"AI That Gets How You Work" あなたの仕事を理解して、働くAI QueryPie AI is here to help you achieve successful AI transformation in your business. まずは小さく、失敗しないAXを始めよう
Tokyo, Seoul, San Francisco
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[プレスリリース]QueryPie AI、機密情報検知に特化した意思決定AIモデル「QEV」を開発。
日本語・英語・韓国語の社内文書3,167件による評価で検知率99.69％、検知漏れは商用AIモデル比で約91.3％減（46件→4件）でした。
発表内容🔗 querypie.ai/news/qev-decisio…
#DLP #AIセキュリティ #情報漏えい防止
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【🎙️ WBN Live アーカイブ公開】
本日、CEOのBrant(@Brant_Hwang)と日本法人代表の有延が「WBN(@WBN_live)」に出演しました！
デスクトップAIエージェント「Aru（アル）」の
ライブデモから日本戦略まで、約1時間の濃い内容です。
▶️ piped.video/watch?v=OF2_ZdjG…
🧵 詳細はスレッドで👇
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🇯🇵 なぜ日本？ Brantが語った理由
韓国出身・元カカオ最年少エンジニア
→ 米国YC（Yコンビネーター）W2020採択
→ 3年前に初来日、有延と出会う
→ Z Venture Capital・Salesforce Venturesから調達
→ 昨年、日本に移住・フルコミット
「決めたことを最後までやり遂げる。日本の強みだと思う。」
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🛠️ AIツール導入は「プロダクトを渡して終わり」ではない。
▶ 顧客業務の暗黙知を形式知に変換
▶ 最適なLLM（OpenAI・Anthropic・ローカル）を選定・テスト
▶ 業務ごとにAI化の範囲を設計・伴走
「AIで何ができるか、ではなく
どのペインを解消したいかから入る」── 有延
#エンタープライズAI
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QueryPie AI retweeted
「AIを持っている側にも、弱みがあります」LLMを持たない会社の勝ち筋を、@QueryPie の有延さんに聞きました。答えは「AIを水道の水にする」です。
QueryPie AI日本代表の有延さんに、企業へのAI導入の入り口を聞きました。技術の移り変わりが早いからこそ、ニュートラルなラッパーとしての価値提供にこだわること。
そして営業の訪問準備や提案書づくりのような、毎日繰り返す仕事の効率を上げる。そのときに同じくらい重要なのがコストだ、と。
✅いま企業が悩んでいるのは「OpenAIか、Anthropicか、これから出てくるGrokか」。最新のものが一番いいが、他のベンダーがすぐ上回るものを出し、値段も下がっていく
✅有延さんは、Claude Codeなどのツールを「ベンダーロックをするための一つのソリューション」と見ています。だからそこを避ける
✅「AIそのものが水道の水のようにインフラになるのではないか。琵琶湖の水であろうが霞ヶ浦の水であろうが、水は水」
✅ やることは、俗に言うラッパー。ローカルLLMも含めて、用途に合ったモデルを使える環境を用意し、その上で動くエージェントやアプリは影響を受けない。スイッチングコストをほとんどなくす
✅いま現場で起きているのは利用制限。「使いすぎて当初の予算をオーバーして、使えないんです」。
有延さんはこれを企業の成長の阻害要因と呼びます。逆に、どんどん使ってAIを業務に欠かせないものにするほうが重要だと
有延さんの言葉は「持つ者の弱み」と「持たざる者の強み」です。LLMを持つ強みはあるが、弱みもある。
持たない側は、セキュリティを強化して、事故が起きても監査ログがすぐ取れる環境を、どのLLMでも用意する。それで「非常にいい立ち位置でビジネスができる」と話します。
モデルを持つ会社が垂直に統合を進める流れもあるので、中間に立つ層がどこまで価値を保てるかは、これから分かれるところだと思います。
同じ日に、推論コストで沈んだ会社の話もしました。創業5年のCharacter.AIが破産し、月の売上8.5億円に対して推論の費用が月13億円出ていく構造が裁判所の書類で見えています。
使うほど原価が増える設計か、使うほど安くできる設計か。企業側がAIに払うお金の設計も、同じ問いの前にあります。
フル動画は以下より👇🏻
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【企業向け】マルチエージェント入門｜A2Aから学ぶ、AIエージェントの次の潮流 を公開しました！ querypiejapan.connpass.com/e… #AIエージェント
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ローカルの資料整理、比較調査、文書作成を、いつもそばにいるAIへ。
デスクトップAIエージェント「Aru（アル）」の提供を開始しました。
自然言語で仕事を依頼すると、Aruが作業を進め、「Aruコンパニオン」が進行状況を動きで伝えます。
aru.querypie.ai?utm_source=x…
#Aru #AIエージェント
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【企業向け】超実践！成果を生むAIエージェント活用事例ウェビナー を公開しました！ querypiejapan.connpass.com/e… #AIエージェント
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【戦略的協業のお知らせ🤝】
QueryPie AI × アシストAIテラス
企業のAI活用を「安全に、成果へ」つなげる新しい協業がスタートします。
AIエージェント・MCPのガバナンスを支える基盤「QueryPie AIP」を、
アシストAIテラスが日本国内で提供・導入支援。
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詳細はプレスリリースをご覧ください👇
querypie.ai/news/21/ashisuto…
#QueryPieAI #AIガバナンス #AI活用 #AIエージェント #MCP #アシストAIテラス
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Article posted! FDE（Forward Deployed Engineer）が使う技術スタック── LLM・MCP・RAG・AIエージェントの現場実装 qiita.com/QueryPieAI/items/d… #Qiita #FDE
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「AIを入れたけど、現場に定着しない」
この課題を現場から解決するのが FDE（Forward Deployed Engineer）
QueryPie AIはこの度、日本でのFDE採用を開始しました。
日本チームの【1人目FDE】を募集しています🧵
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すでにCEO BrantらがFDEとして日本企業のAX推進を支援してきました。
その実績をベースに、FDEビジネスをさらに拡大。
今回、日本での採用を本格始動します。
小さなチームだからこそ、
CEOと直接動ける・事業を一緒に作れるポジションです。
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求めるのは：
・LLM / MCP / RAG / AIエージェントへの関心
・技術×ビジネスで動けるマインド
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「1人目」ならではの裁量と成長機会があります🔥
👇詳細・応募はこちら
jp.indeed.com/job/forward-de…
#FDE #AIエンジニア #エンジニア採用
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まもなく11:30より開催です！
大容量ファイル環境でRAGを安定させるには、回答生成の前にある「根拠検索」の設計が重要です。
文書カード、LLM Wiki、日本語検索の実践をライブデモで紹介します。
下記ページから登録いただくとYouTube LiveのURLが入手できます！
querypiejapan.connpass.com/e…
#RAG
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