製品
Quescall
アンケートを自動で回答 — 自社の回答履歴をもとにAIで支援。サプライヤー・コンプライアンス・セキュリティのアンケートにおける、何時間もの「コピー&ペースト」作業を解消します。
Quescallの仕組み
サプライヤー自己評価、セキュリティ・アンケート、コンプライアンス監査、ESGレポーティング、RFP回答 — 多くの企業では、類似アンケートに対して同じ回答を毎回探し直し、書き直しています。Quescallはこれを終わらせます。受信したアンケートを取り込み、各設問を自社の回答履歴と自動照合し、該当する回答を提案します。
- アップロード:PDF、Word、Excel — Quescallが設問を構造化して抽出します。
- ベクトル埋め込みによる意味検索(PostgreSQL + pgvector):完全一致だけでなく、意味的に近い過去の回答を探し出します。
- AIフォールバック:履歴に該当がない場合はLLMが回答 — Claude(Anthropic)、OpenAI、Mistral、またはローカルモデル(Ollama / LM Studio)から選択できます。
- レビュー・ワークフロー:ご自身で確認、補完、却下が可能 — 承認なしに送信することはありません。各回答に確信度(confidence)が表示されます。
- 学習:承認された回答は回答履歴に戻され、今後の提案を改善します。
- 出力:記入済みアンケートをPDF化(Gotenberg経由) — ダウンロードまたはメール送信。
Quescallは独自サーバー上のWebアプリケーション(オンプレミス)として稼働します。回答履歴および埋め込みは、お客様自身のPostgreSQLデータベース内に留まります。ローカルAIモデルを使用すれば、外部クラウドへの接続なしに完全に動作するため、規制環境でも利用可能です。
Quescallの構成
取り込み & 抽出
PDF · DOCX · Excel
- 一般的な形式の受信アンケートのアップロード
- PDFフォームを含む、設問の構造化抽出
- 複数アンケートの並行管理
マッチング & AI
pgvector + マルチプロバイダLLM
- pgvectorによる回答履歴のベクトル検索
- AIフォールバック:Claude、OpenAI、Mistralまたはローカル(Ollama / LM Studio)
- 回答提案ごとの確信度(confidence)表示
出力 & 学習ループ
PDFジェネレータ + AnswerHistory
- 記入済みアンケートのPDF生成(Gotenberg)
- メール送信または直接ダウンロード
- 承認された回答はAnswerHistoryに反映され、システムが学習します
QuescallはDocker環境において、.NET 8アプリケーションとPostgreSQL 16(pgvector)で稼働します。当社ホスティング、お客様自身のクラウド、または完全オンプレミスのいずれかを選択可能 — ご要望に応じ、外部モデルAPIを一切利用しない構成も可能です。
ライブインスタンスは quescall.csbg.de でご覧いただけます — テストインストール、オンプレミス導入、個別カスタマイズについてはお気軽にお問い合わせください。