Figena
Accentrust 自社開発のエンタープライズ向け LLM コア。ガバナンスされたデータと承認フロー、センシティブなワークロードのために設計され、Fabric・Guard・Studio・Signals に知能を提供します。
概要
エンタープライズネイティブ LLM
承認・ガバナンス・規制環境に最適化して学習／調整。
Fabric によるグラウンディング
Fabric のセマンティックかつガバナンス済みコンテキストを取り込み、精度ある回答を生成。
Guard が保護
プロンプト／リトリーバル／出力にポリシーを適用し、完全監査可能。
Studio で運用
チーム向けにアシスタント、ワークフロー、エージェントとして提供。
Signals で測定
品質・リスク・ビジネスインパクトを実利用でトラッキング。
Figena を選ぶ理由
企業には、承認やセンシティブデータ、規制ワークフローに耐える LLM が必要です。Figena は Accentrust の中核インテリジェンス層として、ガバナンスされたコンテキストに基づき、ポリシーを順守し、信頼できる成果を出します。
Figena はモデル品質と企業コントロールを両立：Fabric が信頼コンテキストを提供し、Guard がポリシーを適用、Studio がアシスタントを実装し、Signals がインパクトを計測。Figena が AI ネイティブ基盤の“脳”となります。
Figena ができること
根拠ある理解
Fabric のセマンティック層を使い、ガバナンスされたデータで推論し、出典を提示。
- •管理されたテーブル・ドキュメント・ベクターを検索。
- •指標・エンティティ・契約に基づくセマンティックな位置付け。
- •回答ごとに引用、信頼度、リネージを付与。
ポリシーを意識した生成
Guard のポリシーを入出力の全工程で遵守。
- •アクセス範囲に沿ったプロンプト／コンテキストフィルタ。
- •入出力の自動マスキング／レダクション。
- •高リスク操作やセンシティブデータは承認を要求。
ツールを使う推論
Studio 経由でツール・関数を呼び出し、安全チェック付きでオーケストレーション。
- •型付きの関数呼び出しとレート制御。
- •必要に応じ代替モデルへルーティング（コスト／コンプラ対応）。
- •ツール呼び出し、コスト、レイテンシを完全可視化。
継続的な改善
Signals と評価結果で安全性と精度を継続強化。
- •忠実性・安全性・有用性の自動評価。
- •人のフィードバックでプロンプトとリトリーバルを改善。
- •Signals が閾値やプレイブック調整を促す。
Figena の内部能力
ネイティブガバナンス
Guard とネイティブ統合、全リクエストをポリシー順守かつ監査可能に。
セマンティック重視
Fabric のコンテキストを優先し、引用を付与して幻覚を抑制。
アダプティブルーティング
ツール・バックアップモデル間で最適経路を選択（品質×コスト）。
フィードバック駆動
Signals と評価のフィードバックでプロンプト・リトリーバル・ツール計画を継続調整。
アーキテクチャ概要
Figena は Accentrust スイートの中心：Fabric が供給（コネクタ、セマンティック層、契約、ベクター）、Guard が保護（ポリシー、承認、マスキング、監査）、Studio が実装（アシスタント、フロー、ツール）、Signals が監視（検知、予測、推奨、実行）。
主なユースケース
ナレッジ＆検索
ポリシー・製品・技術文書に対する引用付きガバナンス Q&A。
ドキュメント・コパイロット
要約、条項抽出、ドラフト作成。承認とレダクション込み。
オペレーション＆自動化
ツール呼び出しとフローオーケストレーション。ガードレールと監査付き。
意思決定インテリジェンス
ナラティブ、シナリオ比較、Signals と連動したアクション提案。
制御されたモデルハブ
デフォルトは Figena。コスト／ポリシー要件に合わせ代替モデルへルーティング。