SAIP
オントロジー基盤意思決定OS
メイン知識から信頼できる意思決定へ
SAIPはオントロジーに基づく意思決定OSです。
組織内に散在する構造化・非構造化データ、業務ルール、専門家の知識を一つのナレッジシステムとして結び付け、ビジネス目的に合った判断構造を構築します。
データの関係と業務のコンテキストに基づいて原因と影響要因を説明し、優先順位・対応方針・実行課題まで提案して、信頼できる意思決定を支援します。
重要な意思決定を支援
複雑な意思決定を支援します。
データがデジタル化されていても、業務のコンテキストやナレッジシステムと結び付かなければ、
分析結果を一貫した意思決定や実行につなげることは困難です。
SAIPは、データ、ドメイン知識、業務ルールを一つの構造で結び付け、
組織固有の判断基準を運用可能なインテリジェンスへと転換します。
専門知識の資産化
組織の経験を持続可能な資産へ
個人の経験に依存していた業務基準やノウハウをオントロジーとして構造化し、組織全体で再利用できる共有ナレッジへと変換します。
専門家の重要なノウハウが、個人の経験や文書に分散
担当者のノウハウをオントロジー化し、組織全体で活用できる共有ナレッジとして体系化
AI活用のためのデータ基盤構築
散在するデータをAI資産へ
構造化・非構造化データを業務の目的と意味関係に合わせて結びつけ、AIが検索・分析・推論に活用できるデータ基盤を構築します。
実質的な意思決定につながらず、コンテキストなく散在しているデータ
AIが業務のコンテキストに合わせて活用できるデータ基盤の構築
分野に最適化したインテリジェンス
企業固有の業務プロセスをAIに反映
企業固有の用語、ルール、因果関係、業務手順を反映し、繰り返し発生する確認や解釈の作業を削減し、業務領域に応じた分析を支援します。
担当者の経験に依存して、判断基準を何度も見直す
企業固有のコンテキストと因果関係を反映したドメイン特化型の分析体系
根拠に基づく意思決定インテリジェンス
リスクを踏まえた意思決定支援
データ間の関係性と業務ルールに基づき、判断の根拠と影響要因をあわせて提示することで、分析結果を検証し、実行可能な意思決定を支援します。
AIの分析結果について、判断の根拠や影響要因を別途確認する必要があり、迅速な活用が困難
判断の根拠・影響要因・リスクをあわせて提示し、迅速な意思決定を支援
より良い意思決定を実現
SAIP主要機能
非構造化データインテリジェンス
- 文書、報告書、規定、約款などの非構造化データから中核概念と関係を抽出
- 定性・定量データを一つのナレッジシステムとして連携
- オントロジー基盤のAI-Ready Dataを構築
セマンティック技術による知識理解
- 業務用語、データ、ドメイン知識間の意味関係のモデリング
- キーワードだけでなく、業務のコンテキストに基づく検索・質問・分析を支援
- LLMが組織固有のコンテキストや関係性を活用できる環境を提供
説明可能な意思決定インテリジェンス
- 売上の変化、費用の増加、KPIの乖離など主要指標の影響要因を分析
- データ間の関係と因果関係に基づいて、結果の原因と影響を説明
- 何が起きたのかにとどまらず、なぜ起きたのかについての判断根拠を提供
ルール基盤のワークフローエンジン
- オントロジー、ビジネスルール、コード基盤のワークフローを組み合わせた判断ロジックの実装
- 同一条件下で一貫した結果を導き出せる実行体系を支援
- ルール基盤の検証を通じて、LLM単独活用時に生じ得る不確実性を補完
経営層向けレポート・意思決定支援
- 複雑なデータと分析結果を、経営陣と実務担当者が理解しやすい形で要約
- 成果変化の原因、主要リスク、優先的に対応すべき課題を構造化して提示
- 報告にとどまらず、意思決定と実行に活用できるインサイトを提供
意思決定インテリジェンスパイプライン
目的の定義からAIエージェントによる実行支援までを一貫して支える意思決定プロセス
01
目標設定
- 解決すべき重要なビジネス課題とKPI（重要業績評価指標）の定義
- 意思決定の範囲、評価基準、優先順位を設定して分析の方向性を策定
02
データ統合
- 定型・非構造化データを含む多様なソースのデータを収集・精製・統合
- 意思決定に必要なコアデータ、エンティティ、関係候補の特定
03
オントロジーの構築
- 中核概念、エンティティ、関係、業務用語、ビジネスルールのモデリング
- 専門家の知識とデータを結び付けて、再利用可能な組織ナレッジシステムを構築
04
ナレッジ・オーケストレーション
- 業務のコンテキスト、専門家の判断基準、因果関係、ビジネスルールを組み合わせた推論
- 条件別のシナリオと代替案ごとの影響を分析し、判断根拠を導出
05
意思決定と実行支援
- 優先順位、推奨対応案、リスク検証シナリオ、実行課題の提案
- AIエージェントや業務ワークフローと連携し、分析結果を業務運用や意思決定に活用
流通・フランチャイズ
店舗の成果と在庫運営を結びつける統合意思決定基盤
売上・在庫・プロモーション・顧客データが支店やシステムごとに分散しているため、店舗ごとの業績のばらつきや在庫運用の要因を、一目で把握することが困難です。
店舗別の業績のばらつき分析、在庫過剰・品切れの原因確認、プロモーション効果分析、店舗別の運営優先順位の導出
売上・在庫・プロモーション・顧客データをオントロジー基盤で連携し、店舗成果に影響を与える主要因を分析
売上変化の原因と影響関係を説明し、店舗別の在庫運営・プロモーション・実行課題の優先順位を提示
金融・リスク
複合的な金融リスクを早期に特定し、対応の優先順位を付ける
取引・顧客・市場・規制データがそれぞれ異なる管理体系に蓄積されることで、潜在リスクや異常兆候が個別のシグナルとして残ってしまいます。
異常取引の検知、ポートフォリオのリスク分析、規制・コンプライアンス対応、リスクレベルに基づく対応優先順位の設定
取引・顧客・市場・規制データをオントロジー基盤で連携し、リスク発生要因と影響関係を分析
検証可能な数値と根拠に基づいて、リスクレベル、対応優先順位、リスク検証シナリオを提示し、主要内容を自動でブリーフィング
製造・品質
生産停止につながる前に異常の兆候を捉える品質意思決定基盤
生産・設備・品質データが分断されているため、異常の兆候が生産への影響につながる前に、その原因や影響範囲を特定することが困難です。
不良原因の追跡、設備異常の早期検知、工程間の影響分析、予防保全と品質改善の優先順位付け
生産・設備・品質データをオントロジー基盤で連携し、品質低下と設備異常に影響を与えるコア要因を分析
不良発生の兆候と工程間の影響関係を説明し、設備点検・工程改善・予防保全の実行優先順位を提示
