Ontology Boost は、生成 AI の「業務がわかる」を実現する知識基盤構築サービス。LLM の外側に、御社専用の知識基盤を構築・運用します。
機密情報を LLM に学習させずに、御社の業務知識を AI に活用できる形で蓄積
マニュアル・チャットログ・Excel の散在資料から、Hearing AI で暗黙知まで構造化
完璧なデータ基盤は不要。今ある資料から始めて、来月にはもう知識基盤が育ち始める
生成 AI を導入しても「期待した品質の回答が返ってこない」「業務で使えるレベルではない」というお悩みは、多くの企業で共通しています。
ChatGPT・Claude・Gemini が、こちらの意図を正しく理解してくれない——その原因は同じです。
「先月の売上は？」と AI に聞くたびに、毎回違う数字が返ってくる。
売上の定義（受注ベース／出荷ベース／検収ベース）や対象範囲（連結／単体／事業部別）が AI に共有されておらず、経営会議で使える数字にならない。
「A 社の状況を教えて」と聞いても、AI が 別会社の情報まで混ぜて答える。
グループ会社・旧社名・略称・取引先コードの表記揺れを AI が理解できず、関連情報を取り違える。営業の現場で信用できない。
「このクレームの対応方針は？」と聞いても、過去事例の検索結果しか返ってこない。
症状から原因・対処手順・担当部署への振り分けまでを AI が判断できず、結局ベテラン社員に頼ることになる。属人化が解消されない。
これらすべての原因は 同じひとつ です。
次のセクションで、その正体を明らかにします。
3 つのお悩みすべての原因は、たった一つ。生成 AI は、御社の業務知識を覚えていないのです。技術的に「学習させる」ことは可能ですが、コスト・セキュリティ・更新性の観点から、企業は「覚えさせない」という現実的な選択を取っています。だから、どんなに優秀な LLM を導入しても、御社の業務は分からないままなのです。
A. 技術的に可能でも、現実には 選びません。
① 機密情報を外部 LLM ベンダーに渡すリスク ② モデル全体の再学習は 高コスト ③ 業務知識は日々変わるが、再学習で追従できない ④ 新モデルに乗り換えたら全てやり直し。だから企業は学習させる道を選びません。
A. その場限り。次の会話で 忘れます。
システムプロンプトで業務知識を渡しても、それはそのセッション内だけの一時記憶。次の会話では消えます。RAG で文書を渡しても、検索ヒットしなければ届きません。それに、毎回貼り続けるのは現実的ではありません。
LLM が育つのを待っていても、
御社の最強 AI は 生まれてきません。
LLM の進化を待つのではなく、発想を切り替えます。LLM の外側に、御社専用の知識基盤＝オントロジーを構築し、運用しながら育てる。これが Ontology Boost が提供する解決策です。
経営者が日常的に発する問いに対して、オントロジーの有無で AI の回答品質はこれだけ違います。
「データを集計すると、おおよそ◯◯億円程度です」
「主要顧客 20 社向け売上は 142 億円、前年同月比 +8.3%。A 社が +24%、B 社が ▲12% で要注目」
「それっぽい回答」 から 「経営判断に使える回答」 へ。
「オントロジー」は知識基盤の中核概念ですが、難しい言葉ではありません。一言で言うと、御社の業務の意味を AI が読める形で書いた、構造化された「業務知識の辞書」です。
御社の 業務の意味 を、AI が読める形 で書いた、
構造化された『業務知識の辞書』です。
例: 「売上」「主要顧客」「リピート率」など、御社特有の用語と同義語・略語を統一
例: 「売上 = 検収ベース・連結」「主要顧客 = 上位 20 社」など、計算式を一意に固定
例: 「クレーム発生時はまず◯◯に連絡」「在庫が X を下回ったらアラート」など、運用知
例: 「症状 A + 状況 B なら対処 C を優先」など、ベテランの暗黙知を if-then ルール化
セマンティックレイヤーとコンテキストレイヤーは、一夜にして作れるものではありません。蓄積された期間そのものが競争優位になります。今すぐ始める企業と、待つ企業の差は、時間とともに広がります。
Ontology Boost は、生成 AI が業務で本当に使えるための 3 層構造を構築します。下の 2 層 ——セマンティックレイヤーとコンテキストレイヤー —— が 御社固有の資産として育ち続けます。
構築・接続・運用のすべてを、SiNCE がワンストップで支援します。さらに独自プロダクトの Hearing AI で、暗黙知の構造化も加速できます。
✓ ご契約形態: 初期構築（4週間〜） + 月次運用支援 ／ 詳細は個別にご相談
知識基盤を育てる最大の壁は「文書化されていないベテランの暗黙知」。SiNCE 独自の Hearing AI がベテランに音声インタビューを行い、判断ロジックを自動構造化。本来 1 年かかる暗黙知の集約を、数ヶ月に圧縮できます。
hearing-ai-demo.mp4 をこの HTML と同じフォルダに配置してください。
チケットや障害票を投入すると、AI がベテランに音声で対話形式でインタビュー。「概念・発火条件・行動」を JSON-LD で自動抽出。確信度・引用元付きで、そのまま知識基盤に昇格できます。
完璧なデータ基盤も、数年がかりの準備期間も要りません。今ある散在資料から始められます。来月にはもう、知識基盤の蓄積が始まっています。
マニュアル・FAQ・Slack ログ・過去チケット・KPI 定義書を一括収集。文書化されていないベテランの判断ロジックは Hearing AI が音声で構造化抽出します。
集めた素材を LLM で意味抽出。用語辞書・指標定義・業務ルール・症状階層を 4 つの YAML に整理。人間が書け、機械が読め、Git で履歴管理できる唯一のフォーマットです。
YAML を Databricks Genie / Unity Catalog / Vector Search に配置。ChatGPT・Gemini・Claude にも同じ YAML を渡せます。4 週間後から、御社専用の知識基盤が育ち始めます。
知識基盤を最速で立ち上げるには、3 つの専門性が同時に必要です。SiNCE はそのすべてを持つ、数少ない実装パートナーです。
Unity Catalog / Genie / Vector Search を最大限に活用した最適アーキテクチャを設計。データ基盤・AI 導入で多数の実績。立ち上げの時間を最小化します。
ベテランの暗黙知抽出を音声対話で自動化する独自プロダクト。文書化されていない判断ロジックを構造化できる、唯一のサービス。育成時間を圧倒的に短縮。
営業・マーケティング・SCM・HR まで業務文脈を深く理解。データだけでなく、ビジネスがわかるチームが知識基盤を設計します。
データの力で、モノやサービスを急速に市場でグロースさせる会社です。AI と業務理解の両方を持つ、数少ない実装パートナーとして、御社の知識基盤構築を支援します。
| 商号 | 株式会社 SiNCE |
|---|---|
| 代表 | 代表取締役 一筆将人 |
| 設立 | 2020 年 2 月 27 日 |
| 資本金 | 59,000,000 円 |
| 事業内容 |
1. デジタルトランスフォーメーション事業 2. セールスグロース事業 3. 自社事業 |
| 所在地 |
〒105-0013 東京都港区浜松町 2 丁目 3-8 WTC annex 11-12 階 |
戦略から実装、運用、ガバナンスまで。事業価値を生むための「全体最適」な実行を提供します。
Unity Catalog / Genie / Vector Search を活用した最適アーキテクチャ。データ基盤・AI 導入で多数の実績。
戦略から実装、運用、ガバナンスまで。全機能をワンストップで提供します。Ontology Boost はこの中の 知識基盤・データ部分にあたります。
AI 前提で業務プロセス自体を再定義。人の役割と AI の役割を最適配分。
投資対効果を事前にシミュレーション。KPI ツリーを作成、インパクトを可視化。
現場が使いやすい UI/UX を持った業務アプリケーションをアジャイルに開発。
自律的にタスクをこなす AI エージェントを実装。複雑な判断業務を自動化。
サイロ化したデータを統合。リアルタイムかつ高品質なデータパイプラインを構築。
← Ontology Boost予測・最適化モデルの開発と、継続的な学習・監視を行う MLOps 環境の実装。
セキュリティ、権限管理、監査ログ、PII 保護など、エンタープライズ基準の統制。
トレーニングや組織設計支援を通じ、クライアント自身が AI を活用できる体制へ。
★ これら 8 機能は個別ではなく、相互に連携して提供 されます。
待っている間に、競合は知識基盤を育て続けます。
最初の 4 週間を、今すぐ始めませんか。
