ユースケース

Busabase は、AI の生成量が人の検証能力を超えるあらゆる場面に適します。以下の各構成は、独自の受信トレイ・レコード・レビューフローを持つ実際のベースです。スクリーンショットはオープンソース版 Busabase のデモデータそのものです。

このうち 3 つには詳しい解説があります：コンテンツファクトリー、データセットのラベリング、コンプライアンスレビュー。

ブログ & CMS

エージェントが書いた長文記事を、公開前にレビュー。

コンテンツファクトリー

人が最後に承認するマルチエージェントのコンテンツパイプライン。

SEO ページ

大規模に生成したプログラマティック SEO ページを品質ゲートで管理。

市場調査

エージェントが集めた調査メモを、意思決定に使う前に検証。

CRM クレンジング

連絡先の重複排除とエンリッチを、変更ごとにレビュー。

財務レビュー

第二の目を必要とする取引と照合。

オペレーション / ERP

変更管理で正確さを保つ構造化オペレーションデータ。

構成管理

変更管理された設定 — 提案・レビュー・適用。

コンプライアンスチェックリスト

N-of-M の承認と不変の証跡を備えた規制対象コンテンツ。

正本レコード

承認済みデータだけが正本になる、唯一の真実。

データセットのラベリング

AI が提案したラベルを、完全な来歴付きでレビュー・修正。

学習データセット

各行が承認を経た、キュレーション済みでバージョン管理されたデータセット。

マルチモーダルレビュー

画像・音声・動画をメタデータと共にレビュー。

パーソナルナレッジ

新しい事実が定着する前にレビューを通る第二の脳。

定常業務

繰り返されるエージェント出力を、毎回同じ流れでさばく。

フィールドタイプ・ラボ

Busabase の全フィールドタイプを実サンプルで検証。