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ナレッジSHAPでAIの判断を説明する：実務で使えるシャプレー値入門
機械学習モデルの予測精度が高まるほど、「なぜその予測になったのか」を人間が理解することは難しくなります。この「ブラッ... -
ナレッジAIに知能の問題はない、あるのは「コンテクスト」の問題だ
― Databricks Summit 2026と、日本の大企業がいま着手すべきこと 株式会社SiNCE 代表取締役 一筆 将人 先日、サンフランシス... -
ナレッジDataiku Summit TOKYO 2026に出展｜代表・一筆が語った「業務を理解するAI」の作り方
2026年6月9日、東京ミッドタウン ホール＆カンファレンスで開催された「Dataiku Summit TOKYO 2026」（主催：Dataiku Japan株... -
AIエージェント データ基盤 ナレッジオントロジーが、エージェントの“幻覚”を止める——Stardogが説く、データ基盤に縛られないセマンティックレイヤー
Data + AI Summit 2026のStardog協賛セッション「Ontology powered Semantic AI on Databricks」レポート。エージェントの幻覚を止める“決定論的なグラウンディング”として、データ基盤に縛られないオントロジー／ユニバーサルセマンティックレイヤーの役割を、5層のセマンティックスタック、ゼロコピーのブートストラップ、SPARQL→SQLプッシュダウン、Gartnerの予測（40%/50%/80%）まで、登壇スライドとともに解説する。 -
AIエージェント データ基盤 ナレッジオントロジーは「作る」ものから「育つ」ものへ——Unity CatalogとGenieが、組織の文脈をエージェントに渡す
Data + AI Summit 2026のSUMMIT LIVE対談「UC Governance, Enterprise Context, and Ontology」レポート。Unity CatalogのProductリーダーRaj Gossainが、ハルシネーションの根因＝文脈の欠如に対し、ビジネス用語集（UCグロッサリー）と、Lakehouseの活動から自動生成される“Genieオントロジー”——常に最新・権限に追従・ユーザー別・OntoRankでランク付けされる生きた知識グラフ——をどう設計したかを語る。 -
AI（選択NG） AIエージェント データ基盤 ナレッジ ユースケース“聞けば答える”の先へ──Claude Managed Agentsでデータ運用を回すマルチエージェント
Data+AI Summit 2026 セッションレポート。登壇はAnthropicのApplied AI Architect、Jai Behl氏（前職はDatabricksに4.5年在... -
AI（選択NG） AIエージェント データ分析 データ基盤 ナレッジ「人間がボトルネック」と認める勇気──複雑なタスクはAIに任せ、人を“承認者”に置くHGVのInventory AI
Data+AI Summit 2026 セッションレポート。登壇はHilton Grand VacationsのDirector, AI & Architecture、Evgeny Bob氏。... -
AI（選択NG） データ基盤 ナレッジ 業務変革攻撃がAIなら、守りもAIで──セキュリティ・レイクハウス「Lakewatch」
この記事の芯 — セキュリティでも軸は2つ。コンテキスト（SIEMが捨てていたLLMログやSlack等の“文脈”まで取り込む）とガバナ... -
AIエージェント データ基盤 ナレッジ ユースケース 事例（選択NG） 業務変革一斉配信はもう限界──AIが一人ひとりに“ずっと”最適化するCustomer Lake（Databricks Data+AI Summit 2026）
この記事の芯 — マーケのAI化でも大事なのは2つ。コンテキスト（その人の“今の状況”を読む＝的外れな売り込みを防ぐ）とガバ... -
ナレッジAIモデルは“作って終わり”じゃない──運用をAIに任せるDatabricksの新機能（Databricks Data+AI Summit 2026）
🎯この記事の芯 — AIの自動化でも大事なのは結局2つ。コンテキスト（AIに“自社の文脈”を渡して“それっぽい誤り”を防ぐ）とガ...