Stack AI

Stack AIとは?

Stack AIは、高度な大規模言語モデル(LLM)を中心とした、AIを活用したワークフローとエージェントの構築、テスト、デプロイを行うためのエンタープライズグレードのノーコード/ローコードプラットフォームです。MITの元博士号取得者であるAntoni RosinolとBernardo Aceitunoによって設立されたStack AIは、ビジネスデータと最先端のAIモデルを接続するという課題に取り組んでいます。

このプラットフォームにより、組織は分散したデータソースとビジネスシステムを接続し、複雑なプロセスを自動化し、AIアシスタントを大規模にデプロイすることができます。これらすべてが、深いプログラミング知識を必要とせずに実現可能です。Stack AIは、安全でコンプライアンスに準拠した、スケーラブルなAI駆動型オペレーションを必要とする企業をターゲットとしています。

主な特徴:

ノーコード/ローコードビルダー: ドラッグ&ドロップによるワークフロー作成、モジュール式のステップ、平易な英語による説明で自動化を構築

LLM統合: OpenAI、Anthropic Claude、Google Gemini、Cohereモデルのネイティブサポート

セキュリティ/コンプライアンス: SOC2、HIPAA、GDPR準拠

統合エコシステム: 100以上のSaaS、クラウド、データベース、APIコネクタ

柔軟なデプロイメント: クラウド、オンプレミス、VPC、Web、チャット、API、Slack、Teams、埋め込みウィジェット

エンタープライズフォーカス: 規制産業と大規模自動化向けに設計され、きめ細かなアクセス制御を提供

Stack AIの使用方法

主な使用パターン

Stack AIは、LLMとビジュアルワークフロービルダーを組み合わせることで、知識駆動型、反復的、または労働集約的なビジネスワークフローを効率化します:

AIエージェント作成: モジュール式ビルダーを通じて、カスタムチャットボット、ドキュメント分析ツール、ナレッジアシスタント、RAGボットを構築

ドキュメント処理: PDF、契約書、スプレッドシートから大規模にデータを抽出、分類、処理

ワークフロー自動化: ビジネスロジックを統合—メールの取り込み、CRMへのクエリ、レポート生成、Slackへの投稿

データ統合: SharePoint、Salesforce、Notion、Snowflake、Google Driveから非構造化データを接続

カスタムインターフェース: Webウィジェット、フォーム、Slack/Teamsボット、またはAPIエンドポイントを通じてデプロイ

ワークフロー例:
Google DriveからPDFを読み込む → OCRで主要データを抽出 → ClaudeまたはGPT-4で分析 → Salesforceに要約を書き込む → Slackでチームに通知

Stack AIの利用者

金融・保険: ドキュメントレビューとコンプライアンスの自動化

ヘルスケア: 医師向けのHIPAA準拠コパイロットの構築、カルテ作成とEHR抽出の自動化

教育: AIチューター、ナレッジアシスタント、管理ボット

エージェンシー・マーケティング: コンテンツQA、オンボーディングフロー、ナレッジボット

IT・オペレーション: バックオフィス自動化、RFP管理、データ抽出

非技術系ユーザー: ノーコードインターフェースにより、ビジネスアナリストやオペレーションマネージャーが自動化を構築可能

技術リーダー: 開発者向けのAPIと深い統合サポート

顧客事例: HP、SmartAsset、Red Bull、IBM、MIT

主要機能

ノーコードワークフロービルダー

ビジュアルドラッグ&ドロップ: モジュール式「ノード」(データソース、ロジック、AIモデル、出力)からワークフローを構成

クイックスタート/カスタムモード: テンプレートを使用するか、ゼロから設計

会話型ビルダー: 平易な英語で説明することでワークフローを構築

高度なロジック: 並列、条件付き、マルチソース集約をサポート

再利用可能なコンポーネント: ワークフローテンプレートを保存し、組織全体で再利用

統合エコシステム

SaaS、クラウドストレージ、データベース、コミュニケーションプラットフォーム、APIとの100以上の統合:

データ: Google Drive、OneDrive、Snowflake、SharePoint、Notion、MongoDB、Airtable、AWS S3、BigQuery

ビジネスアプリ: Salesforce、HubSpot、Zendesk、GitHub

メッセージング: Slack、Microsoft Teams、WhatsApp、SMS

AIプロバイダー: OpenAI、Anthropic、Google、Cohere

カスタムAPI: 任意のRESTfulサービスに接続可能。Managed Custom Processes(MCP)ノードにより高度な統合が可能

統合セットアップ: OAuth認証、ワークフロー間で再利用可能

マルチチャネルインターフェース

Webチャットボット: ウェブサイトまたは社内ポータルに埋め込み可能

フォーム: AI駆動型フィードバックを備えた構造化データ収集

バッチ処理: ドキュメントを一括分析

Slack/Teamsボット: コラボレーションツールにAIアシスタントを導入

APIエンドポイント: カスタムアプリケーションにワークフローを埋め込み

カスタムUIブランディング: 企業ブランディングでチャットボットとフォームをカスタマイズ

きめ細かなアクセス制御: 各インターフェースの使用または変更権限を管理

高度なAI機能

Retrieval Augmented Generation(RAG): LLMを独自データに接続し、引用付きのコンテキスト対応回答を提供

データ抽出/分類: スキャンされたドキュメント用のOCR、構造化データ抽出

プロンプトエンジニアリング: LLM指示の調整、フィードバック収集、エージェント動作の反復改善

カスタムLLM選択: 異なるワークフローステップに特定のモデル(GPT-4、Claude 3)を割り当て

ナレッジベース検索: セマンティック検索のためのベクトルデータベースサポート

セキュリティ、コンプライアンス、アクセス制御

コンプライアンス: SOC2、HIPAA、GDPR認証—規制産業に適合

デプロイメント: 専用インフラストラクチャのためのクラウド、オンプレミス、またはVPC

SSO: エンタープライズIDプロバイダーと統合

ロールベース権限: きめ細かなアクセス、コンプライアンスのための監査証跡

ユースケースと事例

金融ドキュメントレビュー

課題: 大量のローンまたはクレジット申請処理

ワークフロー: ドキュメントを取り込む → OCRとLLMで主要条件を抽出 → データベースと照合 → レポート生成 → Slackで通知

成果: レビュー時間を数時間から数分に短縮、手動エラーの削減

ヘルスケア患者コパイロット

課題: 医師の管理時間を削減

ワークフロー: EHRと統合 → 履歴を要約、SOAPノートを生成 → Teamsで安全なチャットボットをデプロイ

成果: ドキュメント作成の改善、患者ケアにより多くの時間を確保

AIナレッジアシスタント

課題: 従業員が社内ドキュメントから即座に正確な回答を必要とする

ワークフロー: ナレッジベースを読み込む → RAGワークフローが関連情報を取得 → LLMが引用付き回答を生成 → Web/Slackボットとしてデプロイ

成果: 生産性向上、ヘルプデスクチケットの削減

自動化されたRFP管理

課題: 面倒で反復的なRFP/アンケート回答

ワークフロー: RFPを取り込む → LLM/テンプレートで回答を下書き → レビューのためにルーティング → 提出と進捗追跡

成果: より迅速で一貫性のあるRFP対応

マーケティングコンテンツQA

課題: マーケティングコピーの量と品質のレビュー

ワークフロー: 下書きを取得 → LLMが文法、コンプライアンスをチェック → フィードバックを要約 → マネージャーに通知

成果: より迅速で高品質なレビュー、リスクの低減

技術アーキテクチャ

Stack AIの技術基盤はモジュール式でクラウドネイティブです:

ノードベースワークフローエンジン: 各ステップはモジュール式ノード(データ、ロジック、AI、出力)

コネクタエコシステム: SaaS、データベース、API用の100以上のコネクタ

モデルオーケストレーション: ワークフローステップごとにLLMを割り当て/管理。プロンプト/コンテキスト注入をサポート

デプロイメント: SaaS、VPC、またはオンプレミス

モニタリング/ログ: 詳細な実行履歴、エラー追跡、分析

ベクトルデータベース: セマンティック検索とRAGを強化

機械学習/NLP: 抽出、分類、要約のコア

アクセス/セキュリティモジュール: コンプライアンスと保護を強制

Stack AIと他のプラットフォームの比較

Stack AIの差別化要因:

• 迅速なLLMサポート(新モデルを迅速に採用)
• RAGとベクトルデータベース統合
• エンタープライズコンプライアンス(SOC2/HIPAA/GDPR)
• 柔軟なデプロイメント(SaaS、オンプレミス、VPC)
• 技術系および非技術系ユーザー向けのUI

制限事項と考慮事項

価格: プロトタイピング用の無料ティア(月500回実行)。商用デプロイメントにはカスタムエンタープライズプランが必要

学習曲線: 高度なワークフローには、LLM、データパイプライン、統合ロジックの理解が必要

オンボーディング: 複雑なケースに対するステップバイステップのオンボーディングが限定的との指摘あり

統合カバレッジ: すべてのSaaS/分析ツールが標準でサポートされているわけではない(例:2025年時点でGoogle Analyticsが欠落)

サポート: 無料ユーザー向けコミュニティ、エンタープライズ向け専任エンジニア

実際のフィードバック

お客様の声:

• 「アダプターとコネクタの数は無限に思えます。」
• 「Stack AIが新しいLLMモデルのリリース当日にサポートを追加することに感銘を受けました。」
• 「n8nや類似ツールと比較して、デザインに関しては新鮮な空気です。」

改善が必要な領域:

• 複雑なワークフロー向けのオンボーディングコンテンツの充実が必要
• 価格の透明性は一般的なエンタープライズプラットフォームの課題

主要用語

人工知能(AI): 機械による人間の知能のシミュレーション

ワークフロー自動化: ソフトウェアを使用したビジネスプロセスの自動化

大規模言語モデル(LLM): GPT-4、Claude 3などの大規模なテキストデータセットで訓練されたAIモデル

Retrieval Augmented Generation(RAG): ナレッジベースからの検索と生成AIを組み合わせて、コンテキスト対応の回答を提供

ベクトルデータベース: 高次元ベクトル(埋め込み)の保存/検索用に設計されたデータベース。セマンティック検索の鍵

非構造化データ: 非表形式のデータフォーマット(テキスト、PDF、メール、画像)

アクセス制御: ユーザー権限を管理するためのセキュリティメカニズム

ドラッグ&ドロップインターフェース: ワークフロー/プロセス構築のためのビジュアルUI

技術的専門知識: プラットフォームの使用/構築に必要なスキルレベル

概要表

よくある質問

開発者でなくてもStack AIを使用できますか?
はい。Stack AIのノーコードインターフェースとテンプレートにより、ビジネスユーザーでもアクセス可能です。

Stack AIはどのようなAIモデルをサポートしていますか?
OpenAI(GPT-4、GPT-3.5)、Anthropic(Claude 3)、Google Gemini、Cohereなど。

Stack AIはデータプライバシーをどのように扱いますか?
SOC2、HIPAA、GDPR準拠。オンプレミス/VPCデプロイメントとロールベースアクセスをサポート。

Stack AIは中小企業に適していますか?
主にエンタープライズ向け。プロトタイプ用の無料ティアあり。中小企業は代替プラットフォームを好む場合があります。

典型的なStack AIワークフローとは?
入力(ファイル、メール、API) → データ抽出(OCR、LLM) → 分析 → 出力(CRM、Slack、レポート)。

参考文献

• Stack AI公式ウェブサイト
• Stack AIドキュメント
• Stack AIセキュリティページ
• Stack AI統合ドキュメント
• Stack AI価格FAQ
• Stack AI金融ソリューション
• Stack AI保険ソリューション
• Stack AIヘルスケアソリューション
• Stack AI教育ソリューション
• Stack AI顧客事例
• Stack AIユースケース
• Marketer Milk Stack AIレビュー
• Voiceflow Stack AI比較
• G2 Stack AIレビュー
• G2 Stack AIレビュー例
• MongoDB AIスタック
• PromptLoop Stack AIディレクトリ
• IBM AIスタック概要
• NWAI AIスタック概要
• Marketer Milk: ベストAIエージェントプラットフォーム
• IBM Cloud AI用語集
• Zapierワークフロー自動化ガイド
• OpenAI GPT-4
• Pineconeベクトルデータベース