ラベル付きの例から学習
チームがすでに使用しているカテゴリと判断基準をモデルが学習できるよう、過去に分類したテキスト行やラベル付き画像フォルダをアップロードします。
StayCharted
StayChartedは、チームが分類済みの例でテキスト・画像分類モデルを学習。記録の分類、依頼の振り分け、データのマッピング、不確かな予測の人手確認を支援します。
チームのカテゴリで学習するAIモデル
StayChartedは、チームがすでに分類した例でモデルを学習する、業務に特化した分類・データマッピングプラットフォームです。サポートチケット、商品カタログ、請求書、契約書、サプライヤー情報、依頼、文書、画像など、繰り返し発生する判断に対応します。
作成したモデルを使って、新しい記録の分類、作業の振り分け、ラベルの標準化、受信した値の社内カテゴリへのマッピング、候補の一致判定ができます。予測には信頼度情報が含まれるため、明確な結果はファイルやシステム内で処理を続け、不確かな結果は人手によるレビューに回せます。
主な機能
さまざまなモデルタイプを利用
単語ベースのClassifier Models、意味を認識する事前学習済みのAI Classifier Models、より複雑なテキストの違いに対応するために自社の例で学習するDedicated AI Modelsから選択できます。
ファイル、アプリ、APIで予測を実行
CSVまたはExcelファイルに入力したり、Essentials以上のプランでAPI経由でモデルを呼び出したり、ClaudeやChatGPTからテキストモデルを利用したりできます。画像モデルはZIPアップロードまたは画像リンクの一覧に対応します。
不確かな結果をレビューに振り分け
すべての結果に信頼度が含まれます。選択したしきい値を下回る結果はレビューキューに入り、レビュー担当者が後続の学習に向けて確認または修正できます。
機密テキストを確認・マスク
テキストの学習前に、複数の種類の個人情報や秘密情報を特定し、該当する値をマスク、除外、または保持できます。マスク処理は、マスク済みの例で学習したモデルが新しいテキストを読み取る際にも適用されます。
利用前に性能を評価
学習から除外した行や画像でモデルをテストし、正解率とカテゴリ間の混同を確認して、人手によるレビューが必要になる可能性のある結果数を推定できます。
実用的なユースケース
サポートと依頼の振り分け
過去に分類したチケットを使って、受信した顧客からの依頼に適したキューやチームを提案し、曖昧な依頼はレビューに回します。
商品・在庫の分類
既存のカタログ分類体系を新しい商品説明や写真に適用し、小売、Eコマース、在庫管理のチームが入荷品を一貫して分類できるよう支援します。
経費・請求書の分類
承認済みの経費や請求書の例から学習し、新しい財務記録に一貫した経費コードやラベルを提案します。
サプライヤーデータと記録のマッピング
サプライヤーの用語を標準化し、ソースのコードや説明を社内カテゴリに変換するとともに、承認済みの例を使った記録の照合を支援します。
文書、CRM、画像の一次判定
担当者がワークフローを完了する前に、契約条項、業務文書、CRMの問い合わせ、検査写真、損傷画像を組織固有のカテゴリに分類します。
Pros and Cons
Pros
- チームがすべてのルールをゼロから定義する必要がなく、既存のラベル付きの例から学習できます。
- 単語ベースのカテゴリ、意味に基づくテキスト分類、業務上の例で学習した専用モデルに対応し、テキストと画像の両方を分類できます。
- 学習から除外したデータでのテスト、カテゴリ間の混同情報、信頼度スコア、監督付きワークフローを支援するレビューキューを備えています。
- Freeプランではファイルベースのワークフロー、Essentials以上のプランではAPIアクセスを提供し、ワークスペースプランではチームメンバーを無制限に追加できます。
- 学習前に、重複する例、重複するカテゴリ、サンプル数が少ないカテゴリ、複数種類の機密テキストを確認できます。
Cons
- ファイルワークフロー、有料プランでのAPI利用、ClaudeやChatGPTの利用以外について、詳細なエンドツーエンドのワークフローや連携情報は、利用可能な製品資料では限られています。
- 信頼度スコアは不確かな予測の特定に役立ちますが、製品の説明では、信頼度の高い予測でも誤る可能性があるとされています。評価とレビューは引き続き必要です。
- 機密データチェックでは現在、氏名、住所、自由記述の医療情報は検出されないため、ユーザー自身で削除する必要があります。
FAQ
StayChartedでモデルを学習するにはどうすればよいですか？
テキストと各行に割り当てたカテゴリを含むスプレッドシートをアップロードするか、カテゴリ別フォルダに整理したラベル付き画像をアップロードします。StayChartedは、学習前に重複行、重複するカテゴリ、サンプル数が少なすぎるカテゴリ、検出可能な機密情報がないか例を確認します。ラベルのない行をグループ化し、チームでカテゴリ名を付けることもできます。
StayChartedは不確かな予測をどのように処理しますか？
各予測にはカテゴリと信頼度スコアが含まれます。選択した信頼度レベルを下回る予測はレビューキューに送られ、担当者が確認または修正できます。修正内容は次のモデルバージョンで使用できます。
学習済みモデルはどのように利用できますか？
テキストモデルは、CSVまたはExcelファイルへの入力、Essentials以上のプランでのAPI経由、またはClaudeとChatGPTから利用できます。画像モデルは、ZIPファイルまたは画像リンクの一覧から新しい画像を分類でき、顧客独自のアプリからも利用できます。
どのような機密データチェックを利用できますか？
テキストの例について、認識可能なメールアドレス、電話番号、決済カード番号、IBAN、米国の社会保障番号、IPアドレス、パスワード、APIキー、リンク内の認証情報を確認します。検出された値はマスク、該当する行の除外、または保持が可能です。氏名、住所、自由記述の医療情報は現在これらのチェックでは検出されないため、手動で削除する必要があります。
StayChartedにはどのようなプランがありますか？
Freeワークスペースを利用できます。有料ワークスペースはワークスペース単位の月額制で、Essentialsは月額49ドル、Businessは月額99ドルと記載されており、Enterpriseはカスタム料金です。VisionアドオンはEssentialsとBusinessで利用でき、料金はプラン別に別途記載されています。
Quick Facts
- 製品カテゴリ
- ビジネス向けAI分類・データマッピング
- 入力
- 分類済みテキスト行、CSV/Excelファイル、ラベル付き写真、ZIPフォルダ、画像リンク
- 出力
- 信頼度情報付きのカテゴリ、マッピング、一致候補、または振り分け候補
- レビューワークフロー
- 信頼度の低い結果は人手によるレビューキューに入れられます
- プラン
- Free、Essentials（月額49ドル）、Business（月額99ドル）、Enterprise（カスタム料金）
- 課金単位
- ワークスペース単位の月額制。有料プランではチームメンバーを無制限に追加できます
StayChartedの代替品
Mindcase
Mindcaseは、Webサイトや主要オンラインプラットフォームから構造化データを抽出できるWebデータAPIとコンソールです。プロンプトまたはAPIでクリーンな行データを取得でき、前払いのレコード単位課金に対応します。
Mailercloud Email Verifier
Mailercloud Email Verifierは、メールアドレスを一括・個別・APIで検証し、バウンス削減と配信率向上を支援。配信前のリスト整理や追加時の確認に最適です。
NewsCatcher Platform
NewsCatcher Platformは、Web検索結果からカスタムニュースデータセットを生成し、記事を監視できるWebアプリです。分析やAIワークフロー向けに、引用付きの構造化レコードを作成できます。
Happenstance
Happenstanceは、つながったアカウント全体から人脈、共通のつながり、紹介候補を見つけるAIネットワーク検索ツールです。個人利用、チーム共有、API・MCP・Slack連携に対応。
YouTube Comments Exporter
VeerexaのYouTube Comments Exporterは、YouTube動画のコメントをブラウザ上で抽出し、CSVまたはJSONで分析・エクスポートできるツールです。サーバー処理不要で素早く確認できます。
AnySearch
AnySearchは、エージェント向けのAI検索基盤。MCP、Skill、REST APIで構造化結果を返し、最新の機械可読情報を使う自動化ワークフローに最適です。