Deep Threat ModelはGPT駆動のアルゴリズムを利用してアプリケーションのアーキテクチャを分析し、自動的に包括的な脅威モデル図を生成します。アプリケーション名と簡単な説明を指定すると、資産を識別し、信頼境界を分類し、脅威の主体を列挙します。その後、潜在的な攻撃経路をマッピングし、セキュリティコントロールを提案します。結果は編集可能なMermaidまたはPlantUML表記として出力されます。AIエンジンは図の一貫性を保ち、未対応のコントロールを指摘し、高リスクなコンポーネントをハイライトします。図はエクスポートでき、手動で修正したり、CI/CDパイプラインに統合して継続的なセキュリティレビューを行ったりできます。この手法は手作業を軽減し、誤りを最小化し、開発およびコンプライアンスチーム向けのセキュリティドキュメント作成を迅速化します。

AI Countは、人工知能の力を借りて迅速かつ正確な物体カウントを提供します。一秒で数百の物体をカウントできるように設計されており、さまざまな統計オブジェクトの種類をサポートしています。棚卸、品質管理、その他の目的でアイテムをカウントする必要がある場合でも、AI Countは正確さと効率を保証し、時間を節約し、人為的エラーを大幅に減らします。

UiPathのAIエージェントは、高度なAI機能を活用して従来のワークフローを自動化プロセスに変革します。これは、機械学習と自然言語処理を利用して、タスクを効果的に理解し実行します。特徴には、インテリジェントな文書処理、チャットボット統合、予測分析が含まれ、企業が意思決定を改善し、運用効率を大幅に向上させることを可能にします。

Allotropyは、実験室のための統一されたデータ管理フレームワークを提供し、分散したデータソースを中央集約し、実験パラメーターを標準化します。適応可能なデータ形式を活用することで、科学者や研究者は人為的エラーを最小限に抑え、データの信頼性を最大化することができます。さまざまな実験室技術の統合に焦点を当てることで、Allotropyはすべての関連情報に簡単にアクセスし、管理できるようにし、最終的にはより良い意思決定プロセスを促進します。

Billieは、請求書のアーカイブプロセスを自動化するmacOSアプリケーションであり、リネームや整理という面倒な作業を簡単にします。機械学習を活用して、カスタマイズ可能なファイル名パターンや、目的地グループなどを設定でき、請求書管理が体系的かつ効率的になります。Billieを使用すれば、時間を節約し人的エラーを減らし、請求書プロセスを簡素化したい財務専門家にとって欠かせないツールとなります。