Fortune 500の製薬企業、
300万ドルを節約

課題：

Snowflake、Tableau、SharePoint 間でのデータリクエストに3週間かかっていた。

解決策：

SWIRLが既存システムにAIを直接接続し、移行なしで即時のデータインサイトを提供。

結果：

アナリストの時間を20％節約する見込みで、移行コスト300万ドルを回避。

プラットフォーム：

Redhat Enterprise Linux

SSO：

Ping Federate

コネクター：

MS Teams, MS Sharepoint, Thoughtspot, Snowflake, Google BigQuery, AWS OpenSearch

LLM：

Azure/OpenAI GPT-4 他

ユーザー数：

3,000以上

米国政府機関、エアギャップ型検索を導入

※エアギャップ型検索：外部ネットワーク（インターネットや他の内部ネットワーク）から完全に隔離された環境で行う検索

課題：

複数の機密環境において安全な検索が必要。

解決策：

SWIRLをオンプレミスで導入し、完全なデータ隔離を実現。

結果：

コンプライアンスを維持しながら、ミッションクリティカルな安全な検索を実現。

プラットフォーム：

物理サーバー、プライベートクラウド（DNSなし、インターネット接続なし、プライベート証明書、相互TLS）

SSO：

カスタムRBAC（ロールベースアクセス制御）

コネクター：

OpenSearch, PostgreSQL, MongoDB, カスタムAPI

LLM：

fine-tuned Llama 3.3 他

ユーザー数：

－

AI企業、ホスティングコストを削減

課題：

クライアントデータのホスティングにかかるコストが持続不可能に。

解決策：

SWIRLがOneDrive、PostgreSQL、Google BigQuery、OpenSearch、MongoDBに保存されたクライアントデータへの安全なアクセスを実現。

結果：

ホスティングコストを大幅に削減し、事業継続性を確保。

プラットフォーム：

Azure

SSO：

Microsoft Entre ID

コネクター：

MS Teams, MS OneDrive, Box, Elastic, AWS Kendra

LLM：

Anthropic Claude, Llama 3.1

ユーザー数：

500以上

不動産会社、契約リスクを削減

課題：

PDF内に埋もれた契約条項が見つけにくく、法的リスクを招いていた。

解決策：

SWIRLがBox、OneDrive、Azureに保存された契約から重要な情報を抽出するのを支援。

結果：

見落とされていたコンプライアンス問題を特定し、リスクを軽減、契約管理を簡素化。

プラットフォーム：

SWIRLによるホスティング

SSO：

Microsoft Entre ID

コネクター：

MS OneDrive, Box, ローカル共有ファイルシステム, PostgreSQL

LLM：

Azure/OpenAI

ユーザー数：

－

エンタープライズSaaS企業、
契約検索を効率化

課題：

MS Teams、SharePoint、Salesforce に分散した重要な契約データ。

解決策：

SWIRLのオンプレミス導入により、正確で安全な検索を実現。

結果：

重要な契約データへ即座にアクセスでき、無駄な時間を排除。

プラットフォーム：

AWS

SSO：

Okta

コネクター：

MS Teams, MS Sharepoint, Sharepoint（オンプレミス）, ServiceNow

LLM：

Azure/OpenAI

ユーザー数：

150