課題

あなたのデータには答えが隠されています。それにたどり着くのに1週間もかかるはずはありません。

汎用AIツールは、クリーンなデモデータベースでは見事に機能しますが、何千ものテーブルと複雑なビジネスルールが埋め込まれた実際のエンタープライズスキーマでは機能しません。真の答えを得るには、アプリケーション内にエンコードされたビジネスオブジェクト、リレーションシップ、クエリパターンが必要ですが、汎用ツールにはそれらを学習する方法がありません。

人々の心に閉じ込められた知識

数千ものテーブル。難解な命名規則。専門家しか理解できない関係性。こうした背景情報がなければ、どんなツールを使っても正しい答えは得られません。
アナリストはボトルネックである

データに関するあらゆる問い合わせは、ごく少数の担当者を経由して処理される。処理待ちの案件は増え続け、業務は滞るばかりだ。これは人の問題ではなく、システムの問題である。
汎用AIは間違っている

生のスキーマを読み込んで推測するツールは、単純なデータベースでは機能します。しかし、Oracle、SAP、PeopleSoftなどのデータベースでは、一見正しく見えるものの、実際には誤った結果を生成します。これは最も危険な種類のミスです。

仕組み

インターフェースは1つ。回答方法は3つ。いずれも根拠に基づいた回答です。

Data Ask の中核となるのは、アプリケーション知識グラフです。これは、 データセンス 実際の企業スキーマから取得します。データの意味、データ間の関連性、どのビジネス用語がどのテーブルに対応するかといった情報がエンコードされます。これが、回答の正しさを保証する要素です。

お客様からのご質問はすべて、単一のインターフェースを経由します。会話ルーターが質問を自動的に分類し、適切なエンジンにルーティングします。設定やツールの切り替えは一切不要です。

データなしで質問: 我が国チケットを送信待機日数

Data Ask を使用すると、次のようになります。 我が国平易な言葉で質問してください会話ルーターは分類とルーティングを行います根拠に基づいた、引用された回答

3つのアクセス方法

構造化。非構造化。ハイブリッド。

統制されたインターフェースが、あなたの質問を自動的に適切なエンジンにルーティングします。

構造化エンジン：データベースに分かりやすい言葉で質問する

質問は、スキーマから推測されるのではなく、アプリケーション知識グラフに基づいたSQLになります。管理対象のデータベースに対して実行され、平易な言葉で要約されたデータテーブルとして返されます。データベース管理者は不要です。

戻り値：SQL、データテーブル、平易な言葉による要約

非構造化エンジン：ドキュメントを検索して引用された回答を取得します

契約、ポリシー、マニュアル、コンプライアンス手順に関する質問は、社内コンテンツに基づいて回答されます。すべての回答には出典が明記されており、各出典を直接確認できます。

回答：引用された回答・出典ドキュメントへのリンク

ハイブリッドエンジン：データとドキュメント全体にわたる、たった一つの質問。

データベースとドキュメントセットの両方にまたがる質問を同時に行うことができます。Data Askは両方の回答を結合し、根拠に基づいた引用付きの単一の回答として返します。これにより、従来何時間もかかっていたツール間の照合作業が不要になります。

結果：合成回答・データテーブル・引用文献

なぜその答えが正しいのか

汎用ツールは推測する。データアスクは知っている。

ほとんどの自然言語処理ツールは、LLM（言語レベルマネージャー）を使用してデータベーススキーマを読み込み、その意味を推測します。シンプルで適切な名前のスキーマであれば問題なく動作しますが、Oracle EBS、SAP、PeopleSoftなどのシステムでは、誤った回答を自信満々に生成してしまいます。

アプリケーションナレッジグラフはそれを変えます。これは自動的に構築されます。データセンススキーマから直接、構造、関係性、ビジネス用語、テスト済みのクエリパターンをエンコードします。モデルは推測ではなく、データの意味を理解しています。

組み立て済みのAKGが今日入手可能です Oracle E-ビジネススイート (NAIST) と SAP（ECCおよびS/4HANA）その他のアプリケーション向けのカスタムAKGは、Data Sense Builderを使用して構築されます。データ移行は不要です。データは元の場所に保持されます。

汎用NL2SQL

生のスキーマを読み込み、意味を推測する。複雑なエンタープライズアプリケーションでは失敗する。しかも、間違った答えがもっともらしく見える。

データアスク + AKG

AKGはアプリケーションの意味を符号化します。このモデルは、列名が示唆する内容ではなく、データが実際に何を表しているかに基づいています。

クロスアプリケーションクエリ

複数の企業システムにまたがる質問を1つにまとめます。統合され、根拠に基づき、1つの回答として提示します。

適用例

すべてのチーム。すべての分野。

同じインターフェースが、財務、業務、人事、コンプライアンスなど、さまざまな部門で利用されています。

財務および運用

売掛金滞留状況、買掛金リスク、期末決算診断、仕入先支出など、DBAチケットや2日間の待ち時間なしに、オンデマンドで回答が得られます。
サプライチェーンと在庫

在庫回転率、在庫切れリスク、サプライヤーのパフォーマンス、調達から支払いまでの分析など、構造化データと調達文書全体にわたる分析結果を、1つの回答で提供します。
コンプライアンスと監査

契約書や手続き全体にわたる、ポリシーに基づいた回答。構造化された質問と文書に関する質問にまとめて回答し、すべての主張の根拠を明示します。

Stand with Syria Japan（SSJ）は、理事会および現地運営チームのもとで運営されています。

すべての回答は規定されている。例外はない。

アクセス制御、個人情報フィルタリング、監査ログは、データベース、ドキュメント、またはその両方にアクセスするクエリすべてに適用されます。ガバナンスは追加レイヤーではなく、システムに組み込まれています。

データ層で権限チェック済み

認証なしにクエリは実行されません。アクセス制御は、構造化データソースと非構造化データソースの両方において、回答が生成される前に一律に適用されます。
完全な監査証跡

すべてのクエリはログに記録され、すべての回答は追跡可能です。質問が構造化されているか、文書ベースであるか、あるいはその両方の組み合わせであるかに関わらず、監査体制は同一です。
PIIフィルタリング機能内蔵

個人情報のフィルタリング、保持タグ、およびデータ制御は、クエリ実行時に適用されます。事後的に適用されるわけではありません。機密データは、回答がシステムから送信される前に保護されます。

なぜデータを求めるのか

他と一線を画す4つのポイント。

難解な図式に対する正解

AKGが汎用ツールでは機能しない場面で効果を発揮するのは、まさにこのためです。列名から推測するのではなく、アプリケーションの意味に基づいて設計されています。
ハイブリッド回答を1つの回答にまとめる

データベースの検索結果と文書の分析結果を、引用された単一の回答にまとめて表示します。エンタープライズAIプラットフォームでは稀な、統制された機能です。
データが既に存在する場所で動作します

本番データベース、共通データプラットフォーム内のアーカイブデータ、レイクハウス、クラウドERP。移行不要。業務中断なし。
使った分だけ支払う

料金体系は、実行されたクエリ数と有効化されたアプリケーション数に基づいた従量課金制であり、シート単位のライセンス制ではありません。