Ontology
業務データを「使える知識」に変え、AIが権限の範囲内で業務を支援・実行できる基盤
Foundryで分散した業務データをつなぎ、Ontologyで企業固有の意味・ルール・権限を定義。AI Agentを、回答するだけのAIから、業務を理解して支援・実行するAIへ進化させます。
このページで伝えること
データの関連付け
分散した業務データを一つの基盤で関連付けます。
業務の定義
企業固有の業務オブジェクト、関係、ルール、権限を定義します。
AI Agentの実行
AI Agentが照会・分析・提案を行い、許可された範囲で業務を実行します。
小規模なパイロット
具体的な業務課題から小規模に開始し、効果を測定します。
01 | CHALLENGE
業務の答えは、複数のシステムに分散しています
一つの業務課題に答えるために、担当者が複数のシステムを横断して確認し、手作業で情報を整理しているケースは少なくありません。
データの分散
顧客・注文・在庫・納品などの情報が、別々のシステムやDBで管理されています。
システム横断の確認
担当者が画面を切り替え、必要な情報を収集・照合・整理しています。
AIに業務文脈がない
AIが必要とするデータの意味、関係、判断ルール、アクセス権限が定義されていません。
代表的な業務質問
「顧客Aの注文進捗は？ 在庫は納品に足りるか？」
解決の考え方
1. Foundry
分散した業務システムとDBを接続し、関連データを統一基盤へ取り込みます。
2. Ontology
業務オブジェクト・属性・関係、業務ルール、アクセス範囲と実行権限を定義します。
3. AI Agent
統一データと明確なルールに基づき、照会・分析・提案を行い、権限内で実行します。
02 | ONTOLOGY
企業固有の「業務の意味」をAIが理解できる形にします
Ontologyは、データ項目の一覧ではありません。業務に登場する対象をオブジェクトとして定義し、属性、相互関係、判断ルール、アクセス権限を一つのモデルとして整理します。
顧客
主な属性
顧客番号、顧客名
関係：顧客が注文を持つ
注文
主な属性
注文番号、注文ステータス
関係：注文が製品を含む
製品
主な属性
製品番号、製品名
関係：製品が注文に紐づく
業務ルールと権限も定義
例えば「納品済」の判定条件、金額や顧客区分による承認ルール、部門ごとの閲覧範囲、AIが実行可能な操作、人による確認が必要な例外などを定義できます。AIはFoundry上のデータを、企業が定めたルールと権限に従って利用します。
Foundry、Ontology、AIの連携
業務システム
顧客・注文・在庫・納品など、業務の元データを提供します。
Foundry ＋ Ontology
Foundryがデータを読み込み関連付け、Ontologyが意味・ルール・権限を提供します。
AI業務アプリ
Ontologyの意味と権限に基づき、照会・分析・提案を行い、許可された範囲で実行します。
業務担当者
結果を確認し、例外処理や重要な判断を行います。
03 | USE CASE
応用例：顧客注文の照会
ユーザーからの質問例
「顧客Aの注文進捗をまとめ、フォローが必要な納品課題を挙げてください。」
AIが参照する業務データ
- 顧客情報
- 注文記録
- 在庫および納品情報
- Ontologyで定義されたステータス、ルール、アクセス権限
期待される出力
注文サマリー、未完了項目、要確認事項、フォロー提案など、担当者が判断するための材料を提示します。AIが自動実行できる範囲と、人による確認が必要な範囲は、事前に設定した権限に従います。
検討できる業務アプリケーション
営業・カスタマーサービス
顧客履歴を集約し、問い合わせ回答やフォロー準備を支援します。
調達・在庫
調達・在庫・需要データを組み合わせ、補充分析や判断材料の整理を支援します。
経営分析
システム横断データを集約し、経営レポートや論点整理の初稿を作成します。
社内業務照会
自然言語で質問し、必要な業務情報を検索・整理します。
注記：上記はシナリオ例です。実際の機能・出力・効果は、接続するデータ、業務ルール、アプリケーション設定、利用環境により異なります。
04 | PILOT
具体的な業務課題から、小さく検証します
最初から全社規模で導入するのではなく、業務価値が明確で、対象データと権限範囲を制御しやすいシーンからパイロットを開始します。
STEP 01
シーン明確化
利用担当者、業務課題、期待成果、受入基準を合意します。
STEP 02
データ確認
関連システム、更新頻度、データ品質、アクセス権限、デプロイ方式を確認します。
STEP 03
アプリ検証
業務データとモデルを接続し、実際の業務シーンで使いやすさと効果をテストします。
STEP 04
評価・展開
結果を評価し、改善方針と次に拡張する対象業務を決定します。
パイロットで測定する主な指標
手作業の削減
同一タスクに要する時間、確認画面数、操作ステップを比較します。
横断データの活用
必要なデータが揃い、定義と集計口径が一致しているかを確認します。
回答品質と実用性
回答の正確性、使いやすさ、担当者のフィードバックを評価します。
最初の一歩は、具体的な業務課題を一つ選ぶことです。
連携するシステム、定義するオブジェクトと権限境界を整理し、最適なパイロット範囲をご提案します。まずはお気軽にご相談ください。