ムンバイ（インド）およびニューヨーク, 2025年(nian)5月13日 /PRNewswire/ -- Arya.aiは本(ben)日、APEX MCP（モデル?コンテキスト?プロトコル）クライアントおよびサーバ?アプリケーションのリリースを発表(biao)しました。これは、汎用の大規(gui)模(mo)言(yan)語モデルを検証可(ke)能な分野(ye)特化型(xing)のエキスパートに変えることを目指した畫(hua)期的なオーケストレーション?レイヤーです。

Arya.ai Unveils MCP Applications to Transform Generic LLMs into Domain-Specific Experts

LLMが顧客サポート、運(yun)用、コンプライアンスのワークフローに不可欠なものになるにつれ、分(fen)野固有のタスクにおけるハルシネーション、不整合、信(xin)(xin)頼性の低(di)下というよくある問題が発生します。Arya.aiの答えは、あらゆるLLMに分(fen)野の知識を組(zu)み込んで信(xin)(xin)頼性を高める、事前(qian)トレーニング済みのアプリケーションのモジュール?レイヤーというものです。

「MCPの中核はオーケストレーション?エンジンであり、GenAI主導のアプリケーションにドメイン?コンテキスト、ハルシネーションの減少、精(jing)度をもたらします」とArya.aiの創設者であるDeekshith Marla氏は述べています。「重要なのは、単に賢くプロンプトを設計するだけではなく、検(jian)証?実(shi)証された専門知(zhi)識という基盤の利(li)點を活かすことができるということです。」

大規模なドメイン?ラッピング（分野に特化した知識の実裝）

AryaのMCP対応APEXプラットフォームは、100種類以上の事前構築済みAIモジュールを基盤LLMに組み込んでいます。これにより、チームは財務(wu)、コンプライアンス、プライバシー、顧(gu)客(ke)エクスペリエンスなどにまたがるワークフローを作成できます。各(ge)モジュールは、財務(wu)諸表の分析、信用評価、文書(shu)詐欺の検出、身元の確認、音聲分析、保険金請求(qiu)の処理など、さまざまな微妙な分野固(gu)有のタスクを処理できるように設(she)計されています。

モジュールは、検(jian)索可能なカタログを介(jie)して検(jian)出し、JSON-RPCを介(jie)して呼(hu)び出し、APEXのコード不要のUIを介(jie)して連鎖(suo)させることができます。データの抽出、ルールの適(shi)用(yong)、コンテキストの前処理など、各モジュールは分野に基づく入力でLLMをラップし、その出力を事後検(jian)証することで、設計上AIを信(xin)頼できるものにします。

すぐに接続、すぐに運用、しっかりと管理

MCP Serverはモジュールの検(jian)出、実行、およびログ記録を処(chu)理し、MCP Clientは前処(chu)理とLLM統合を調整します。

特定のLLMに依存しないため、完全な柔軟(ruan)性(xing)を企業(ye)に提供します。

では、このソリューションが他と一線(xian)を畫(hua)す特長とは何でしょうか。

• 監査対応 AI：すべてのモジュール呼び出し、プロンプト、LLM応答がログに記録され、追跡可能性とコンプライアンスが確保されます。
• 書き換え不要の統合：アプリケーション?ロジックに觸れることなく、モジュールを追加または交換します。
• スケーラブルな構成：「PII Redaction（個人情報の削除） → Sentiment Analysis（センチメント分析） → Executive Summary（エグゼクティブ?サマリー）」などのモジュールを1つのフローにまとめ、強力なAIワークフローを作成します。

企業におけるユース?ケースの例

銀行は、複數のアプリケーション間を移動することなく、取引(yin)文(wen)書を解(jie)析し、リスクを評価し、レポートを生成できるようになりました。

RegTech企業は、完全な監(jian)査証跡を使用してコンプライアンス?ワークフローを自(zi)動化できます。また、カスタマー?エクスペリエンス?チームは、フィードバックから洞察(cha)を抽出し、サポートの問(wen)題を分(fen)類し、次のアクションを即(ji)座に推奨できます。

今後の展開

Arya.ai（傘下の企業）は、APEX + MCP Sandboxのアーリー?アクセス提(ti)供を開(kai)始します。これにより、企業はビジュアルUIを通(tong)じてモジュール?チェーン、LLM構成、オーケストレーションなどを直接実験できるようになります。

このプラットフォームにより、自(zi)動化、リスク分析、コンプライアンス、顧客サポートのいずれの用途(tu)であっても、完全な制御と追跡(ji)可能性を備え、獨(du)自(zi)のデータを使用してドメインラップされたAIワークフローをチームは迅(xun)速に構築(zhu)およびテストできるようになります。

MCPを中核に據えたArya.aiは、1つの1つのモジュールを積み重ねることで、検証可能で、コンプライアンスに準拠し、拡張可能なインテリジェンスを構築します。

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