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  • プライバシーポリシー

    プライバシーポリシー

    Part I: 総則

    1. はじめに

    株式会社クエステトラ(以下 “Questetra”)は “ソフトウェアの創造を通じて世界中のビジネス革新に貢献する” というミッションの下に活動しています。本プライバシーポリシーは、お客様の従業員をはじめとするユーザーが Questetra の製品サービス(ウェブサイトやアプリや関連するサービスで本プライバシーポリシーにリンクするものを含む。以下 “Questetra Services”)を使用する際、Questetra がお客様情報を収集・使用・共有する方法と時期について説明しています。Questetra Services のご利用によって、本プライバシーポリシーに則った情報使用を承諾したものとみなされます。本プライバシーポリシーに同意できない場合は Questetra Services をご利用にならないでください。

    2. ポリシーの変更

    Questetra は、本プライバシーポリシーを随時更新することができます。同意事項に重大な変更を加える場合、Questetra Services 内において目立つように通知を表示するかまたはお客様に電子メールを送信するなどの方法で、状況に応じて適切にわかりやすい通知を行います。当該変更後、お客様が継続して Questetra Services を利用された場合、当該変更に同意したものとみなされます。

    Part II: 情報の収集

    3. お客様にご提供いただく情報

    ユーザーアカウント情報:

    Questetra は、お客様が Questetra Services へのアクセスや利用のためのアカウントを登録する際、お客様のお名前・住所・電話番号・メールアドレス・クレジットカード情報(トークンおよび下4桁のみ)などの個人情報と、会社名やウェブサイト URL などの関連情報を求め、収集する場合があります。また、お客様のアカウントに紐づいて Questetra Services へのログインや利用が許可された個人からもお名前(別名)・メールアドレスなどの個人情報を求め、収集します。

    コンタクト情報: 

    Questetra は、お客様が Questetra 参加イベントに登録もしくは出席する際に、あるいはお客様が Questetra に問い合わせを行った際に、お名前・住所・電話番号・メールアドレスなどの個人情報と、会社名やウェブサイト URL などの関連情報を求め、収集する場合があります。

    4. Questetra Services 利用時に取得される情報

    アクセスログ情報:

    Questetra は、お客様が Questetra Services を利用する際に自動的に情報を記録します。このログデータには、Questetra Services の利用時刻、IPアドレス、リファラ URL (Questetra Services にリンクするページの URL)、ブラウザの種類と設定、言語設定、クッキーデータが含まれる場合があります。

    デバイス情報:

    Questetra は、お客様が Questetra Service を利用する際に自動的にデバイス情報を収集する場合があります。このデバイスデータには、ハードウェアモデル、OS バージョン、端末固有 ID が含まれる場合があります。

    5. 他の情報ソースから収集される情報

    Questetra は、他の情報ソースからお客様情報を獲得する場合もあります。たとえば、お客様が他サービス(Google Identity Platform など)を使った SaaS アカウントの作成やログインを実行すれば、Questetra は当該サービスで用いられる認可手法を経て、ユーザー名・メールアドレス・プロフィール写真 URL・組織・グループといった情報を当該サービスから受信します。

    Part III: 情報の使用

    6. 情報の使用

    Questetra は、Questetra Services の提供・維持・保護・改善のために、あるいは新サービスの開発のために、あるいは Questetra 自身および Questetra Services ユーザーの保護のために、収集情報を使用します。具体的な使用例は以下のとおりです。

    1. お客様が Questetra Services にアクセスし、利用(データの入力、ダウンロード、共同作業、共有など)できるようにするため
    2. お客様に技術的なお知らせ、アップデート、セキュリティ警告、サポートおよび管理用メッセージを送信するため
    3. お客様が要求するサービスおよび機能の提供、取引の処理および完了、ならびに購入確認書および請求書を含む関連情報の送信を行うため
    4. お客様のコメント、質問、リクエストにお応えし、カスタマーサービスやサポートを提供するため
    5. サービス、機能、調査、ニュースレター、提案、プロモーション、イベントに関するお客様とのコミュニケーション、および Questetra と Questetra の販売パートナーに関するその他のニュースや情報を提供するため
    6. Questetra Services に関連するトレンド、利用状況、行動を監視・分析し、販売、マーケティング、広告の目的利用するため
    7. 不正取引、Questetra Services への権限のないアクセスや、その他の違法活動を調査し防止するため
    8. Questetra Services をパーソナライズおよび改善したり、お客様の興味・関心に合ったコンテンツ、機能、広告を提供したり、Questetra Services におけるエクスペリエンスをカスタマイズしたりするため

    7. 安全管理措置

    Questetra は、お客様情報の取扱に関する管理責任者を定め、お客様情報の漏えい、滅失、き損の防止に努めます。
    Questetra におけるお客様情報の取扱に関する安全管理措置の内容については、個人情報苦情窓口(privacy-request@questetra.com)までお問い合わせください。

    Part IV: 情報の共有と開示

    8. お客様の同意がある場合

    Questetra はお客様情報を Questetra 以外の企業、組織、個人と共有することはありません。しかしながら、お客様の同意を得た場合には、情報を Questetra 以外の企業、組織、個人と共有します。

    9. 法律上の理由がある場合

    Questetra は、適用法律、規則、法的手続き、政府の要請に従って開示することが妥当であると Questetra が確信する場合、もしくは死亡や重症を回避するために必要であると Questetra が確信する緊急事態に対応するために、お客様情報を第三者に開示する場合があります。

    10. 集約されたデータもしくは匿名化されたデータ

    Questetra は、お客様を直接的に特定しない集約データや匿名化データについて、第三者と共有する場合があります。

    11. お客様の個人情報に関する選択肢

    Questetra お客様の個人情報がお客様にとって重要であることを理解しています。お客様は、お客様の個人情報がどのように利用され、共有されるかについて選択できます。お客様は、Questetra (privacy-request@questetra.com) に問い合わせることにより、いつでもデータ保護やプライバシーの権利を行使できます。

    ユーザーアカウント情報:

    お客様は、ご自身のアカウントにログインし、個人情報を修正することにより、いつでもお客様の個人情報を更新、修正または削除できます。

    コミュニティ・フォーラムとブログ:

    Questetra のウェブサイトの一部では、一般にアクセス可能なブログまたはコミュニティ・フォーラムを提供しています。お客様は、ここで提供されるいかなる情報も、他者に読まれ、収集され、使用される可能性があることを認識する必要があります。

    クッキー(Cookie):

    広告:

    お客様は、ブラウザのクッキーを削除することにより、いつでもパーソナライズされた広告をオプトアウトできます。

    第三者のウェブサイトへのリンク:

    Questetra は、Questetra Services において、第三者のウェブサイトへリンクすることがあります。お客様が Questetra のウェブサイトから第三者のウェブサイトへのリンクをクリックした場合、リンク先のウェブサイトでのお客様の活動および使用は、Questetra のポリシーではなく、そのウェブサイトのポリシーによって管理されます。リンク先のウェブサイトを訪問し、プライバシーポリシーや利用規約を確認することをお勧めします。

    プロモーションとメールマガジンによるコミュニケーション:

    お客様は、Questetra からのプロモーションメールやニュースレターの配信を拒否するには、それらのメールに記載されているオプトアウトの方法に従ってください。また、お客様は、privacy-request@questetra.com に具体的な要望をメール送信することにより、いつでも Questetra からのプロモーションメールやニュースレターの受信を拒否できます。お客様が拒否された場合でも、Questetra は、セキュリティ警告、お客様の Questetra Services へのアクセスや利用に関連する通知、お客様のオンラインアカウントや Questetra の取引関係に関する通知など、販売促進を目的としない連絡を行うことがあります。

    Part V: その他の規定

    12. 収集・保存期間

    Questetra は、お客様が Questetra Services を利用されている間、お客様情報の収集・保存を継続します。お客様が Questetra Services の利用を停止し、アカウントの削除を希望された場合、Questetra はお客様情報の収集を停止し、収集した情報を削除します。ただし、以下の情報については、保存・使用を継続する場合があります。

    1. お客様のコンタクト情報
    2. 法律上の理由により、保存・使用の継続が必要または妥当であるとQuestetraが確信する情報
    3. お客様を直接的に特定しない集約データや匿名化データ

    なお、Questetra Services では、災害などからの復元に備えた保護レイヤとして、バックアップストレージを使用しています。バックアップストレージのデータは、最長 14 か月間保持されます。

    13. 他国への移転

    Questetra は、日本・ドイツ・アメリカなど、様々な国に存在するサーバー上で情報の移転・処理・保存を行っています。たとえば、欧州経済地域およびスイスで収集された情報が、欧州経済地域やスイス以外の国に移転され処理されることがあり、お客様情報に関する法的権利が棄損される可能性があります。

    14. 訂正・使用停止のリクエスト

    Questetra にお客様情報を提供されたお客様は、当該情報の開示、訂正・追加・削除、使用の停止を Questetra に要求することができます。これらのご要望やその他の苦情及び相談については、下記の受付窓口までお申し出ください。

    株式会社クエステトラ 個人情報苦情窓口
    privacy-request@questetra.com

    2008-04-01 制定
    2012-11-01 文言修正
    2018-02-01 改訂 (グローバル対応)
    2021-10-01 改訂(収集・保存期間の追加)
    2022-11-01 改訂(お客様の個人情報に関する選択肢の追加)

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    このフォームを送信することで、Questetraのプライバシーポリシーに同意したことになります。
    また、本サイトは reCAPTCHA で保護されており、 Google のプライバシーポリシー および 利用規約 が適用されます。

    既に Questetra BPM Suite をご利用のお客様

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    株主の方、在籍中の方、離職済の方など

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    必ず[お問い合わせ] からご連絡をお願いします。
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    トライアルを途中でキャンセルできますか。
    トライアル終了後、自動で有償利用に移行しますか?
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    トライアル期間中に提供される機能は何ですか?
    サポートやヘルプは利用できますか?
    作成したワークフロー設定は有償利用へ移行した後も保持されますか?
    複数のエディションを試すことはできますか?
    電話で導入の相談はできますか?
  • 定款

    定款

    第1章 総則

    第1条(商号) 当会社は、株式会社クエステトラと称し、Questetra, Inc. と英訳する。

    第2条(目的) 当会社は、次の各号の事業を営む事を目的とする。

    1. パッケージソフトウェア業
    2. ウェブサイトの開発及び運営
    3. 受託開発ソフトウェア業
    4. 前各号の営業を行う者に対する投資
    5. 前各号に附帯または関連する一切の業務

    第3条(本店) 当会社は、本店を京都府京都市に置く。

    第4条(公告方法) 当会社の公告方法は、電子公告とする。ただし、事故その他の止むを得ない事由によって電子公告による公告をする事が出来ない場合は、日本経済新聞に掲載して行う。

    第5条(委員会設置会社) 当会社は委員会設置会社として、取締役会、委員会および会計監査人を置く。

    第2章 株式

    第6条(発行可能株式総数) 当会社の発行可能株式総数は、100,000 株とする。

    第7条(株券の不発行) 当会社は、株式に係る株券を発行しない。

    第8条(株式の譲渡制限) 当会社の株式は、取締役会の承認がなければ譲渡又は取得することができない。

    第9条(株主名簿記載事項記載の請求) 株式の取得により株主名簿記載事項の記載を請求するときは、当会社所定の書式による請求書に記名押印し、これに取得の原因を証する書面を添えて提出しなければならない。

    第10条(質権の登録および信託財産の表示) 当会社の株式につき質権の登録または信託財産の表示を請求するときは、当会社所定の書式による請求書に当事者が記名押印し、共同して請求しなければならない。その登録または表示の抹消についても同様とする。

    第11条(手数料) 前2条に定める請求をする場合には、当会社所定の手数料を支払わなければならない。

    第12条(株主の住所等の届出) 当会社の株主および登録株式質権者またはそれらの法定代理人は、当会社所定の書式により、住所、氏名および印鑑を当会社に届け出なければならない。
    (2) 前項の届出事項を変更したときも同様とする。

    第3章 株主総会

    第13条(基準日) 当会社は、毎事業年度最終の株主名簿に記載された議決権を有する株主をもって、その事業年度に関する定時株主総会において、議決権を行使することができる株主とする。

    第14条(招集権者および議長) 株主総会は、あらかじめ取締役会が定める執行役兼務の取締役が招集し、議長となる。当該取締役に事故あるときは、あらかじめ取締役会が定める順序に従って、他の執行役兼務の取締役がこれを招集し、議長となる。

    第15条(株主総会参考書類等のインターネット開示) 当会社は、株主総会の招集に際し、株主総会参考書類、事業報告、計算書類及び連結計算書類に記載又は表示をすべき事項に係る情報を、法務省令に定めるところに従い、インターネットを利用する方法で開示することにより、株主に対して提供したものとみなすことができる。

    第16条(決議の方法) 株主総会の決議は、法令または本定款に別段の定めある場合を除き、出席した議決権を行使することができる株主の議決権の過半数で行う。
    (2) 会社法第309条第2項に定める決議は、定款に別段の定めがある場合を除き、当該株主総会において議決権を行使することができる株主の議決権の3分の1以上を有する株主が出席し、その議決権の3分の2以上をもって行う。

    第17条(議決権の代理行使) 株主又は法定代理人が自ら出席できないときは、その議決権の行使を他の議決権を有する出席株主1名に委任する事ができる。ただし、代理権を証明する書類を当会社に提出しなければならない。

    第18条(議事録) 株主総会における議事の経緯の要領およびその結果ならびにその他法令に定める事項は、議事録に記載し、議長ならびに出席した取締役および執行役が記名押印または電子署名を行うものとする。

    第4章 取締役、取締役会および委員会

    第19条(取締役会の権限) 当会社は、取締役会を置く。
    (2) 取締役会は、法令または定款に定めのある事項のほか、重要な事項につき決定し、取締役および執行役の職務の執行を監督する。

    第20条(取締役の員数) 当会社に取締役10名以内を置く。

    第21条(取締役の選任) 取締役の選任の決議は、議決権を行使することができる株主の議決権の3分の1以上を有する株主が出席し、その議決権の3分の2以上をもって行う。
    (2) 取締役の選任決議については、累積投票によらない。

    第22条(取締役の任期) 取締役の任期は、選任後1年以内に終了する事業年度のうち最終のものに関する定時株主総会終結の時に終了する。ただし、他の取締役在任中新たに就任した取締役の任期は、他の現任取締役の在任期間とする。

    第23条(取締役会の開催時期) 取締役会は、定時取締役会と臨時取締役会とに分け、定時取締役会は3ヶ月に1回以上これを開催し、臨時取締役会は必要あるごとにこれを開催する。

    第24条(取締役会の招集通知) 取締役会を招集するには、会日、場所および議題を掲げて、会日の少なくとも5日前に各取締役にその通知を発するものとする。ただし緊急の場合は、これを短縮することができる。

    第25条(取締役会の決議方法) 取締役会の決議は、議決に加わることができる取締役の過半数が出席し、その過半数をもって行う。
    (2) 前項の規定にかかわらず、当会社は、会社法第370条の規定により、取締役会の決議事項について取締役全員の同意があるときは、当該決議事項を可決する旨の取締役会の決議があったものとみなす。

    第26条(取締役会の議事録) 取締役会における議事の経過の要領およびその結果ならびにその他法令に定める事項は、議事録に記載し、出席した取締役が記名押印または電子署名を行うものとする。

    第27条(指名委員会、監査委員会および報酬委員会) 指名委員会、監査委員会および報酬委員会の各委員会は、法令に定めのある事項を決定するほか、その職務遂行のために必要な権限を行使する。

    第28条(各委員会の組織) 各委員会は、取締役3名以上で組織し、その過半数は社外取締役とする。ただし、監査委員会を組織する取締役は、当会社またはその子会社の執行役、業務執行取締役、会計参与もしくは支配人その他の使用人を兼任しない者とする。
    (2) 各委員会を組織する取締役は、取締役会の決議により選定する。

    第29条(取締役の責任免除および社外取締役との間の責任限定契約) 当会社は、会社法第423条第1項の取締役の責任について、取締役会の決議によって法令の限度において免除する事ができる。
    (2) 当会社は、社外取締役との間で、会社法第423条第1項の責任について、500万円または会社法第425条第1項各号の金額の合計額のいずれか高い額を限度とする契約を結ぶ事ができる。

    第5章 執行役

    第30条(執行役の選任) 執行役は、取締役会において選任する。

    第31条(執行役の任期) 執行役の任期は、選任後1年以内に終了する事業年度のうち最終のものに関する定時株主総会終結後最初に招集される取締役会終結の時までとする。

    第32条(代表執行役) 代表執行役は取締役会の決議により選任する。

    第33条(執行役の責任免除) 当会社は、会社法第423条第1項の執行役の責任について、取締役会の決議によって法令の限度において免除する事ができる。

    第6章 会計監査人

    第34条(会計監査人の選任) 会計監査人は、株主総会の決議によって選任する。

    第35条(会計監査人の責任免除および会計監査人との間の責任限定契約) 当会社は、会社法第423条第1項の会計監査人の責任について、取締役会の決議によって法令の限度において免除する事ができる。
    (2) 当会社は、会計監査人との間で、会社法第423条第1項の責任について、会社法第425条第1項各号の金額の合計額を限度とする契約を結ぶ事ができる。

    第7章 計算

    第36条(事業年度) 当会社の事業年度は、毎年4月1日から翌年3月31日までの1年とする。

    第37条(剰余金の配当) 当会社は、会社法第459条第1項各号に掲げる事項については、株主総会の決議によらず取締役会の決議によって定める事ができる。
    (2) 当会社は、毎年3月31日または9月30日の最終の株主名簿に記載された株主又は登録株主質権者に対して、金銭による剰余金の配当をする事ができる。

    第38条(配当金の除斥期間) 配当金が、支給開始の日から満3ヵ年を経てなお受領されないときは、当会社は、その支払の義務を逃れるものとする。未払いの配当金には利息をつけない。

    第8章 附則

    第39条(最初の事業年度) 当会社の最初の事業年度は、当会社成立の日から平成21年3月末日までとする。

    第40条(法令の準拠) この定款に規定のない事項は、すべて会社法その他の法令に従う。

    第41条(施行) この改正は、平成20年6月21日から施行する。

    平成20年(2008年)4月1日施行、平成20年(2008年)6月21日改訂施行

  • 会社概要

    会社概要

    株式会社クエステトラは、京都にある SaaS ベンダーです。

    – Philosophy

    ソフトウェアの創造を通じて、世界中のビジネス革新に貢献する


    ICTの進化やホワイトカラーの絶対数増加にともない、社内で生み出される情報も、社内に流れ込む情報も、膨大な量となっている。そして皆が「情報システムの設計が悪くて情報が見えてこない」と叫ぶ。

    しかし 「あるべき業務プロセス」は変化し続ける。経営環境の変化に合わせ「毎日変化している」といっても良い。それが故に情報システムは、すぐに陳腐化してしまうのだ。たとえば「支出抑制のため今月の調達は課長決裁ではなく部長決裁とする」や「リコール発生にともない明日から不良品検査承認プロセスを二重化する」となった場合には、「情報システム」も即座に仕様変更されなければならないのだ。

    我々の挑戦は、 “ユーザ企業が自身の手であらゆる業務プロセスをシステム化できるプラットフォーム” の創造である。すなわち、我々の挑戦は、 “ユーザ企業が自身の手で「競争力の源泉」を育むことができるプラットフォーム” の創造である。

    「Questetra(クエステトラ)」の語源は?

    Quest(探究)と Tetra(ギリシャ語の4)の造語です。
    業務改善PDCA(Plan: modeling, Do: operating, Check: monitoring, Act: optimizing recovering)を探求します。


    商号

    株式会社クエステトラ (Questetra, Inc.)


    法人番号

    6130001031686


    代表者

    代表執行役 今村 元一


    設立

    2008年4月1日


    資本金

    1億8405万7500円 (別途 資本準備金 7405万7500円)


    所在地

    604-0835
    京都市中京区 御池通間之町東入高宮町206 御池ビル4階
    (075)205-5007
    [土日祝祭日を除く午前9時から午後6時まで]


    事業内容

    業務プロセス管理 “Questetra BPM Suite” の開発
    BPM コンサルティング

    組織・体制

    株式会社クエステトラは、会社法に規定される「指名委員会等設置会社」(旧称「委員会設置会社」)です。

    • 取締役会
      • 指名委員会、監査委員会、報酬委員会
    • 会計監査人
    • 執行役
    取締役 & 代表執行役CEO 今村 元一

    略歴

    • 1973年04月 神戸生まれ
    • 1997年03月 京都大学 工学部建築学科 卒業
    • 2000年03月 京都大学大学院 情報学研究科 修士課程修了
    • 2000年04月 株式会社四次元データ 設立、代表取締役
    • 2001年02月 京都大学大学院 工学研究科 後期博士課程中退
    • 2004年04月 京都府教育委員会 IT人材育成プロジェクト運営指導委員 (- 2007)
    • 2005年06月 株式会社四次元グループ (現シナジーマーケティング)代表取締役COO
    • 2008年04月 株式会社クエステトラ 設立、代表執行役CEO (- 現任)

    資格

    • 経産省認定 プロジェクトマネージャ
    • 経産省認定 情報セキュリティスペシャリスト

    専攻

    • 社会情報学専攻 社会情報モデル講座(分散情報システム分野) データベース、仮想空間、データマイニング

    取締役 & 執行役CTO 畠中 晃弘

    略歴

    • 1975年06月 大阪市生まれ
    • 1998年03月 京都大学 工学部情報学科 卒業
    • 2000年03月 京都大学大学院 情報学研究科 修士課程修了
    • 2000年04月 株式会社四次元データ 設立、取締役CTO
    • 2002年03月 京都大学大学院 情報学研究科 後期博士課程中退
    • 2005年06月 株式会社四次元グループ (現シナジーマーケティング) 取締役CTO
    • 2008年04月 株式会社クエステトラ 設立、執行役CTO (- 現任)

    資格

    • 経産省認定 プロジェクトマネージャ, 経産省認定 データベーススペシャリスト, PMP, Sun Certified Web Component Developer for Java 2 Platform, etc

    執行役CFO 矢作 基

    略歴

    • 1973年12月 大阪市生まれ
    • 1997年03月 京都大学 農学部 卒業
    • 1997年04月 株式会社クボタ 入社
    • 2001年01月 株式会社四次元データ 入社
    • 2002年06月 株式会社四次元データ 取締役CFO
    • 2007年01月 株式会社四次元データ 取締役COO
    • 2008年04月 株式会社クエステトラ 執行役CMO
    • 2022年04月 株式会社クエステトラ 執行役CFO (- 現任)

    資格

    • 経産省認定 応用情報技術者
    • Sun Certified Web Component Developer for Java 2 Platform
    • Oracle Master Gold

    執行役Fellow 江原 良典

    略歴

    • 1974年11月 大阪府生まれ
    • 1998年03月 京都大学 工学部情報学科 卒業
    • 2000年03月 京都大学大学院 情報学研究科 修士課程修了
    • 2000年04月 日本テレコム株式会社 入社
    • 2002年04月 株式会社四次元データ 入社
    • 2004年03月 株式会社四次元データ 取締役Co-CTO
    • 2007年01月 株式会社四次元データ 取締役CIO
    • 2008年04月 株式会社クエステトラ 設立 執行役フェロー (- 現任)

    資格

    • 経産省認定 プロジェクトマネージャ, 経産省認定 データベーススペシャリスト, 経産省認定 ネットワークスペシャリスト, 経産省認定 情報セキュリティスペシャリスト, etc

    執行役CMO 古久保 雅人

    略歴

    • 1970年08月 京都府生まれ
    • 1993年03月 福井大学 工学部情報工学科 卒業
    • 2008年04月 株式会社クエステトラ 設立
    • 2012年06月 株式会社クエステトラ 執行役
    • 2022年04月 株式会社クエステトラ 執行役CMO (- 現任)

    資格

    • 経産省認定 応用情報技術者

    社外取締役

    加藤 直樹

    京都大学 名誉教授、兵庫県立大学 数理最適化データサイエンスセンター長

    社外取締役

    勝屋 久

    勝屋久事務所 代表、元 IBM Venture Capital Group

    社外取締役

    吉町 僚高

    株式会社プレセナ・ストラテジック・パートナーズ プリンシパル

    社外取締役

    中村 多伽

    株式会社taliki 代表取締役

    沿革

    2008年

    4月 会社設立

    2009年

    1月 ダウンロード版の販売を開始: Questetra BPM Suite Download Edition v1.0
    4月 ダウンロード版、新版公開: Questetra BPM Suite Download Edition v2.0
    7月 ダウンロード版、公開半年で160か国6000件を記録
    8月 ダウンロード版、新版公開: Questetra BPM Suite Download Edition v3.0
    9月 クラウド版の販売を開始『Questetra BPM Suite SaaS Edition』
    10月 Questetra BPM Suite v4.0 (Google Workspace連携)

    2010年

    1月 Questetra BPM Suite v5.0 (プロセス外部起動)
    4月 ガートナー社 『Cool Vendor in BPM』(グローバル5社) に選定される
    4月 アプレッソ社との共同開発製品 『DataSpider BPM』 を開発
    6月 Questetra BPM Suite v6.0 (入力Formカスタム)
    6月 クラウド、無料サービスの開始: (5ユーザ制限)
    9月 Questetra BPM Suite v7.0 (外部アプリAPI公開)

    2011年

    8月 Questetra BPM Suite v8.0 (社内SNS機能)

    2012年

    8月 Questetra BPM Suite v9.0 (PDF自動生成)

    2013年

    11月 ガートナー社 『MarketScope for bpmPaaS』(グローバル14製品) で Promising 評価を受ける

    2014年

    11月 クラウド、無料サービスの制限緩和 (10ユーザ制限)
    11月 Questetra BPM Suite v10.0 (グラフ分析)

    2016年

    5月 Questetra BPM Suite v11.0 (自動通信)

    2020年

    5月 Questetra BPM Suite v12.0 (HTML5モデラへ完全移行)

    2021年

    4月 Questetra BPM Suite v13.0 (Box等と連携した自動開始)

    2022年

    4月 Questetra BPM Suite v14.0 (業務案件一括開始)

    2023年

    4月 Questetra BPM Suite v15.0 (サブプロセス機能を強化)

    2024年

    4月 Questetra BPM Suite v16.0 (Gemini連携)

    2025年

    6月 Questetra BPM Suite v17.0 (AIエージェント工程)

    • V9.7 Form Start
    • 
V9.8 OAuth2 Request
    • 
V9.9 Shared Addon

    V10.0 Filtering Chart

    • V10.1 Euro Service
    • V10.2 Performance Chart
    • V10.3 SLA Chart
    • V10.4 Massive Master

    V11.0 Automation

    • V11.1 Service-Task Addon
    • V11.2 Files Auto-gen
    • V11.3 Shared Addon+
    • V11.4 API IP Filtering
    • V11.5 API Collaboration
    • V11.6 Webhook Start
    • V11.7 Webform Standby
    • V11.8 Webform standby+
    • V11.9 Collab Slack
    • V11.10 Auto-Retrieving
    • V11.11 Collab G-Sheets+
    • V11.12 Collab Box+
    • V11.13 Text Files Auto-gen

    V12.0 Auto-Extract

    • V10.1 Euro Service
    • V10.2 Performance Chart
    • V10.3 SLA Chart
    • V10.4 Massive Master

    V13.0 Auto-Start+

    • V9.7 Form Start
    • 
V9.8 OAuth2 Request
    • 
V9.9 Shared Addon

    V14.0 Bulk Start

    • V9.7 Form Start
    • 
V9.8 OAuth2 Request
    • 
V9.9 Shared Addon

    V15.0 Subprocess

    • V15.1 PDF from HTML
    • V15.2 Org Position

    V16.0 Generative AI

    • V16.1 Microsoft Lists
    • V16.2 Markdown Input

    V17.0 AI Agent

    • V17.1 Makes Workflow and Chat Even More Seamless
    • V17.2 Support for Model Context Protocol
  • ファイン・チューニング時代!?

    ファイン・チューニング時代!?

    “Fine-tune” という動詞は日本語で “微調整する” と訳されている。しかし「精度を挙げる」や「仕上げる」といった訳の方が適切だと思う。いずれにせよ、AIを自分用に tuning できる時代が来た。Questetra社としても、トレーニング用データの整備を頑張ろうと考えている。

    1. “Fine-Tune” という動詞

    例文を作ってもらって(by GPT-4)、『Google翻訳』と『DeepL』に翻訳してもらった。

    • The band spent the entire afternoon trying to fine-tune their sound before the evening performance.
      • バンドは午後中ずっと、夜の演奏の前にサウンドの 微調整 に費やした。
      • バンドは午後中、夜の公演を前にサウンドの 微調整 に努めた。
    • As a photographer, he spent hours trying to fine-tune the lighting for his latest portrait session.
      • 写真家として彼は最新のポートレートセッションのために照明を微調整するのに何時間も費やした。
      • 写真家として、彼は最新のポートレート・セッションの照明を微調整するのに何時間も費やした。
    • The chef continued to fine-tune the recipe, adjusting the spices until he was completely satisfied with the taste.
      • シェフは味に完全に満足するまでスパイスを調整しながらレシピを 微調整 し続けた。
      • シェフはレシピの 微調整 を続け、味に完全に満足するまでスパイスを調整した。
    • The team of engineers worked diligently to fine-tune the robot’s movements, ensuring precision and efficiency.
      • エンジニアのチームはロボットの動きを 微調整 するために熱心に働き、精度と効率を確保した。
      • エンジニアのチームは、ロボットの動きを 微調整 し精度と効率を確保するために熱心に取り組んだ。

    どうやら “微調整” と訳すヨウダ。

    たしかに、”sound” や “lighting” や “recipe” や “robot’s movements” であれば 微調整 して頂いてもイッコーに構わない。「イイ感じ(fine)に、調整(tune)する」 という複合語としてのニュアンスにも近い。

    2. AI の “微調整” ?

    しかし「AIを微調整する」という表現は、日本語としては理解しづらい。(と思う)

    というか「現場の誤解」を招きそうな気がする! 延いては「日本のDX」のアシカセになるやも知れない!! (←などと書きつつも、すでに何度も読み聞きして慣れてしまいつつある…)

    つまるところ、(かなりの主観なのだが)、 “微調整” などという甘っちょろい言葉(?)では “変化した感” がしない のだ。もっともっと “変化させたぜ感” を表現してほしい のだ。(過去に縛られてはイケナイ!)

    #「微調整された人間」ではない。それ即ち「強化人間」なのだ。的な。。。 実際、(その動機は様々だろうが)、「精密調整する」と訳されたり、カタカナで「ファインチューニングする」と書かれたりする例もある。

    3. ファインチューニングとは?

    ちなみにAI分野における専門用語 “Fine-Tune” は「再トレーニングの行為」を表現している。

    具体的に言えば「Pre-training 済みモデル」(Pre-trained Model)に対して、更に Training を施すのだ。そうすると、Fine-Tuned MODEL が出来上がる!

    #ウチのCTO曰く、「新卒社会人」(GPT-4)に「業務知識をに教え込むこと」。 (「ベテラン社員」が出来上がる?)

    …でアレバ!…だ。「精度を挙げる」とか、「(バキバキに)仕上げる」といった “変化した感” のある訳し方をして欲しいのだ。 (わー、やっぱり、ただの主観だなぁ)

    ⇒ 強化モデル、特化モデル、精緻モデル、細密モデル、博識モデル、精進モデル、修練モデル、鍛錬モデル

    4. ちなみに “微調整” のコストは?

    「お金」の面ではケッコー軽微だが、「時間」の面ではメンドウになるかもしれない。現時点(202307)においても、”Pending ステータス” はソコソコ長い。(それだけに “微” だと思えない)(「イイ感ジニ調整シテイル」のなら待てる!?!)

    ▼4行JSONLの場合

    2023-07-26T08:00:26.000Z	info	Created fine-tune: ft-pYZvA9NP5ddBbe6ud6Mexjne
    2023-07-26T11:48:44.000Z	info	Fine-tune costs $0.01
    2023-07-26T11:48:44.000Z	info	Fine-tune enqueued. Queue number: 0
    2023-07-26T12:00:40.000Z	info	Fine-tune is in the queue. Queue number: 3
    2023-07-26T12:12:46.000Z	info	Fine-tune is in the queue. Queue number: 2
    2023-07-26T12:13:18.000Z	info	Fine-tune is in the queue. Queue number: 1
    2023-07-26T12:13:31.000Z	info	Fine-tune is in the queue. Queue number: 0
    2023-07-26T12:14:44.000Z	info	Fine-tune started
    2023-07-26T12:15:43.000Z	info	Completed epoch 1/4
    2023-07-26T12:15:44.000Z	info	Completed epoch 2/4
    2023-07-26T12:15:45.000Z	info	Completed epoch 3/4
    2023-07-26T12:15:46.000Z	info	Completed epoch 4/4
    2023-07-26T12:16:05.000Z	info	Uploaded model: curie:ft-questetra-2023-07-26-12-16-05
    2023-07-26T12:16:06.000Z	info	Uploaded result file: file-526WjgJtypVc9A2gcR1BWh9m
    2023-07-26T12:16:06.000Z	info	Fine-tune succeeded

    ▼16行JSONLの場合

    2023-07-26T06:57:15.000Z	info	Created fine-tune: ft-lN1WPLOp8rtoalbMG5Nctc0T
    2023-07-26T10:19:09.000Z	info	Fine-tune costs $0.04
    2023-07-26T10:19:09.000Z	info	Fine-tune enqueued. Queue number: 1
    2023-07-26T10:21:50.000Z	info	Fine-tune is in the queue. Queue number: 0
    2023-07-26T10:22:11.000Z	info	Fine-tune started
    2023-07-26T10:23:16.000Z	info	Completed epoch 1/4
    2023-07-26T10:23:19.000Z	info	Completed epoch 2/4
    2023-07-26T10:23:23.000Z	info	Completed epoch 3/4
    2023-07-26T10:23:26.000Z	info	Completed epoch 4/4
    2023-07-26T10:23:43.000Z	info	Uploaded model: curie:ft-questetra-2023-07-26-10-23-43
    2023-07-26T10:23:44.000Z	info	Uploaded result file: file-tOsEJP0WH3BTcLxyBMz1aLX2
    2023-07-26T10:23:44.000Z	info	Fine-tune succeeded

    ※ 実業務で使えそうな JSONL ファイル〔1000行以上〕は、まだ試していない。 (←ていうかナイ)

    5. 各社がファインチューニングする時代

    OpenAI 社のアナウンスを素直に読めば、2023年中に、各社それぞれが “GPT-4” をチューニングできるようになる。(バキバキに!?!)

    つまるところ、もはや「再トレーニング用のデータを整備し続ける」は多くの会社にとって必要不可欠な作業なのだ。

    では、トレーニング用のデータをどう整備すべきか?

    う~む。それは各社それぞれで工夫するしかない。業種業態によっても大きく異なる。ただ、一つ言えることは「その整備作業自体もAIに手伝ってもらうべき」だ。Questetra社もゼッサン模索中である。(がんばるぞー)

    • On July 6, 2023, we announced the deprecation of ada, babbage, curie and davinci models. These models, including fine-tuned versions, will be turned off on January 4, 2024. We are actively working on enabling fine-tuning for upgraded base GPT-3 models as well as GPT-3.5 Turbo and GPT-4, we recommend waiting for those new options to be available rather than fine-tuning based off of the soon to be deprecated models.
      • 2023 年 7 月 6 日に、ada、babbage、curie、davinci モデルの廃止を発表しました。 微調整バージョンを含むこれらのモデルは、2024 年 1 月 4 日にオフになります。私たちは、アップグレードされたベース GPT-3 モデル、GPT-3.5 Turbo および GPT-4 の微調整を可能にすることに積極的に取り組んでいます。間もなく非推奨になるモデルに基づいて微調整するのではなく、これらの新しいオプションが利用可能になるまで待つことをお勧めします。
      • 2023年7月6日、アダ、バベッジ、キュリー、ダヴィンチの各モデルの非推奨化を発表しました。これらのモデルは、ファインチューニング・バージョンを含め、2024年1月4日に廃止されます。GPT-3、GPT-3.5ターボ、GPT-4のアップグレードモデルのファインチューニングを可能にするために積極的に取り組んでいます。
    https://platform.openai.com/docs/guides/fine-tuning
    • GPT-4 is our most capable model. Millions of developers have requested access to the GPT-4 API since March, and the range of innovative products leveraging GPT-4 is growing every day. Today all existing API developers with a history of successful payments can access the GPT-4 API with 8K context. We plan to open up access to new developers by the end of this month, and then start raising rate-limits after that depending on compute availability. Based on the stability and readiness of these models for production-scale use, we are also making the GPT-3.5 Turbo, DALL・E and Whisper APIs generally available. We are working on safely enabling fine-tuning for GPT-4 and GPT-3.5 Turbo and expect this feature to be available later this year.
      • GPT-4 は当社の最も高性能なモデルです。 3 月以来、何百万もの開発者が GPT-4 API へのアクセスをリクエストしており、GPT-4 を活用した革新的な製品の範囲は日々増加しています。 現在、成功した支払い履歴を持つすべての既存の API 開発者は、8K コンテキストを備えた GPT-4 API にアクセスできます。 今月末までに新しい開発者にアクセスを開放し、その後はコンピューティングの可用性に応じてレート制限の引き上げを開始する予定です。これらのモデルの安定性と実稼働規模での使用の準備に基づいて、GPT-3.5 Turbo、DALL・E、および Whisper API も一般公開しています。 私たちは GPT-4 および GPT-3.5 Turbo の微調整を安全に有効にすることに取り組んでおり、この機能は今年後半に利用可能になる予定です。
      • GPT-4は当社の最も高性能なモデルです。3月以来、何百万人もの開発者がGPT-4 APIへのアクセスを要求しており、GPT-4を活用した革新的な製品の範囲は日々拡大しています。GPT-4を活用した革新的な製品の種類は日々増えています。現在、支払い実績のあるすべての既存API開発者は、8KコンテキストでGPT-4 APIにアクセスできます。今月末までには新しい開発者にもアクセスを開放し、その後はコンピュート利用可能性に応じてレートリミットの引き上げを開始する予定です。これらのモデルの安定性とプロダクション・スケールの使用への準備に基づき、GPT-3.5 Turbo、DALL・E、Whisper APIも一般的に利用できるようにしています。我々は、GPT-4とGPT-3.5 Turboの微調整を安全に行えるように取り組んでおり、この機能は今年後半に利用可能になる予定です。
    https://openai.com/blog/gpt-4-api-general-availability

    PS

    付随して “モデル” の適訳はナニ? という議論もある。

    典型的には “模型” なんだろう。。。 が、もはや訳さない方がイイ。

    そもそも、“モデル” は概念的に「簡単化した図式数式」であり「理想的なスタイル」だ。(対象を “簡略化” し、”本質” を表している)

    • ワークフロー定義(業務プロセス定義)のコト: “プロセスモデル”
    • データ格納方法を定めたソフトウェア開発文書: “データモデル”
    • 企業が利潤を得る構造(誰が何に対し支払う): “ビジネスモデル”
    • 彫刻や写真の題材提供のためにポーズをとる人: “モデル”

    したがって “大規模言語モデル” (LLM / Large Language Model)も「言語模型」でしかない。しかしながら他方、(その中身が “模型” であるかどうかはサテオキ)、多くの人は彼らの出力に「知性らしきもの」を感じている

    つまるところ “モデル” は文脈によって「人工知能」(Artificial Intelligence)と訳してしまえば良い。(と思う)(暴)〔鍛錬済み人工知能〕

    と言いつつも、(ウシロメタサがあるので/ハバカラレルので)、日頃は “MODEL” と表記するようにしている。(←小市民)〔鍛錬済みMODEL〕

  • Honda Motor Co., Ltd.

    Honda Motor Co., Ltd.

    Used for Company-wide Approval Flows such as general affairs applications, training reception, and company car usage. Achieved streamlining and efficiency in operations through digital transformation (DX)

    honda-OPG

    Established

    1948

    No. of Employees

    Consolidated : 197,039 (As of March 2023)

    Main Business

    Motorcycles, automobiles, and power products

    Industry

    Manufacturing

    User Department

    Company-wide Approval Flows

    In what context do you use Questetra?

    Honda is promoting internal digital transformation (‘DX’) to provide better products and services by utilizing data and digital technology. By reviewing internal business processes, including operating and manufacturing processes, and promoting DX, we aim to improve the efficiency of existing operations and expand the creation of new value.

    We are reforming our administrative work with the aim of using the time saved by streamlining through DX for creative work that should be done by people. The first thing we did was to organize our work and clarify roles and tasks. By handling tasks that both people and the system are good at, work efficiency and quality can be further improved. We also aim to utilize artificial intelligence in the future. To utilize artificial intelligence, it is necessary to organize the tasks that both people and artificial intelligence are good at.

    Visualization of business processes is the most important factor in organizing increasingly complex operations. There are several systems for digitizing forms as workflow tools, but there are few services that organize tasks (work processes) by swimlane (person in charge of processing) and visualize them in workflow diagrams. We consider that the most important items for business reform are workflows that follow standardized rules and have good visibility, and that the workflow diagrams created can be operated as a system as they are. We chose Questetra BPM Suite (“Questetra”), which enables workflow diagrams to be created using the international standard (ISO 19510) Business Process Model and Notation (BPMN).

    Workflow diagrams created with Questetra can be operated as workflow apps (systems) as they are. Systemization construction managers and checkers can see the problem points of the business before systemization just by looking at the workflow diagram. Therefore, by organizing operations and rationalizing them through systemization at the same time, they can get closer to fundamental reform. It is also possible to build up small improvements while operating the system, and agile development can be achieved.

    What are the selection criteria?

    It can be used to establish workflows for all departments and employees, and to reform complex administrative processes. The problem for administrative departments is that once a system has been created by the IT department, modification of the system is a major undertaking, which means that changes cannot be made and the system can be difficult to use. There were also basic problems such as not being able to get out of the paper application process because it was not the right time to develop the system in the first place. Therefore, everyone needs to be able to develop their own workflow apps.

    Questetra not only offers good process visibility, but also no-code system development. This low development learning cost was a key selection point. In addition to the digital transformation of simple paper approval tasks, the transferring of increasingly complex business processes is also a target of DX. To organise complex workflows it is important to be able to draw workflow diagrams in accordance with BPMN, and to have visibility and common understanding: with Questetra, complex workflow apps that mix multiple departments, personnel and system processes can be easily created, and task and business reviews can be achieved while building Questetra apps.

    Furthermore, Questetra is capable of API integration with external cloud services. Honda uses services such as Microsoft products, etc. Integration between Questetra and Microsoft products such as Excel and Sharepoint was an important factor in the selection process, as it reduces the man-hours required for saving and transcribing. This was an important point in the selection process. Another selection point was the ability to convert entered data items to PDF and easily send them as email attachments, which is a frequent task.

    What type of work is it used for?

    It is used for a variety of tasks, including internal applications and tasks requiring review.

    As for application work, we have started using the system for all administrative processes at Honda, including software use, training reception, use of company vehicles and applications for general matters.

    An example of this work is the construction of FAQs for internal use. In this task, the secretariat sets frequently asked questions and allocates the task of preparing a ‘draft answer’ to the person in charge of the relevant area. Review and proofreading tasks are then sequentially assigned to reviewers and proofreaders, and the completed FAQs are automatically posted on the groupware and shared as the latest information with all concerned. In the future, we aim to replace proofreading and translation tasks with AI to further improve efficiency.

    What have been the effects of introducing the system?

    By using Questetra, the visualization of business processes has progressed, and efficiency has been improved through the elimination of tasks, rational process reviews and the sharing of duties. For example, in the case of the aforementioned FAQ management work, it was originally necessary for the drafters and reviewers of to get together and proceed with the work through meetings. However, by using Questetra, the tasks between the people in charge have been clearly defined, and the passing of tasks has been automated, allowing the people involved in the work to proceed efficiently at their own pace. This eliminates the hassle of writing emails, which is a common problem with email-based handover, and allows the participants to concentrate on the tasks assigned to them. The common problem of unread emails is also eliminated and tasks can now be carried out without fail. In addition, the administration office can now check where tasks are stalled, so it is possible to monitor progress.

    Other examples of this include General Affairs applications that involve work requests to contractors. The application forms are automatically stored in a folder built within Microsoft’s cloud, and we have started sharing that folder with the contractor. Until now, we had to transcribe the application forms into an Excel form, upload and store the attached documents submitted by email into the folder, and send them to the consignee by email. By automating these complicated tasks with Questetra, centralized data management and increased efficiency can be promoted.

    The digital transformation of these administrative tasks is also being promoted with the aim of laying the groundwork for essential reforms, such as data utilization and the integration of people and AI, in anticipation of next-generation reforms.

    What is your future direction?

    We promote the use of Questetra in all administrative tasks within the company. We have established an in-house training system so that all employees can create their own workflow applications and respond flexibly to changing business requirements. To this end, we have established a variety of support systems, such as workshops according to skill level, support and consultation by experts, and a community of users.

    The system provides an environment in which anyone who applies can build workflow applications. On the other hand, because the environment can be used by anyone, confirmation meetings are held to teach construction know-how while minimizing unforeseen obstacles arising from misconfiguration. The confirmation meetings also have another aspect: by having DX experts check the processes, we are able to propose more rational processes and build an easy-to-understand UI. In this way, we encourage operational departments to simultaneously reform processes and evolve DX to accelerate reform.

    In the future, Questetra will continue to be used as the core foundation for linking APIs with external microservices and replacing tasks with artificial intelligence, in order to respond to Honda’s diverse operations in a short period of time.

    Honda values a corporate culture of originality and challenge. We want to spread the culture of youthfulness and ingenuity to the frontline once again by reviewing the wasteful and routine work that we take for granted, and by building up reforms that are familiar to us as DX, and we hope to pass this culture on to our products. We consider process reform by Questetra as one of the important services that will play a role in Honda’s reforms.

    (September 2023)

  • 情報セキュリティ方針と対策

    情報セキュリティ方針と対策

    クラウドサービスにおけるセキュリティについて

    我々のSaaSビジネスは「お客様の信頼」の上にこそ成り立ちます。 クエステトラは、お客様に所有権のある情報を預かるにあたり、「情報漏洩」の可能性と「情報不正利用」の可能性を徹底的に排除する事が、最も重要であると考えています。

    1. 機密性/Confidentiality

    お客様のデータにアクセスしません

    クエステトラの従業員は、お客様によって明示的に許可された場合に限り、お客様に所有権があるデータにアクセスします。通常のテクニカルサポートにおける問題解決にはテストアカウントの作成を求めます。なお、お客様の個人情報に関しては、OECDガイドラインに沿った「プライバシーポリシー」を運用し、問合対応などの「利用目的」に限って利用しています。

    2. 保全性/Integrity

    お客様のデータを守ります

    クエステトラは、SaaS形態での高品質なサービスを実現しうるクラウドインフラを選定し、その運用を行います。現状の多くのサービスは、Amazon Web Services社のインフラを活用していますが、個々のシステム要素に関する詳細についてはセキュリティ上の理由により非公開としています。各通信は同一資源共有度(マルチテナンシーレベル)の異なる複数のアプリケーションによって処理され、お客様のデータは、お客様のシステム操作によってのみ追加・参照・更新・削除が行われます。お客様は、必要に応じてCSV形式(ファイル型データ等は含まれない)等にて一括ダウンロードする事も可能です。なお、お客様のデータは、お客様毎に、日次以上の頻度にて自動バックアップされます。最終のバックアップデータは、極めて耐久性の高い(オブジェクト耐久性イレブンナイン:100億分の1)ストレージに格納されます。

    3. 可用性/Availability

    24時間サービスを目指します

    クエステトラは、仮想化されたサーバ群と200種以上のアプリケーションにより構成されるシステムに、耐障害性と可用性を高める仕組みを追加し続けています。また「システムダウン」や「システム警告」を検知する外部機構を構築し、万一の障害発生に対して迅速に対処し、またお客様への案内速報できる体制を整備しています。

    情報セキュリティマネジメントシステム(ISMS)について

    認証登録概要

    認証基準JIS Q 27001:2023 (ISO/IEC 27001:2022)
    認証登録番号IS 728211
    認証登録範囲クラウド型業務プロセス管理システムの開発、サービス提供、導入支援コンサルティング
    対象範囲株式会社クエステトラ
    〒604-0835 京都府京都市中京区御池通間之町東入高宮町206御池ビル
    初回登録日2020年9月3日
    認証機関BSIグループジャパン株式会社

    情報セキュリティ方針

    基本理念

    株式会社クエステトラ(以下、当社)は、「ソフトウェアの創造を通じて、世界中のビジネス革新に貢献する」というフィロソフィーを掲げ、事業を行っています。

    当社の事業で取り扱う、お客様の情報をはじめとする情報資産は、当社の経営基盤として極めて重要なものです。漏洩、き損、滅失等のリスクから、情報資産を保護することの重要性を認識した役員や従業員を含めた、情報資産を扱う者が本方針を遵守し、情報資産の機密性、完全性、可用性といった情報セキュリティを維持するための活動を実践します。

    基本方針

    1. 情報資産を保護するために、情報セキュリティ方針ならびに、それにまつわる規程類を策定し、これに従って業務を行うとともに、情報セキュリティに関連する法令、規制その他の規範、及び、お客様との契約事項を遵守いたします。
    2. 情報資産に対して存在する漏洩、き損、滅失等のリスクを分析、評価するための基準を明確にし、体系的なリスクアセスメント方法を確立するとともに、定期的にリスクアセスメントを実施いたします。また、その結果に基づき、必要かつ適切なセキュリティ対策を実施いたします。
    3. 担当役員を中心とした情報セキュリティ体制を確立するとともに、情報セキュリティに関する権限および責任を明確にいたします。また、すべての従業者が、情報セキュリティの重要性を認識し、情報資産の適切な取り扱いを確実にするために、定期的に教育、訓練および啓発を行います。
    4. 情報セキュリティポリシーの遵守状況及び情報資産の取扱いについて、定期的に点検及び監査を行い、発見された不備や改善項目については、速やかに是正処置を講じます。
    5. 情報セキュリティ上のイベントやインシデントの発生に対する適切な処置を講じるとともに、万一それらが発生した場合に際して、あらかじめ、被害を最小限に留めるための対応手順を確立し、有事の際には、速やかに対応するとともに、適切な是正処置を講じます。また、特に、業務中断に関わるようなインシデントについては、その管理の枠組みを確立し、定期的に見直しを行うことにより、当社の事業継続を確実にいたします。
    6. 基本理念を実現するための目標を定めた情報セキュリティマネジメントシステムを確立し、これを実行するとともに、継続的に見直し、改善を行います。

    2020年6月8日 制定
    株式会社クエステトラ
    代表執行役 今村 元一

    2020年4月作成、2020年7月改定、2021年7月改定



    サービス稼働率の実績

    ※ 計測対象となる障害とは、本システムが外部との接続性を持たない状態をいいます。
    ※ 各テナント毎に「(サービス時間-障害時間)/サービス時間」が自動計測されます。
    ※ この一覧では全テナントの平均値を掲載しています。(無料テナントは含みません)
    ※ なお、計画停止は「障害時間」に含まれません。
    ※ 個別の障害内容についてはユーザサポートサイトの「お知らせ:不具合・障害・計画停止」を参照してください。

  • 生成 AI を活用した業務プロセスの自動化 ~Azure OpenAI Service との連携~

    生成 AI を活用した業務プロセスの自動化 ~Azure OpenAI Service との連携~

    システム連携ネタでよくブログを書いている日下です。

    最近は生成 AI に関するニュースを聞かない日はありませんね。テキスト系では Google Vertex AI PaLM API 等も気になりますが、まだまだ ChatGPT の話題が一番多いでしょうか。

    弊社サービス Questetra BPM Suite のお客様からも生成 AI の話題をよく聞きます。その中で Azure OpenAI Service の ChatGPT と Questetra BPM Suite との API 連携についての相談があります。

    ※Questetra BPM Suite について:
    クラウド型の業務プロセス管理システム (SaaS BPMS) で、業務フローの設計から自動化、進捗の追跡まで行うことができます。視覚的にわかりやすい業務プロセスと API の連携により、業務の効率アップを実現します。

    本記事では、本家 OpenAI 社が提供する ChatGPT と Microsoft 社が提供する Azure OpenAI Service の ChatGPT との違いに触れつつ、Azure OpenAI Service の ChatGPT と Questetra BPM Suite との API 連携方法について説明します。
    (Azure OpenAI Service の ChatGPT はモデルデプロイまでできているものとし、Azure OpenAI Service の操作方法等については触れません。ご了承ください)

    ※本記事では、以下の略称表記を使います。
     Azure OpenAI Service → 「AOAI」
     Azure OpenAI Service の ChatGPT → 「AOAI ChatGPT」
     本家 OpenAI 社が提供する ChatGPT → 「本家ChatGPT」
     Questetra BPM Suite → 「Questetra」

    1: Azure OpenAI Service(AOAI)とは

    「AOAI」は、ChatGPT をはじめとする OpenAI 社の多様な生成 AI モデルを、Microsoft 社の Azure のクラウドプラットフォーム上で利用できるサービスです。Azure Cognitive Services のラインナップの1つでもあります。OpenAI 社が提供するサービスを利用するよりも、セキュリティが高く、データ保護の観点で優れています。

    Azure OpenAI Service(Microsoft社サイト)

    2: 「本家ChatGPT」と「AOAI ChatGPT」の違い

    「AOAI ChatGPT」は、認証方式・接続方式を選択でき、セキュアに利用したいというニーズに対応できる点で、「本家ChatGPT」より企業向けに適していると考えられます。

    また、「本家ChatGPT」では入力データを学習に利用する可能性がある、と謳われています。API を介した入力データは学習に使わない、ということですが、一般利用者が適切に区別できるかどうか、システム管理者としては不安を感じるものと想定されます。そのため、データ保護・漏洩防止の面からも「本家ChatGPT」より「AOAI ChatGPT」の方が安心感があると考えられます。

    ChatGPTとは?Azure OpenAI Serviceとの違いも分かりやすく解説(ソフトバンク社サイト)
    (比較表の「学習データ」「OpenAIの場合」より)「SaaSの場合は、入力した情報をChatGPTのトレーニングに利用する可能性あり」

    OpenAI platform Introduction(OpenAI社サイト)
    (Overview より)「At OpenAI, protecting user data is fundamental to our mission. We do not train our models on inputs and outputs through our API. Learn more on our API data privacy page.」
    (訳)OpenAI では、ユーザー データを保護することが私たちの使命の基本です。 API を介した入力と出力に関してモデルをトレーニングすることはありません。 詳細については、API データのプライバシー ページをご覧ください。

    Azure OpenAI Service に関してよく寄せられる質問(Microsoft社サイト)
    「モデルのトレーニングには自社のデータが使用されますか? → Azure OpenAI では、モデルの再トレーニングに顧客データは使用されません。」

    3: 「AOAI」の API リファレンス

    「AOAI」に限らず、Microsoft 社のドキュメントは量が多く、新旧の情報が混在していて、探しにくい・どれが正しいかわかりづらいと感じることが多いです。「AOAI」についても同様です。
    以下 API リファレンスには最新情報が記載されていないようでした・・・

    Azure OpenAI Service の REST API リファレンス

    例えば

    https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/completions

    ではなく

    https://YOUR_RESOURCE_NAME.openai.azure.com/openai/deployments/YOUR_DEPLOYMENT_NAME/chat/completions

    について記載が見当りませんでした・・・

    以下の Swagger 向け JSON ファイルをよく見てみると、/completions だけでなく /chat/completions についての記載も見つけることができました。(2023/8時点の話で、2023/9/8現在ではリファレンスに /chat/completions の記載があることを確認)

    Swagger 向け JSON ファイル2023-06-01版

    ということで、これらのドキュメントを参考にしながら、「AOAI ChatGPT」と「Questetra」との API 連携の動きを確認することとしました。

    4: 「AOAI」の API 利用時の認証

    前述の「AOAI」の API リファレンスの冒頭に記載の通り、以下の2通りの認証方法があります。

    • APIキー認証
    • Azure Active Directory認証

    試行錯誤するも Azure Active Directory 認証がうまくいかず・・・(2023/9/6時点)

    ということで、「Questetra」の Ver.15.1 で対応された HTTP カスタムヘッダ(api-key が指定可能に!)を使って、APIキー認証を利用することとしました。

    5: 「AOAI ChatGPT」と「Questetra」との API 連携を容易に実現するには

    ここまでの内容を踏まえ、悪戦苦闘の末、「AOAI ChatGPT」と「Questetra」との API 連携が実現できました。そして、「Questetra」の「アドオンXML」(フロー設計で利用できる追加部品)を準備しました!


    以下の「本家ChatGPT」向け「アドオンXML」をベースに作成しました。「AOAI ChatGPT」特有の設定項目があること、「アドオンXML」の設定項目に上限数の制限があることを考慮して、一部機能を削った形で準備しました。


    上記の「AOAI ChatGPT」向け「アドオンXML」を使うことで、手強い Microsoft 社の API リファレンスと格闘しなくても「AOAI ChatGPT」との連携が実現できます!(「AOAI ChatGPT」向け「アドオンXML」の設定については、上記リンク先の Notes をご確認ください)

    「Questetra」の「アドオンXML」のインポート方法については、以下マニュアルをご覧ください。
    M415: 業務プロセス定義で利用可能な自動工程を追加する

    6: まとめ

    「Questetra」は以下フォームからのお申込で、すぐに無料トライアルが可能です!日頃の業務に生成 AI との連携を取り入れたい、という方は、ぜひお試しください。

    また「本家ChatGPT」「AOAI ChatGPT」ほか、生成 AI との連携を含む業務フローサンプルを以下の一覧ページでいろいろ準備しております。ぜひ参考にしてください!

    OpenAI 関連のサンプルフローや「アドオンXML」一覧

  • 本田技研工業株式会社

    本田技研工業株式会社

    総務申請、研修受付、社用車利用など、事務処理全般で利用。DXで業務の断捨離と効率化を実現。

    honda-OPG

    本田技研工業株式会社

    1948年(昭和23年)

    連結 197,039 名 単独 33,065 名

    ※2023年3月末時点

    二輪車(オートバイ)、四輪車(自動車)およびライフクリエーション事業(汎用製品:耕耘機・芝刈機・除雪機・発電機・船外機)

    全社の申請業務、部門別の事務業務

    この記事の目次

    どのような背景で、Questetraをご活用されていますか?

    Honda ではデータやデジタル技術を活用し、より良い製品やサービスを提供するため、社内のデジタルトランスフォーメーション(以下、DX)を推進しています。事業やモノづくりの業務プロセスをはじめ、社内業務のプロセスを見直し、DXを進めることで、既存業務の効率向上と新価値の創造拡大を目指しています。

    その中で、事務業務のDX化は重要なテーマです。DXによる合理化で捻出した時間を本来ヒトが行うべき創造的業務に使うことを目指して改革をすすめています。まず私たちが取り組んだのは、自分たちの業務を整理し、役割と作業(タスク)を明確化することでした。人とシステムそれぞれが得意な作業を処理することで業務効率や品質がさらに向上します。また、将来的には人工知能の活用を目指しています。人工知能の実現のためには、人と人工知能が得意な業務を整理しておく必要があります。

    複雑化する業務の整理には業務プロセスの可視化が最も重要です。ワークフローツールとして帳票の電子化を行うシステムは複数存在しますが、スイムレーン(処理担当者)ごとにタスク(作業工程)が整理されており、ワークフロー図で可視化されているサービスはあまり存在しません。「標準化されたルールに則ったワークフローであり視認性が良い」「作成したワークフロー図をそのままシステムとして稼働させられる」などが、業務改革の最重要項目と考え、国際標準(ISO19510)であるビジネスプロセスモデル表記法(BPMN:Business Process Model and Notation)でワークフロー図が作成できるQuestetra BPM Suite(以下、Questetra)を選びました。

    Questetra で作成したワークフロー図を、そのままワークフローアプリ(システム)として稼働させることが可能です。システム化構築支援者やチェック者はワークフロー図を見るだけで、システム化する前に業務の課題ポイントも見えてきます。そのため、業務整理とシステム化による合理化を同時に行うことで、根本的な改革に近づきます。また、運用しながらの小さな改善を積み上げることも可能でアジャイル的な開発も実現可能です。

    選定ポイントは何でしょうか?

    全ての部署、社員のワークフローの構築や複雑な事務プロセスの改革に活用できる点です。事務部門の悩みはシステム部門が一旦作ったシステムの改修は大がかりとなるため、変更ができず使いにくい状態を強いられることがあります。また、そもそもシステム開発の順番が回ってこず、紙の申請から抜け出せないといった基本的な悩みがありました。そのため、誰もが自分でワークフローアプリを作成・メンテナンスできる必要がありました。

    Questetra はプロセスの視認性が良いだけではなく、ノーコードでのシステム開発が可能です。このように開発学習コストが低い点が選定ポイントとなっています。また、簡単な紙の承認業務のDX化だけではなく、複雑化する業務プロセスのDX化も今回のDXのターゲットになっています。複雑なワークフローの整理には、BPMNに則ったワークフロー図が描け、視認性と共通認識が重要です。Questetra では、複数部署や担当者、システム処理が混在する複雑なワークフローアプリも容易に作成でき、タスクや業務の見直しを Questetra のアプリを構築しながら実現することが可能になりました。

    さらに Questetra は、外部クラウドサービスとのAPI連携が可能です。Honda では Microsoft 製品などのサービスを利用しています。Questetra と Microsoft 製品のエクセルやシェアポイントとの連携は保存や転記の工数を削減できるため、選定の重要なポイントでした。また、入力したデータ項目をPDF化し、簡単にメールに添付して送付できることも、頻度の高い業務として選定ポイントの一つとなっています。

    どのような業務に利用されていますか?

    社内の申請業務やレビューが必要な業務など、様々な業務で利用しています。

    申請業務については、ソフトウェア利用、研修受付、社用車利用、総務の申請などHondaの事務処理全般で利用を開始しました。

    業務例として、社内向けFAQ構築が挙げられます。同業務では、事務局が頻度の高い質問を設定し、該当領域の担当者に「回答素案作成」のタスクが割り振られます。その後、レビュアや校正担当者に「レビュー」「校正」タスクが順次割り振られ、完成したFAQがグループウェアに自動投稿され関係者に最新情報として共有されます。今後、校正や翻訳業務などをAIに置き換え、更なる効率化を狙っています。

    導入効果をお教えください

    Questetra を利用することで、業務プロセスの可視化がすすみ、業務の断捨離や合理的なプロセス検討、業務の分担作業による効率化が実現しました。例えば、前述のFAQ管理業務の場合、本来は回答素案作成者やレビュアが集まり、会議によって業務を進める必要がありました。しかし、Questetra を利用することで、担当者間のタスクが明確になり、またタスクの受け渡しは自動化され、業務関係者は各自のペースで効率的に作業を進められるようになりました。メールを使った受け渡しで生じる、メール記載の手間もなく、割り当てられたタスクに集中することができます。よくある、未読メールとしての埋没もなくなり、確実にタスクが遂行されるようになりました。さらに事務局は、どこでタスクが滞っているのか確認ができるため、進捗状況把握も可能になりました。

    このほかの事例として、総務の申請書の中には、委託先への業務依頼を伴う申請があります。マイクロソフト内に構築したフォルダーへ申請書を自動格納し、そのフォルダーを委託先と共有を開始しています。いままでエクセル帳票に転記したり、メールで申請された添付書類をフォルダーにアップロード保管したり、メールで委託先に送付したりしていました。これらの煩雑な作業を Questetra で自動化することで、データの一元管理と効率化の推進が可能となっています。

    このような事務業務のDX化は、次世代の改革を見越したデータ利活用や人とAIの融合など本質的な改革の素地づくりも狙って推進しています。

    今後の方向性をお教えください

    社内のあらゆる事務業務で Questetra の活用をすすめています。全社員自らワークフローアプリを作成し、変化する業務に対して柔軟に対応できるように、社内での教育体制を確立しています。そのため、スキルレベルに応じた講習会の実施や、エキスパートによる支援・相談の窓口・利用者同士のコミュニティーなど、多様な支援体制を構築しています。

    申請した誰もがワークフローアプリの構築が可能な環境を提供しています。一方で、誰もが使える環境のため、設定間違いから生じる予期せぬ障害を最小限にしつつ、構築ノウハウを伝授する確認会を行っています。また、この確認会は別の側面もあり、DXのエキスパートがプロセスを確認することで、より合理的なプロセス提案や理解しやすいUIの構築をすすめています。この様に業務部門に対し、プロセスの改革とDXの進化を同時にすすめ、改革の加速を促しています。

    今後も Questetra をコアな基盤として、外部のマイクロサービスとのAPI連携や人工知能へのタスクの置き換えなど行っていき、多様なHondaの業務に対し短期間に様々な対応を行っていきたいと考えています。

    Honda は、独創的でチャレンジする企業文化を大切にしています。当たり前と思っている無駄な慣習的な業務も「聖域無き見直し」により、DXとして身近な改革を積み上げることで、若さや創意工夫の風土を今一度現場に波及させ、その風土を製品に還元していきたいと考えています。Questetra によるプロセス改革は、Honda の改革を担う重要なサービスの一つとして考えています。

    ※ 本事例は2023年8月時点の情報です

    同業種の導入事例

    • 本田技研工業株式会社
      本田技研工業株式会社

      総務申請、研修受付、社用車利用など、事務処理全般で利用。DXで業務の断捨離と効率化を実現。

    • NKKスイッチズ株式会社
      NKKスイッチズ株式会社

      ワークフローアプリで、タスクの受渡しを自動化。多くの部署/担当者が関わる業務の可視化が実現。

    • 三信電気株式会社
      三信電気株式会社

      年間350件の受発注業務と年間1,500件の申請業務をペーパーレス化。入力ミスや手間を軽減し、管理コストの50%を削減。

    • 株式会社プライムポリマー
      株式会社プライムポリマー

      海外拠点からの開発依頼〜開発フローをシステム化。進捗を可視化、業務スピード向上に繋がる。

  • ノーコード開発プラットフォームv15.1、Twilio SendGrid連携機能を追加

    ノーコード開発プラットフォームv15.1、Twilio SendGrid連携機能を追加

    SaaSベンダーの株式会社クエステトラ(京都市、代表執行役 CEO 今村元一)は8月14日、ノーコード開発プラットフォーム『Questetra BPM Suite』の新バージョン15.1を公開しました。新バージョン15.1では、クラウド型メール配信サービス「Twilio SendGrid」と連携できるようになり、ワークフローから大量メール配信の制御が可能となります。

    企業のマーケティングオートメーションへのニーズが高まる近年、パーソナライズされたメールを自動配信するニーズも多く見られます。『Questetra BPM Suite』では、ワークフローからメール送信できるアイテムを従来から提供しているものの、大量の配信に適しているとは言えませんでした。

    新バージョン15.1では、「Twilio SendGrid」を自動処理できるビルトインアイテムが追加されます。そのため、ナーチャリングやニュースレターなどの本格的なメールマーケティングプロセスを作成できるようになります。また、ワークフローと「Twilio SendGrid」がAPI連携することで、ワークフローデータのメールへの自動差し込みも可能となり、配信用データの誤入力を防止できるようになります。

    Questetra BPM Suite とは

    Questetra BPM Suiteは、クラウド型の業務プロセス管理システム (SaaS BPMS) で、業務フローの設計から自動化、進捗の追跡まで行うことができます。視覚的にわかりやすい業務プロセスとAPIの連携により、業務の効率アップを実現します。

    更に、そのカスタマイズのしやすさにより、組織の特性に合わせたプロセス管理が実現可能です。クラウド型であるため、運用コストの軽減やリモートワーク環境でも使用可能で、社内のコミュニケーションや連携の向上に寄与します。

    (業務フロー図サンプル: https://questetra.zendesk.com/hc/ja/articles/360012492211 )

    【Twilio SendGrid 自動処理アイテム】

    以下のような自動処理アイテムを利用することで、例えば、資料請求ページで入力されたメールアドレスに、定期的にセミナーの案内メールを自動送信するといった仕組みを構築できます。

    * Twilio SendGrid: メール一斉送信

    Twilio SendGrid のリストやセグメントに含まれる宛先に、メールが一斉送信されます。

    * Twilio SendGrid: 宛先追加/更新

    Twilio SendGrid の宛先が追加または更新されます。

    * Twilio SendGrid: 宛先追加/更新

    Twilio SendGrid の宛先が追加または更新され、指定したカスタムフィールドに値が設定されます。

    ※対象エディション: Advanced、Professional

    <メール配信プロセスイメージ>

    詳細については、リリースノートを御参照ください。

  • No-Code development platform v15.1, Added Twilio SendGrid Integration Function

    No-Code development platform v15.1, Added Twilio SendGrid Integration Function

    Original Japanese version

    Control massive email delivery with Workflow

    Kyoto, Japan, Aug. 14th, 2023, Questetra, Inc., the global SaaS provider of Business Process Management (BPM), today announced that they have published the new version 15.1 of the No-Code development platform Questetra BPM Suite. The new version 15.1 allows controlling mass email delivery from the workflow by linking with the cloud-based email delivery service Twilio SendGrid.

    With the growing need for corporate marketing automation in recent years, there is also an increasing need for automatic delivery of personalized emails. Questetra BPM Suite has been traditionally providing items that can send emails from workflows, but it was unsuitable for mass distribution.

    The new version 15.1 adds a built-in item that can automatically handle Twilio SendGrid. Therefore, you’ll be able to create full-fledged email marketing processes like nurturing and newsletters. In addition, by linking the workflow and Twilio SendGrid with an API, it will be possible to automatically insert workflow data into emails, preventing erroneous input of delivery data.

    【What is Questetra BPM Suite】

    Questetra BPM Suite is a cloud-based business process management system (SaaS BPMS) that allows you to design, automate, and track the progress of business flows. By linking visually easy-to-understand business processes and APIs, you can improve the efficiency of your business. Furthermore, due to its ease of customization, it is possible to implement process management that matches the characteristics of the organization. Since it is cloud-based, it can be used in a remote work environment and reduces operating costs, contributing to improved communication and cooperation within the company. (Examples of Business Flow Diagrams: https://questetra.zendesk.com/hc/en-us/articles/360012492211

    【Twilio SendGrid Auto-processing Items】

    By using the following automatic processing items you can build a mechanism, for example, to automatically send seminar information emails periodically to the email address entered on the material request page.

    • Twilio SendGrid: Send Bulk Email
      • This item sends bulk email to the contacts in the specified lists and/or segments on SendGrid.
    • Twilio SendGrid: Add or Update Contact
      • This item adds or updates a contact on SendGrid.
    • Twilio SendGrid: Add or Update Contact (Custom Fields)
      • This item adds or updates a contact on SendGrid with the specified custom field values.

    * Eligible editions: Advanced, Professional

    A email delivery business process

    For details, please refer to the release notes.

    Ver. 15.1 Release Note: https://support.questetra.com/versions/version-151/