V7はOpenAIのGPT-6 AstraをV7 Goプラットフォームに統合し、Context Graphを通じてAIエージェントに永続的な「組織記憶」を提供することで、複雑なエンタープライズクエリの検索精度を大幅に向上させました。

Context Graphは会社のファイルを構造化されたエンティティ関係として整理し、エージェントが各リクエストごとに再学習せずに埋もれたコンテキストを照会できるようにします。最も困難なグラフクエリテストでは、GPT-6 Astraは89%の精度を達成し、GPT-5.6 Solの78%を上回りました。V7によると、GPT-5.6 Lunaはドキュメント処理コストを78%削減し、ワークフロー作成時間は1時間から約20分に短縮されました。

このアプローチにより、エージェントは50〜100ステップのワークフローを数分で99.9%の精度で完了でき、金融および保険チームのレビュー時間とエラーを大幅に削減するのに役立ちます。