HyperTwin: COBOL専門家が退職する前に組織知を保存
HyperTwinはメインフレームエンジニアリングチームのための生きた知識キャプチャシステムです。ベテランエンジニアがCOBOL、JCL、CICS、z/OSのワークフローをどう操作するかを観察し、各セッションを監査可能で検索可能なエキスパートモデルに変換します——退職、組織再編、引き継ぎを越えて組織の知識を存続させます。
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キャプチャ
HyperTwinは専門家とシステムからトライバル知識を継続的に記録します。
ツイン
継続的に更新されるオペレーションのデジタルツインを構築します。
回答
組織全体でHyperTwinに即座の引用付き回答を求めてください。
HyperTwin は、AI のインタビューを通して専門家の知識をキャプチャします。
リーダーシップチームがHyperTwinを選ぶ理由。
速く進み、精度を維持
専門家のキャプチャから公開されたガイダンスまで手動の下書きなし。
AIによるインタビュー
構造化されたセッションで深い運用知識を抽出。
ドメイングラフ
ナビゲート可能な知識ノードとしてエンコードされた専門知識。
信頼スコア
すべての主張が評価、出典明示、監査可能。
自信を持って協力
エンジニアリング、オペレーション、フィールドチームのための単一の真実の源。
幻覚ゼロ
検証済みの専門家データに厳密に限定。
引用付き回答
すべての回答がその正確な出典にリンク。
コンテキスト認識
組織の用語とシステムを理解。
知識を活用
精度のために構築された検索可能な環境に統一されたトライバル知識。
24時間365日利用可能
スケジュール調整不要、適切な人を待つ必要なし。
一貫した品質
1回聞いても千回聞いても同じ回答。
需要に応じてスケール
チームが成長しても追加の人員不要。
HyperTwinは、メインフレームのエンジニアリングチーム向けの、暗黙知の記録・抽出システムです。HyperTwinは、シニアエンジニアがCOBOL、JCL、CICS、z/OSのワークフローをどのように操作するかを観察し、各セッションを検索可能で監査対応のエキスパートモデルに変換することで、退職や組織再編、引き継ぎが発生しても組織のナレッジを存続させます。HyperTwinは、最後のSMEが退職してしまう前に、その専門知識をチーム全体が24時間365日利用できるようにします。
HyperTwinは、専門家から組織のナレッジを抽出するために、AI主導のインタビューを継続的に実行します。コンテキストに応じた追加質問を生成する多段階のAI主導コードインタビューを実施することで、SMEが持つ深いロジックを抽出し、組織のナレッジの空白を埋めます。
HyperTwinのデジタルツインは、SMEの業務知識と手順のワークフローを、検索可能で監査に対応したエキスパートモデルに統合します。チームはデジタルツインに照会し、抽出されたSMEの組織的ナレッジを用いて複雑なシステムの問題を解決します。
HyperTwinはセマンティックナレッジグラフを使用して型付きエンティティと階層を推論し、従来の類似性検索の枠を超えます。また、手順に関する指示と概念的な事実を分離することで高精度の検索を実現し、日常業務や重大な問題の発生時に、引用元を明記した回答を即座に提供します。
HyperTwinは、複数のエキスパートセッションにわたるロジックに対して、インテリジェントな重複排除と統合を適用します。HyperTwinが抽出したすべてのコンセプトは、完全な監査可能性を確保するために情報源となるインタビューに直接リンクされています。さらに、デジタルツインは、日常業務や重大な問題の発生時に、引用元を明記した回答を即座に提供します。
HyperTwinは、システム自体の状態だけでなく、SMEがどのように操作しているかをキャプチャし、マルチモーダルなキャプチャを通じて複雑なワークフローや運用ロジックを復元します。また、画面認識型の統合を使用して視覚的なワークフローを理解します。
HyperTwinは、完全にオンプレミスまたはVPC内にデプロイされます。
専門知識を永続させる。
熟練者のワークフローが組織から失われる前に捕捉し、再利用、監査、拡張できる運用プレイブックへ変換します。