overview
自動化の力を解き放つ
ハイパーサイエンスは、企業が煩雑な文書ベースのワークフローを自動化できるよう支援し、チームが手作業ではなく戦略的な意思決定に集中できる環境を提供します。当社の包括的なプラットフォームは、既存のインフラにシームレスに統合され、最大の効率を実現します。
- エンドツーエンドの自動化機能
- 柔軟な導入オプション：クラウドまたはオンプレミス
- 大企業および規制産業向けに設計されています。
AIツールSleeping Giant
ハイパーサイエンスでドキュメントワークフローを革新しましょう
最も複雑なプロセスにおける自動化とドキュメントAIの最前線をリードしています。
shipped 2025年11月14日analyzepaid
Domain rating65Monthly visits3/mo
AnalyzeDocument AIAutomation
注目ポイント
1文書処理で最大99.5%の精度を実現し、規制産業においてシームレスな運用を保証します。
2高度なAI機能を活用して、リアルタイムでの文書クエリや文脈に応じた検証を行い、ワークフローを効率化します。
3強化された情報の秘匿と合成データ生成を遵守し、機密情報を守ります。
Stork Quadrant
Sleeping Giant· 38/100
Has a real moat but invisible to agents. Add an MCP and you'd climb.
“Hyperscience's defensibility rests on three real moats: regulatory (HIPAA, SOC2 compliance in workflows where liability matters), proprietary training data from millions of documents processed, and coordination rails that orchestrate human review, exception handling, and downstream system integration. An LLM alone can extract text and classify documents, but can't bear the liability for a loan application or insurance claim, can't manage the human-in-the-loop workflows at scale, and lacks the domain-specific training data Hyperscience has accumulated. The core risk is that as LLMs improve at document understanding, the gap narrows—but the coordination and trust moats buy real time.”
Defensibility · 57/100
- Physical-world coupling
- Regulatory moat
- Network liquidity
- Proprietary refreshing data
- High-trust catastrophic workflows
- Multi-party coordination
- Brand / community / taste
An LLM alone could replace
- Extract structured data from a single document image using OCR and field mapping
- Classify document types based on visual features and content patterns
- Generate a summary or key-value pairs from unstructured document text
Agent-Readiness · 15/100
- Verified MCP
- Listed on agent surfaces
- Usage-based pricing
- Headless agent auth
- Public OpenAPI
- Active changelog— https://www.hyperscience.com/blog/ (2026-05-20)
- llms.txt— https://www.hyperscience.com/llms.txt
How to defend
Double down on vertical-specific workflows where regulatory liability is non-negotiable (insurance underwriting, mortgage processing, healthcare claims) and make the human review loop and audit trail the product, not the extraction. Build proprietary datasets from customer documents that train better models than public data, and license that capability back to customers as a defensible service layer.
- Ship an MCP server and list it on Stork — biggest single point gain (+25).
- Get listed in the Anthropic MCP registry, Cursor, or Claude Desktop (+20).
- Add a usage-based or per-call tier; per-seat-only pricing dies when agents replace seats (+15).
- Expose API-key auth with a self-serve sandbox tier; remove sales-call gates (+15).
- Publish an OpenAPI spec at /openapi.json or /.well-known/openapi (+10).
仕様
APIドキュメント
API提供状況
はい、公開API
features
革新的なドキュメントAI機能
2025年冬のリリースでは、ビジョン・ランゲージモデル（VLM）や直感的な監督機能など、画期的な進展がもたらされます。これらの改善により、ワークフローの管理がこれまで以上に効率的で使いやすくなりました。
- AI駆動のインサイトを活用したエージェンティックなドキュメント自動化
- 文書とのチャット機能で即座の文書インタラクション
- ドキュメント内の推定フィールド位置への直接ナビゲーション
use cases
すべてのセクターにおける変革的ソリューション
ハイパーサイエンスは、政府、医療、銀行、物流などのさまざまな高規制分野向けに設計されています。当社のプラットフォームは、特有のコンプライアンスニーズに対応しながら、生産性と精度を向上させます。
- 医療請求の迅速かつ正確な処理
- 銀行における文書業務の効率化
- 規制された業界における個人識別情報（PII）の安全な取り扱い