今日のAIモデルは複雑なタスクを推論できますが、現在のファンドレポートの識別やシステム間のエンティティの一致付けといった業務コンテキストに欠けています。RizzoliとEdwardssonによって2018年に設立されたV7は、AIシステムに業務運営を教えるためV7 Goを作成しました。V7 GoはGPT-5.6 Lunaを使用して数百万のファイルから情報を抽出し、MCP検索と数百ステップにわたる反復可能ワークフローのためのエンティティ、関係、証拠を接続するContext Graphに整理します。

Context Graphは、エージェントがすべてのリクエストでコンテキストを再発見するという問題、つまり時間を浪費し重要な情報を逃す問題を解決します。データが到着すると、V7 GoはShare PointやGoogle Driveなどのリポジトリに接続し、エンティティをスキャンして、長いコンテキスト方式よりも低コストで高速に移動できるグラフを構築します。システムは監査可能なトレイルを維持し、引用された証拠を元のソースにそのまま残します。

HERBベンチマークでは、V7の検索システムは69%改善し、ハルシネーションは38%削減されました。顧客は大幅な成果を報告しています。アセットマネージャーは取引を21倍速くスクリーニングし、丸一日かかるプロセスを15分間に短縮しています。また、金融サービスチームはレビュー時間を100時間超から10時間未満に削減し、各エンゲージメントで12,000ドルの専門家コストを削減しました。

主要エンティティ：企業：V7、OpenAI | 人物：Alberto Rizzoli

FAQ：V7のContext GraphはAIエージェントのパフォーマンスをどのように向上させますか？

Context Graphは、エージェントが直接照会できる構造化された最新の業務コンテキストを提供し、すべてのリクエストで情報を再発見する必要をなくします。文書からのエンティティ、関係、証拠を接続し、検索時間を削減し、複雑なワークフローの精度を99.9%まで向上させます。