言ってみればいい。 章ごとに。
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皆さん、おはようございます。ようこそ。IN-COM Data Systemsのシュロモ・フリーマンです。そして、舞台裏ではCTOのアミ・サデと、彼の素晴らしい開発チームが支えてくれています。皆さん、ありがとうございます。今日は、私たちが長年目指してきた日です。長年にわたり、皆様は私たちを信頼してくださっています。 SMART TS XL コードの理解を助けるために。何百万行、中には数十億行もある。メインフレーム、分散システム、COBOL、Java、データベース、すべて。検索、探索、発見、分析、フローチャート、複雑性。皆さんの多くは、いわゆるパワーユーザーの真のエキスパートになりました。ありがとうございます。今日、何かが変わります。しかも大きな変化です。検索する必要がまったくなくなったらどうでしょう？言うだけで済むようになったらどうでしょう？想像してみてください。スマートフォンを取り出して、Claudeを開いて、「会社のすべてのプラットフォームとすべてのシステムで税コードが更新されている場所はどこ？」と言ってみてください。すると、すぐにわかります。ファイル状態を確認せずにファイルを開くすべての COBOL プログラムのリストを教えて、と言えたらどうでしょう？あるいは、これらの 3 つのデータセットを廃止した場合、どのような影響があるでしょうか？何が壊れるでしょうか？言ってみてください。 SMART TS XL があなたの代わりに作業を行います。それだけです。ここではチャットボットが推測しているだけではありません。ChatGPT、Claude、Copilot、Geminiなど、あなたが既に使用し信頼しているAIが連携して動作します。 SMART TS XL そしてその MCP サーバー。すべての回答は、正確なコード行、証拠に遡ります。そして学習し、一度修正すれば、それ以降は会社全体が正しい回答を得られます。また、AI は必要なものだけを読み取るため、AI のコストは劇的に削減されます。20%、40% またはそれ以上です。さて、皆さん全員がこれを見たことも、まだこれを持っていることもないのは承知しています。それは問題ありません。それはもうすぐやってきます。今日は、何が可能か、すぐそこにあるもの、1、2 週間後に何ができるかをお見せすることです。そこで、少し違ったことをします。今日できることから始めて、大きな驚きで構築するのではなく、驚きから始めて、どうやってそこに至ったかをお見せします。ただし、この講義は最初から最後まで 30 分です。31 分目に、現在取り組んでいる最新のテクノロジーが発表され、皆さんが最初にそれを見ることができます。今朝、車で通勤中に何が起こったのか、そして「Just Say It」をどう活用できたのかをお見せしましょう。さあ、見てみましょう。
この例では、お気に入りの LLM を MCP コネクタに接続するパワーについて説明します。 SMART TS XL. MCP の SMART TS XL LLM にアクセスして、すべての主要なスキル、タスク、機能、および機能を実行することを許可します。 SMART TS XLつまり、LLMを取得すれば、運営方法に関するすべての知識が得られるということです。 SMART TS XL やりたいタスクを何でも実行できます。では、タスクを見てみましょう。目の前のタスクを見てみましょう。運転中に、電話を開いて、この場合はクロードを選択し、「税コードフィールド、WS税コードを2バイトから3バイトに拡張してください。すべてのプログラム、コピーブック、JCLジョブ、およびそれが触れるファイルを見つけてください。何を変更する必要があるか、各プログラムの複雑さ、および所要時間を教えてください。リスクを含む段階的なプロジェクト計画を提供してください。ああ、オフィスに着くまでに、色分けされたレポートを受信箱に入れてください。」と言いました。ご覧のように、すぐに作業が開始されました。そして、安全運転で、オフィスまでスピードを出さずに、時間をかけて運転していたので、完了してPDFレポートが生成されました。次に、このPDFレポートを自分のメールにメールで送信するように依頼しました。では、メールで送られてきたものを見てみましょう。Outlookを開き、メールを開いて、彼が作成したこのファイルを見ます。ファイルは色分けされていて、読みやすいことがわかります。これは3バイトへの拡張です。何時間、何日、複雑度プログラムの数、検出されたフィールド、移動されたまたは移動先の影響を受けるフィールドがここにあることを示しています。また、影響を受けるすべてのプログラムが検出され、それらが中程度、高、中程度、または低複雑度分析であるかを示します。また、開始、設計、コード、テスト、展開の正確なプロジェクト計画と、リスクと未解決項目の概要があります。したがって、ユーザーがLLMに自分の気持ちを伝え、自分が望むものを正確に指定できるということは、間違いなくゲームチェンジャーです。そして、LLMと SMART TS XL MCP は、利用可能なすべてのツール、機能、関数を使用できます。 SMART TS XL 途方もないタスクさえも実行できます。1分、2分かかるかもしれませんが、依頼ごとに数週間、数ヶ月の作業を節約できるのです。これがお役に立てば幸いです。さらに詳しい情報にご興味のある方は、お気軽にお問い合わせください。昔、開発者の間では「見たままが得られる」という格言がありました。 SMART TS XLそこで私たちは新しい言葉を作り出し、それが私たちのちょっとしたお決まりのフレーズになりました。「言ったことは必ず実現する」。では、その魔法はどのようにして生まれたのでしょうか？
電話やコンピューターに話しかけたり、単に好きなものを入力したりするだけで、 SMART TS XL すべての作業を代行してくれる？詳しく見ていきましょう。LLMが何であるかは誰もが知っています。ChatGPT、Claude、Gemini、Copilot、超スマートなAI。そして誰もが知っている SMART TS XLコードランドスケープ全体が数秒でインデックス化され、検索可能になります。しかし、魔法の秘訣は中央のIN-COMにあります。 SMART TS XL MCPサーバー。MCPはModel Context Protocolの略です。難しい言葉ですね。では、実際にはどういう意味なのでしょうか？ 内緒の話ですが、それは仲介者、つまりあらゆることを知っている仲介者です。 SMART TS XLそして、それは全てを意味します。アミと私よりもさらに優れていて、あらゆる機能、あらゆるツール、検索、同義語、相互参照、レポート、フローチャート、フィールドトラッキング、全てが組み込まれています。どうやって？IN-COMがコンテキストファイルを提供したからです。知っておくべきこと全て SMART TS XLそして、クライアントであるあなた、あなたがロードしたデータ、データタイプ、本番環境とテスト環境、メインフレームと分散環境に関するあらゆる情報を把握しています。すべてを把握しているのです。さて、ここでLLMに大きな要求をします。「このフィールドを変更したら、どのような影響がありますか？変更が必要な箇所をすべて示し、プロジェクト全体の計画を教えてください。」LLMはMCPと連携し、共に計画を策定します。その答えを得るには、5回の検索、18回の相互参照、そして複雑性チェックが必要です。その後、MCPは SMART TS XL 当社のAPIを通じて、LLMが必要とする情報を正確に取得します。数百万行、数十億行ものコードです。そして、ここがコスト削減につながるポイントです。通常、LLMは情報を探し出すために多大な労力を費やし、多くのトークンを消費します。しかし、当社の場合は、MCPがすべての作業を代行し、必要な情報をLLMに提供することで、数百万トークンものコストを削減します。これがMCPの概要です。仕組みが理解できたところで、早速試してみましょう。
3つの質問。簡単なもの、難しいもの、そして本当に難しいもの。見てください。まず、簡単なものから。私は入力して、税金や利息を計算するすべての場所を探します。クロードがMCPに質問し、MCPは1回の検索を実行します。 SMART TS XL. あれを見てください。約 4,000 のプロダクション プログラムが 300 秒で検索されました。113 のプログラムが税金を計算します。2,000 件以上のヒット。そして利息は？ほとんどありません。たった 1 つのプログラムです。数秒で本当の答えが得られます。次はもっと難しい問題です。税コード フィールドを追跡します。誰がそれを使用し、何に影響を与え、サブシステム間でどのように流れるか。MCP はフィールドを見つけ、2 レベルの深さで相互参照を実行し、それを実行するジョブをチェックします。7 つのプログラムがこのフィールドを共有しています。1 つの大きなハブ プログラム。約 600 の go-to を含む 10,000 行以上。そしてそれらはすべて、プログラム呼び出しではなく、共有コピーブックとプロシージャを介して結び付けられています。これは、コードを読むだけでは決してわからないことです。そして、本当に難しい問題です。支払い処理のメインフレームと分散システム間のすべてのリンクを表示してください。リスク付きで。16,000 のドキュメントが検索されました。次に、MCP がトレイルをたどります。JCL ジョブが COBOL プログラムを実行します。 MQ ブリッジがキューを読み取ります。Java サービスがそれを受け取り、.net ワーカーを呼び出し、2 つのデータベースに書き込みます。SQL Server と Oracle。ソースで見つかったすべてのホップ。リスクは？ COBOL 側と Java 側でキュー名が一致しません。ジョブ名が一致しません。また、MQ 読み取りは保護されていないため、メッセージが失われる可能性があります。これは、チームが見つけるのに何週間もかかる種類のものです。簡単、難しい、本当に難しい。同じチャット ボックス。ただ言うだけです。簡単、中程度、難しいはウォーミングアップでした。さあ、本番をやってみましょう。実際の変更要求。最初から最後までサニタイズした実際の、動作中の本番コードで。これが私のマネージャーからの要件です。顧客アカウント タイプは現在 2 文字です。ST や PA のように。3 文字にする必要があります。すべての出現とすべてのスペルを見つけます。すべてのプログラム、呼び出し、JCL ジョブ、データセットをトレースし、それが触れるソートします。コードの変更をドラフトします。そして、トークンの数を証明します。 SMART TS XL 実行中は保存されます。そのリクエストをクロードに貼り付けます。書かれているとおりに。クロードは接続されています SMART TS XL MCPサーバー。コネクタの下に表示されています。Enterキーを押すと、起動します。 SMART TS XL コンテキストに基づいて、約 3 秒で 146,000 人のメンバーを検索します。30 分も経たないうちに、3 つの成果物が得られます。まず、トークン レポートです。 SMART TS XL MCP では、全体の作業に約 340,000 トークンかかりました。これがないと、AI はソース コード自体を読み込む必要があります。約 200 万トークン。これは 100 万トークンのコンテキストに収まりきらない量です。83% の節約。単一の変更で。これは非常に印象的な数字です。ドルで見ると、1 つの変更は小さく見えます。モデルによって異なりますが、約 4 ドルから約 50 ドルの節約です。これを 1,000 人の開発者、1 日の 100 のタスク、メインフレームで 24 時間稼働する AI エージェントで掛け合わせます。これは年間数千万ドル以上になります。これは素晴らしいことであり、クライアントに大きな利益をもたらすでしょう。次に、管理部門への影響レポートです。1 ページですべてがわかります。13 のプログラム、3 つのコピーブック、53 のジョブ、8 つのブランチにわたる 2 つの VSAM ファイル、9 つのソート。波及効果マップは、データの流れを正確に示しています。各プログラムのサイズと複雑さ。評価は？中程度。労力は？約 28 人日。そして、テキスト検索では見逃すものも検出しました。フィールド名のないハードコードされたキーと、変更してはならない 18 個の類似フィールド。そして極めつけは？ 提案された変更。プログラムごとに 1 つのファイル。コピーブックと JCL メンバー。合計 115 の変更。赤は古い行。緑は新しい行。理由付き。コピーブック。プログラム。レコード長が 63 から 64 に変更されたプロシージャ。そしてキーが 8 から 9 に変更されたソート カード。ソースには何も変更なし。そして考えてみてください。プログラム、JCL、プロシージャ全体を本番レビュー用に準備できたはずです。これは本当に有望です。プロンプト 1 つ。30 分未満。完全な影響分析、コードの変更、そしてトークンが 83% 削減。 SMART TS XL MCPサーバーと併用。
よし。これはかなり考えさせられる内容だった。本当に。たくさん。では、少し休憩して、楽しみましょう。短い動画を3つ用意しました。見ながら、どれが一番自分に当てはまるか考えてみてください。最後に、挙手をお願いします。さて、これらの小さな棒人間はたいしたことないように見えるかもしれませんが、それらが表す問題は非常に現実的です。私は大企業で働いてきたので、こういうことは毎日起こっていると言えます。見てみましょう。ねえ、トム、ちょっと。監査人が社会保障番号に触れるすべてのプログラムを求めている。月曜日までに。月曜日？リンダ、金曜日だよ。4時55分だ。ハニー、湖の予約はキャンセルして。3月には帰るから。トム、寝袋を置いて。これを見て。社会保障番号に触れるすべてのプログラムを見つけて。フィールド、ファイル、リスクを見せて。トムに送って。待って、ただ言っていいの？言って。同じ SMART TS XL. そして、それがすべての作業を実行します。完了しましたか？4.57です。トム、家に帰りなさい。湖よ、今行くぞ。Cooking with Code へようこそ。今日は、古典的な影響分析を行います。4,000 のプログラム、12 人のアナリスト、300 枚の付箋が必要で、6 週間煮込みます。6 週間？マンマ・ミーア！近道を見せてあげましょう。アカウント番号に対して完全な影響分析を実行します。すべてのプログラム、すべてのファイル。きれいに盛り付けます。そして、これは私が先ほど頼んだものです。今言いましたか？言ってください。 SMART TS XL 料理は全部やってくれる。よし、チームのみんな、データベース変換の見積もりはどれくらいかかるかな？まず、すべてのプログラムをインベントリする。次に、すべてのテーブルをチェックする。それから、すべてを相互参照する。3週間くらいかな。見積もりだけだけど。デイブ、振り向いて。それが見積もり？時間、リスク、複雑さ。私はただ、やりたいことを入力しただけで、すべての作業が終わった。残りの3週間はどうすればいい？プロジェクトを始めろ、デイブ。クリックするのをやめろ。質問を始めろ。
では、私がいつも受ける質問です。ChatGPTやClaude、あるいは他のAIをコードに直接使用しないのはなぜですか？なぜ私は SMART TS XL MCPはどうですか？素晴らしい質問です。なぜなら、その違いは非常に大きいからです。6つの理由を挙げましょう。1つ目は、高速であることです。AIは単独では、コードをファイルごとに読み込む必要があります。 SMART TS XL 10万件以上の文書をわずか0.3秒で検索します。2つ目は、より安価です。弊社を利用しない場合、AIはリポジトリ全体を読み込み、トークンごとに料金が発生します。弊社を利用すると、回答のみを読み込みます。20%、40%、場合によっては60%以上の節約になります。3つ目は、より正確です。AIは単独で推測できます。 SMART TS XLすべての回答は、正確なコード行まで追跡されます。常に証拠があります。4、一貫性。AIに同じ質問を2回すると、2つの異なる回答が得られる可能性があります。当社では、同じ質問、同じ証拠、同じ回答。毎回です。5、完全性。AIは、ウィンドウに収まるものしか見ません。 SMART TS XL すべてのプログラム、すべてのフィールド、すべての関係、メインフレームと分散システムを見ています。そして、毎日賢くなっています。なぜなら、他社にはないものを持っているからです。自己学習型MCP。特許出願中。これはどういう意味でしょうか。どの企業でも、本当の知識は人々の頭の中にあります。ABで始まるプログラムは支払いであること、Mで終わるモジュールは数学ルーチンであること、夜間ジョブは誰も書き留めていない命名規則に従っていることをご存知でしたか？今日では、これらの人々が退職すると、その知識はドアから出て行ってしまいます。自己学習型MCPでは、誰かが初めて「それは間違っている。本当の仕組みはこうだ」と言ったとき、MCPがそれを学習します。そしてそれ以降、会社全体がそれを知っています。では、なぜコードにChatGPTを使わないのですか？コードを読み取るAIと、コードを理解するAIは同じではないからです。お見せしましょう。どの企業も、人々の頭の中にしか存在しない知識に基づいて運営されています。どのプログラムがどのアプリケーションに属しているか？ここでprodが実際に何を意味するか？あなたのAIアシスタントは、それらのどれも知りません。つまり、今日、明日、そして誰に対しても同じ間違いを繰り返すということです。実際の例を挙げましょう。ダナはAIにカード残高を更新するATMプログラムを尋ねます。AIは40個のプログラムを返しますが、その半分はATMプログラムではありません。ダナはその秘密を知っています。ここでは、ATMプログラムはABで始まります。誰もそれを書き留めていませんでした。さて、自己学習型MCPをご紹介します。 SMART TS XL特許出願中で、既に開発中です。AIツール（Claude、ChatGPT、Copilotなど）内で、あらゆるミスを教訓に変えます。仕組みは次のとおりです。Danaが「それは間違っています」と言うと、AIは何かおかしいことに気づきます。AIはすぐに彼女の答えを修正します。9つの真のATMプログラム。次に、簡単な質問を1回行います。ABは常にATMを意味しますか？例外はありますか？全員がこれを学ぶべきですか、それともあなただけですか？約1分かかります。ここが賢いところです。何かを保存する前に、 SMART TS XL 実際のコードと照合して主張を確認します。AB は、約 500 のメインフレーム プログラム、ジョブ、コピー ブックに現れます。いくつかの Java ファイルは似ているだけなので除外されます。これは噂ではありません。検証済みの事実です。レッスンはシンプルなカードとして保存され、Dana はすぐに使用できます。会社全体で共有するには、専門家のレビュー担当者が 1 通のメールを受け取り、証拠を確認し、ワン クリックで承認します。結果を表として表示するなどの個人設定は、あなただけのために即座に適用されます。2 週間後、Yossi は全く異なる AI ツールを使用して、どの ATM プログラムが不正チェックを呼び出すかを尋ねます。彼は AB ルールを聞いたことがありません。知る必要はありません。AI は既に知っていて、初回で正しく、使用したレッスンを表示します。1 人の人が一度教えただけです。誰もが恩恵を受けます。そして、信頼に基づいて構築されています。レッスンは、既に持っているアクセス権を誰にも与えることはありません。矛盾するレッスンは検出され、黙って積み重ねられることはありません。レッスンが古くなった場合、誰でも異議を申し立てることができ、専門家が決定します。すべての変更が記録されます。組織にとって、これは非常に大きなメリットです。専門知識が退職によって失われることがなくなり、新入社員は初日から専門家の回答を得ることができます。メインフレームでも分散コードでも、誤った結果や試行錯誤、時間の無駄が減ります。そして、利用者が増えるほど、すべての人にとってよりスマートなシステムへと進化します。 SMART TS XL 自己学習型MCP搭載。特許出願中。既に開発中。貴社の知識を、一度習得すれば、全員で共有できます。
お金の話をしましょう。あなたのお金のことです。でもその前に、ちょっとした動画をご覧ください。AI 請求書です。トム、なぜうちの AI 請求書はコーヒー代や家賃よりも高いのですか？それは AI のせいです。AI は COBOL、JCL、Java、Python、データベース スクリプトを読み込んで 1 つの質問に答え、その後忘れて、それらをすべてもう一度読みます。つまり、私たちは同じコードを読むためにお金を払っているのです。毎回ですか？そうです。これを見てください。郵便番号のフィールドを変更すると何が壊れますか？すべてを読み込んだわけではありません。どこを探せばよいかは既に知っていました。同じ AI。同じ質問。請求書は小さくなります。AI に読むためにお金を払うのはやめましょう。質問し始めましょう。これは面白い小さな動画です。しかし、これは真剣な話題です。会社が AI を多用し始めると、費用がかさみます。非常に高額になります。何億ドルも費やしているクライアントを知っています。理由はこうです。あなたは答えではなく、読むことにお金を払っているのです。AI に大きな仕事を与えてください。50 文の長さのリクエストを与えて、AI は自分で検索します。そしてまた検索します。そしてまた検索します。プログラムを開き、ファイルを読み込み、忘れて、また最初から読み込みます。そして、読み込むページごとに料金が発生します。さあ、何が起こるか見てみましょう。 SMART TS XL MCP。AIがMCPに話しかけ始めると、MCPは「ちょっと待って。落ち着いて。トークンは温存しておいて。私が取ってあげるから。」と言う。 SMART TS XL 既にそこに存在していることをAIは知っています。何百万、何十億行ものコード。すべてのルール、すべての関係、すべての相互参照、すべてのデータフロー。複雑性分析。それはあなたのものです。あなたが所有しています。そして、それを尋ねるのにトークンは1つもかかりません。つまり、AIは一度質問するだけで、答えだけを返します。これにより、20%から60%以上ものコストを削減できます。私はあなたのお金を節約したいのです。それが結論です。では、あなたの規模の会社にとって、それは何を意味するのでしょうか？
貴社のコード行数が数千万行、数億行、あるいは数十億行に及ぶ場合でも、AIのコストの大部分は、そのコードを読み込むAIの処理に費やされます。コードがメインフレーム上に残っていようと、すでにGitHubやGitLabに移行していようと、AIの動作原理は同じです。検索し、ファイルを開き、読み込みます。そして、読み込む行ごとに料金が発生し、それが繰り返されるのです。 SMART TS XL すでに、あらゆるプラットフォームのあらゆる言語のすべての行を読み、理解し、接続しています。当社の MCP サーバーを介して、ChatGPT、Claude、Copilot、Gemini、または Grok は単に SMART TS XL 読む代わりに。まず、正確な行を数秒で取得します。ファイル全体ではなく、前後の行と一致する行のみをコンテキストとして取得します。テストでは、131,000 のドキュメントを 3 分の 1 秒で検索しました。次に、テキスト検索では尋ねられない質問。複雑なブール論理。互いに近い単語。同義語。コードブロック全体。コメントではなくコードのみ。自分で定義したフィールドも。1 つの正確な質問。AI は、何千ものノイズの多い一致を読み取って破棄する必要があります。3 番目に、 SMART TS XL すでにすべての関係性を把握しています。どのジョブがどのプログラムを実行するのか？どのプログラムがどのプログラムを呼び出すのか？どのコピーブック？どのキュー？どのテーブル？どのトリガー？メインフレーム、Java、.NET、Python、データベースを横断して。AIはマップを読み込んで再構築するのではなく、単に質問するだけです。また、複雑さ、影響、履歴はすでに計算されているため、新しいAIセッションは最初からやり直すのではなく、スマートに開始されます。節約効果は、メインフレームで60%以上、その他のリポジトリで約20%です。20%の場合、AIに100万ドルを費やすと200万ドル節約できます。1億ドルを費やすと20万ドル節約できます。10億ドルを費やすと2億ドル節約できます。AIはすでにコードを読み取ります。 SMART TS XL回答部分のみを読み込み、リポジトリ全体は読み込みません。どれだけ節約できるかをご確認ください。ライブセッションのご予約は in-com.com/savings からどうぞ。
その封筒はもう少しの間封がされたままですが、すべてを待つ必要はありません。既にお持ちのバージョンでは、AIが中に入っています。 SMART TS XL 今日は、ヘルプチャット、フィードバック、AIへの質問ができます。ご紹介しましょう。まず、新機能：ヘルプチャット。アプリ内からクロードと直接チャットできます。 SMART TS XL検索の構築を支援し、使いながら製品の使い方を学ぶことができます。 SMART TS XLサポートエキスパートチャット。ヘルプ機能に組み込まれた製品エキスパートに何でも質問できます。開くには、上部メニューの「ヘルプ」をクリックします。次に、「ユーザー」の下にある「サポートエキスパートチャット」を選択します。公式サポートエキスパートが回答します。 SMART TS XL ドキュメントと、お使いのバージョンに関する IN-COM のサポート知識を参照してください。質問にスクリーンショットやログファイルを添付することもできます。実際の質問をしてみましょう。名前に tax が含まれるフィールドに 1 文字を移動したすべての場所を見つけるにはどうすればよいですか? [送信] をクリックすると、ドキュメントで検索されます。答えは次のとおりです。近接検索です。移動、次に two、そして tax を含む任意のフィールド。2 を引用符で囲む必要がある理由と、コメントを検索結果から除外する方法が説明されています。また、正直です。ドキュメントに記載されている機能を組み合わせている場合は、テストする必要があることがわかります。[ヘルプ] をクリックし、[サポートエキスパートチャット] を選択して、質問してください。
第二に、フィードバック。社内からのフィードバックをお寄せください。 SMART TS XLそして、その瞬間にメールが届きます。「受け取りました！」そして、AIエキスパートサポートエージェントからの返信がすぐに届きます。待つ必要はありません。 SMART TS XL何かが期待通りに動作しない場合は、現在表示している画面から直接お知らせいただけます。数分以内に、専門家からの回答がメールで届きます。試してみましょう。コード内で「read」という単語を検索しますが、何も返ってきません。これは予想外です。そこで、上部のバーにあるフィードバックボタンをクリックします。領域を選択し、検索します。悲しい顔のアイコンを選択します。そして、IN-COMに何が問題だったのかを自分の言葉で伝えます。IN-COMに送信します。簡単な感謝の言葉を添えて、作業に戻ります。舞台裏では、サービスデスクにチケットが自動的に作成されます。新しいAIサポートエージェントがそれを読み、 SMART TS XL ユーザーガイドや過去のサポート回答を参照し、返信します。まるで最高のサポートエンジニアから直接話を聞いているかのようです。新しい部分についてはすぐに回答します。AIサポートエージェントからの回答です。AIはあなたのメッセージをどのように理解したかを伝え、間違っている場合は修正を求めます。つまり、フィードバックごとに2つのことが同時に行われます。サポートチームがフォローアップする実際のチケットが作成され、専門家による回答がすぐに提供されるため、待つことなく作業を続けることができます。報告する。回答を得る。作業を続ける。これが、サポートが組み込まれている点です。 SMART TS XL.
そして3つ目は、1行のコード、プログラム全体、または複数のプログラムについて、AI自体に質問することです。モデルを選択し、既製のプロンプトを使用するか、独自のプロンプトを作成します。ご覧ください。タスクごとにグループ化された既製のプロンプトのライブラリがあります。コードの理解とドキュメント化、デバッグと最適化、近代化、フローチャート作成などです。鉛筆をクリックすると、プロンプトが何を示しているかを正確に確認し、ニーズに合わせて編集できます。結果からAsk AIを開くと、コードに対して動作します。インタラクティブは1つのプログラムで実行され、回答がすぐに画面に表示されます。これはプロンプトをテストする最良の方法です。バックグラウンドでは、同じプロンプトを複数のプログラム、またはすべてのプログラムで実行します。次に、AIが読み取るものを選択します。各プログラムのすべての行、または検索ヒット行のみ、またはヒット行とコンテキスト。前後5行、または必要なだけ多くの行。行数が少ないほど、より正確な回答と低いコストになります。また、Geminiイメージクリエーターを使用すると、Ask AIが描画します。ビジネスルールフローチャートプロンプトを選択すると、COBOLプログラムのビジネスルールがどのように連携しているかの図が表示されます。または、拡張された JCL ジョブを選択して、そのフロー全体を取得します。ジョブの開始、すべてのステップ、すべてのプロシージャ、すべての戻りコードチェック、ジョブの終了まで。イメージをダウンロードして、どこでも使用できます。AI に質問する SMART TS XLあらゆるモデルに対応。プロンプトもコードも自由自在。バージョン13で本日よりご利用いただけます。
MCP をご覧になりました。修正から学習していく様子もご覧になりました。車からの 1 文がプロジェクト全体に発展していく様子もご覧になりました。これは始まりに過ぎません。次はどうなるのでしょうか? さらにエキサイティングなこと。より大きな節約と最先端のテクノロジー。これからご紹介するものを最初にご覧になるのは皆さんです。この瞬間を皆さんと共有できることをとても嬉しく思います。スマート知識システム、SMART KS をご紹介します。IN-COM では、AI で先導し、何が可能かを見極め、それを活用して、未来を形作るお手伝いをすることに尽力しています。そして、私たちは皆さんと共にその未来を築きたいと考えています。今日、皆さんは単なる初見以上のものをご覧になっています。皆さんは、私たちが共に創造したいものの始まりにいます。共に、今後数年間の IT チームの働き方を定義していきます。これは大きなことです。より深い学習。より大きな自己改善。さらに大きなトークン節約。この新しい開発により、SMART KS システムはさらに進化し、トークンの使用量を劇的に削減して、AI の動作を高速化し、より良い結果をもたらし、コストを大幅に削減します。そして、それだけではありません。このイノベーションに関する別の特許も出願中です。私たちが開発してきたものをお見せしましょう。これまで、あなたのAIアシスタントは SMART TS XL 当社のMCP（マルチチャネルプロセッサ）を介して行われました。MCPが質問を投げかけ、正確な行を取得し、残りの処理はすべて自動で行いました。
さて、さらに大きなものがあります。SMART KSエージェントをご紹介します。KSは知識システムの略です。このエージェントはMCPができることすべて、そしてそれ以上のことができます。しかし、単に質問に答えるだけではありません。作業も行います。内部には4つの要素があります。そしてそのすぐ隣にはもう1つあります。1つは、すべての SMART TS XL ツール。検索、相互参照、フィールド追跡、複雑性。メインフレームと分散コードにわたるすべてのプログラム、すべての関係。2、認定スキル。各スキルは、IN-COMによって事前に構築およびテストされたプログラム、機能です。特定のタスクを実行し、毎回同じ結果を返します。エージェントには、それらのライブラリが付属しています。一部は、1 つのクライアント用に構築できます。そして、ライブラリは増え続けます。3、コーディングサンドボックス。ジョブで何か新しいものが必要な場合、AI は任意の言語で小さなプログラムを作成し、エージェント内で安全に実行します。そのプログラムは保存されます。次に必要になったとき、エージェントはそれを再利用し、再度作成しません。誰も使用しないプログラムは 90 日後に削除されます。そして、その有効性が証明されたプログラムは承認され、認定スキルになります。4、保存された知識。人々が承認したレポート、出力、コードスニペットは、知識ベースに保存されます。そのため、先週誰かが同じ情報を要求した場合、それはすでにそこにあります。そして、エージェントの隣には、SMART KS 知識システムがあります。ここでは、人々が作業をレビューし、保持するものを選択します。はい、これは本当です。このレポートは誰にとっても有益です。承認された知識は保存され、インデックス化されます。 SMART TS XL 独自のデータ型として扱われるため、すぐに見つかります。エージェントにジョブを与える方法は 4 つあります。Claude またはエージェントに接続されている任意の LLM から。SMART KS Web アプリケーションのプロンプト ボックスから。任意の言語、任意のシステムでのプログラム呼び出しから。マイクロ サービス、任意のアプリケーション、任意のプロセス。または、スケジュールに基づいて、またはイベントによってトリガーされる、単独で。これを想像してください。誰かがデータベースに新しいフィールドを追加します。これにより、SMART KS がそれをチェックするようにトリガーされます。命名規則に従っていますか? 類似のものが既に使用されていますか? または、JCL ジョブが真夜中にクラッシュします。クラッシュにより、SMART KS が調査するようにトリガーされます。何が起こったか、どこで失敗したか、エラー コードに何が必要か。そのため、朝までに修正が開始されます。では、動作を見てみましょう。開発者がダラスのデスクに座ります。彼は SMART KS エージェントに接続されている Claude を開き、巨大なリクエストを入力します。質問ではなく、プロジェクト全体です。彼は送信をクリックします。リクエストはエージェントに届きます。エージェントは、1つまたは複数のLLMと連携し、各タスクに最適なLLMを選択できます。COBOLに優れたLLM、ドキュメント作成やフローチャート作成に優れたLLMなどです。これによりトークンコストを抑え、使用するLLMを制御できます。まず、エージェントは選択したLLMを使用してリクエストを分析します。このLLMは、エージェントが実行できるすべてのことを把握しています。両者は協力してジョブを計画し、ステップバイステップで実行します。この認定スキルを実行してください。 SMART TS XL ツール。承認された知識を取得します。先週保存したレポートを再利用します。サンドボックスで簡単なスクリプトを作成し、ジョブが完了するまでステップごとに実行します。ここが重要な点です。これらすべてはエージェント内で、コード上で実行されます。 SMART TS XL認定されたスキル、ツール、スクリプト、AI が書いたばかりのものは、すべてその場で実行されます。AI にコードを渡す必要はありません。そのため、トークンはかかりません。すべてが完了すると、エージェントがそれを 1 つの完成した回答としてまとめます。ダラスの開発者はすべてを受け取ります。どれだけの作業や、その背後で実行されたプログラムの数を見ることはありません。そして、トークンの請求額は少なくなります。レポートを保存する価値がある場合は、SMART KS 知識システムに公開して、すべての人に共有できます。次回、同じ回答が必要な人は誰でもすぐにそれを入手できます。すべての作業が報われます。SMART KS、知識システム。1 つのリクエストで、メインフレームと分散システムで完成した作業が出力されます。IN-COM Data から近日公開。私たちは今日、1 つのアイデアから始めました。言ったとおりの結果が得られます。今日、何ができるかをご覧いただきました。まもなく登場するもの、そして SMART KS を最初にご覧になったのはあなたです。IN-COM とクライアントは、AI を可能な限り最善の方法で活用する準備ができています。さあ、今度はあなたの番です。言ってください。
