データ収集エージェント
データ所有者向けのガイド付きエージェント型ワークフローで、サプライヤーデータや社内データを収集できます。このエージェントは年中無休で24時間稼働し、自動提案、リマインダー通知、、指定されたアンケートへの自動入力を行います。
データ収集を簡単に自動化
- まずは公開情報を取り込み、ガイダンス、自動リマインダー、カスタマイズ可能なデータテンプレートを使用して、データ所有者、サプライヤー、またはポートフォリオ企業からもデータを収集します。
- より迅速な応答収集、催促の手間削減安全なリンクを1つ送信しておけば、エージェントがガイド付きチャット、コンテキスト、フォローアップを使いながら24時間体制でワークフローを処理するため、メールで催促しながら応答を集める必要がなくなります。
- 完全で一貫性のある回答を取得煩雑なスプレッドシートを使用しなくても、サプライヤーがPDF/XLS/CSVの生データをアップロードするだけで、エージェントがデータをマッピングして標準化し、一般的なフォーマット問題を修正してからデータを取り込みます。また、データ品質の問題や異常が早い段階で通知されるため、計算時に障害となる前に解決できます。


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催促の手間を削減。
よりレポート作成に役立つデータ
データ収集は反復可能なワークフローを実行すると、チームが管理業務ではなく意思決定に集中できます。
スプレッドシートをメールで送付し、サプライヤ
クリーンアップ、調整、繰り返し
延々と続く再作業、不十分な監査証跡
サプライヤーデータを大規模に収集
取り込みと検証の自動化
レビュー、承認、追跡
信頼できる収集
データ収集エージェントが、機密性の高いサプライヤーデータおよび社内データを処理します。この機能は、応答の安全性が確保され、データ所有者がすべてを掌握でき、すべての出力がレビューしやすく構造化されるように設計されています。
データ所有者からプラットフォームへのア
クセスは不要サプライヤーと事業部門は、ログイン不要の安全なチャットリンクを通じて応答します。共有データを各自で管理でき、回答は指定された相手にのみ共有されます。
ドキュメントを送信情報と一緒に保持デー
データ所有者が補足資料(請求書、レポートなど)をアップロードすると、各ドキュメントが送信情報と関連付けられ、ワークスペース内で承認されたユーザーからのみアクセス可能になります。
送信前の検証実施エージェントが不完全
な回答や矛盾する回答をチェックし、データ所有者に不足を補うよう通知します。このためユーザーはフォローアップに追われず、欠落のない構造化データを受け取ることができます。
出力を追跡可能な整理された状態に維持
すべての回答がタイムスタンプ付きで記録され、ダウンロード可能なスプレッドシートに整理されるため、誰がいつ何を提出したかを簡単に監査できます。
よくあるご質問
See how Unravel AI Agents simplify reporting, boost accuracy, and accelerate climate action.
サプライヤーは当社のシステムにログインせずに回答できますか?
はい。データ所有者は、お客様の送信するガイド付きチャットのリンクを通じて回答します。セキュリティが確保された対話の中で段階を負って質問に回答し、必要に応じて補足資料をアップロードできるほか、プラットフォームへのアクセス権限や認証情報なしで参加できます。
データ所有者が、回答を入力する代わりに別のドキュメントを提供した場合はどうなりますか?
エージェントは、補足の証憑としてドキュメントを受け入れ、OCRを使用してデータ収集に必要な関連情報を抽出します。その後、チャットの回答とアップロードされたファイルの両方に基づいて、データ所有者に代わってアンケートに入力します。
同じアンケートを複数のデータ収集で再利用することはできますか?
はい。アンケートをテンプレートとして保存すれば、同じ構造を以後は毎回再利用できます。そのため、さまざまなサプライヤー、事業部門、ポートフォリオ企業からデータを収集する方法を標準化でき、ゼロから作り直す必要がなくなります。
エージェントを使うにはデータ収集の専門知識が必要ですか?
いいえ。ワークフローはガイド付きです。ユーザーが必要なデータを定義すると、エージェントがデータ所有者とのやり取りを処理します。最終的な出力結果をユーザーが確認できるほか、必要に応じて質問ごとの検証ルールや指示を調整することもできます。
データ収集ワークフローの完了時には、何が得られますか?
応答が構造化されているため、後続するワークフローでそのまま使用できます。データは、テンプレート構造に基づいて整理され、質問ごとの指示に基づいて検証され、提供された補足資料へのリンクも含んでいます。
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Bring one dataset or one use case. We’ll show you how the agents run it end-to-end, and what “review-ready” looks like in practice.
