモジュールを積み重ねることで、検証可能で、コンプライアンスに準拠し、拡張可能なインテリジェンスを構築します。

詳細またはデモをリクエストするには、https://arya.aiをご覧ください。または下記にお問い合わせください:[email protected] 

写真:https://mma.prnewswire.com/media/2684783/Arya_ai_MCP_Applications.jpg
ロゴ:https://mma.prnewswire.com/media/2620540/5312999/Arya_ai_Logo.jpg

SOURCE Arya.ai

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