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Semantia

ツールでも、一機能でもなく、「組織固有の知能」を継続的に活用できる状態へ。

Semantiaは、企業内外に存在する情報と、日々行われる意思決定を、組織全体で再利用可能な知識として蓄積・活用していくための基盤です。

私たちが目指しているのは、単なるAIツールや一機能ではありません。企業ごとの目的・価値観・判断基準を構造化し、「組織固有の知能」として継続的に活用できる状態をつくることです。

属人的になりやすい判断やノウハウを、組織全体で共有・再利用できる状態へ。Semantiaは、その実現を6つのプロセスを通じて支援します。

データから判断へ、そして組織の知能へ。

01

データ統合

企業内外の情報を、単なるデータではなく、意味を持った知識として活用できる状態へ。

社内外に分散した情報を接続し、意味のある形で統合します。 ERP（会計・販売・在庫）、CRM・SFA、Slackやメールなどのコミュニケーションデータ、契約書・提案書などのドキュメント、業務システムや各種SaaSのログ。さらに、ニュース、論文・特許、市場データ、規制・法改正情報など、企業を取り巻く外部情報も対象になります。 重要なのは、単にデータを集約することではなく、「意味」でつなぐことです。同じ顧客を指す異なる表記、同じ商品を示す複数コード、部署ごとに異なる呼称などを整理し、企業全体で一貫した情報として扱える状態をつくります。

主要技術

Data IntegrationSemantic SearchEntity ResolutionData Governance

実装アプローチ

  • iPaaS（Fivetran、Airbyte等）や独自コネクタを活用したデータ連携
  • ML・ルールベース・人手レビューを組み合わせた名寄せ設計
  • 正規ライセンスに基づく外部データ活用
  • Embedding技術を活用した意味検索基盤の構築

私たちの考え方

継続的に育てるデータ統合

データ統合は、一度で完成するものではありません。特に、名寄せやデータ品質の改善は、運用を通じて継続的に精度を高めていくことが重要です。 Semantiaでは、初期段階から完璧を目指すのではなく、実運用を通じて改善できる構造を前提に設計します。 また、外部データの利用範囲やアクセス権限についても、契約・権限体系を踏まえた設計を重視しています。

02

意思決定の抽出

属人的になりやすい判断や背景知識を、組織全体で再利用可能な知識へ。

組織内に存在する判断や、その背景にある文脈を整理・構造化します。 ドキュメント、チャット、会議記録などから、いつ・誰が・どの状況で・何を根拠に・どのような判断を行ったかを抽出し、後から再利用できる形で整理します。

主要技術

LLMNLPIntent RecognitionSemantic Parsing

実装アプローチ

  • 会議記録・チャット・ドキュメントから意思決定イベントを検出
  • 判断理由や前後文脈を含めた構造化
  • ソースリンク付きでの保存による検証可能性の確保
  • 重要判断への人手レビュー・アノテーション

私たちの考え方

「事実」と「推定」を分けて扱う

すべての判断背景が、完全に記録されているとは限りません。 そのためSemantiaでは、記録として残っている事実と、関係性から推定される情報を分けて扱います。推定された内容をそのまま事実として扱うのではなく、検証可能性を維持したまま知識として整理することを重視しています。 また、人事・経営・戦略など、センシティブな領域については、対象範囲を慎重に設計します。

03

意思決定の構造化

企業ごとの意思決定構造そのものを、継続的に成長する知能基盤へ。

抽出した判断を、組織が継続的に活用できる知識として蓄積します。行動、背景、判断理由、結果、関連性などを構造化し、企業ごとの「意思決定構造」を形成していきます。 Semantiaでは、単なる履歴管理ではなく、「どのような状況で、どの判断が有効だったか」を関係性として蓄積していきます。

主要技術

Knowledge GraphVector DatabaseOntology ModelingProbabilistic Reasoning

実装アプローチ

  • 業界共通モデルと企業固有モデルを組み合わせたオントロジー設計
  • グラフDBとベクトルDBのハイブリッド構成
  • 用途に応じた信頼度指標の設計

私たちの考え方

多面的な信頼性評価

意思決定の信頼性は、単一のスコアだけで表現できるものではありません。 Semantiaでは、根拠データの量と質、類似事例との一致度、過去結果との整合性、複数推論の一貫性、人によるレビュー結果など、複数の観点を組み合わせながら評価を行います。 これにより、「参考情報として活用する判断」と、「業務プロセスで利用可能な判断」を適切に分けながら運用できます。

04

推論・再現

「答え」だけでなく、「なぜその判断に至ったか」まで確認できる意思決定支援へ。

蓄積された知識や過去事例をもとに、現在の状況に適した判断候補を導き出します。 Semantiaでは、単なる検索ではなく、類似ケース・関係性・過去の結果・組織固有の判断傾向を踏まえながら、根拠付きで判断を提示します。

主要技術

Graph ReasoningRAGMulti-hop ReasoningExplainable AI

実装アプローチ

  • GraphRAGを活用した関係性ベースの検索・推論
  • 推論結果に対する根拠・参照元の提示
  • 複数モデルによる推論比較・整合性確認

私たちの考え方

検証可能性を重視した推論

Semantiaでは、「なぜその結論に至ったか」を追跡できることを重視しています。 推論時には、参照された知識やドキュメントとの関係性を確認できる形で提示し、利用者が判断根拠を検証できる構造を採用しています。 また、知識構造に存在しない関係性をそのまま利用しないなど、整合性を重視した推論設計を行っています。

05

実行・自動化

AIを単なる情報検索ではなく、業務プロセスの一部として活用できる状態へ。

Semantiaは、意思決定支援だけでなく、業務プロセスとの接続も見据えて設計されています。 判断内容や信頼度に応じて、提案のみ・承認後実行・条件付き自動実行など、段階的な運用が可能です。

主要技術

AI AgentsWorkflow EngineMulti-Agent SystemsAPI Integration

実装アプローチ

  • エージェントフレームワークと業務システムの接続
  • 監査ログ・ロールバック設計
  • 業務単位での実行制御
  • 多段承認フロー設計

私たちの考え方

段階的な自動化

業務へのAI活用は、一律に自動化を進めるのではなく、リスクや影響範囲に応じた段階設計が重要です。 Semantiaでは、まずは提案、次に承認付き実行、最終的に限定領域での自動化、という形で、業務理解と運用成熟度に合わせて段階的に導入を進めます。

06

学習・進化

企業活動そのものが、継続的に学習・進化していく状態へ。

Semantiaは、実行結果やフィードバックを通じて、企業固有の知能を継続的に改善していきます。 承認・却下・修正などの明示的なフィードバックだけでなく、業務KPIへの影響なども踏まえながら、知識構造を更新します。

主要技術

Continuous LearningFeedback AnalyticsAdaptive Intelligence

実装アプローチ

  • 明示的・暗黙的フィードバックの統合
  • 軽量かつ安定性を重視した継続学習
  • 差分更新による知識管理
  • ドリフト検知による再評価・再学習

私たちの考え方

成功と失敗の両方から学ぶ

継続的な改善には、成功事例だけでなく、修正・却下・改善の履歴も重要です。 Semantiaでは、「うまくいかなかった判断」も含めて蓄積し、判断の偏りを抑えながら、より安定した知識基盤を形成していきます。 また、市場・規制・組織構造の変化に合わせて、知識そのものを更新し続けられる構造を重視しています。

事業成長につながる、AI・システム活用をご支援します。

「何を作るべきか」という構想整理から、設計・開発・運用まで。事業・業務・データを踏まえた実践的な支援を行います。

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