株式会社SiNCEは、企業内の業務知識やベテラン社員の暗黙知をAIが扱える形にする「オントロジーFDE」の提供を開始しました。
企業固有の用語やKPI、業務ルール、判断基準を整理し、生成AIやAIエージェントが参照できる知識基盤を構築します。
さらに、顧客の現場に入り込むFDE（Forward Deployed）の手法で、AI導入対象の選定から業務プロセスの再設計、運用後の知識蓄積まで支援します。
記事の概要
オントロジーFDEは、企業内に分散する業務知識や暗黙知を、AIが参照できる知識基盤として整理するサービスです。
対象には、用語、KPI、データの意味、業務ルール、判断基準、用語同士の関係性が含まれます。
SiNCEは、AI化による事業インパクトをKPIで見極め、需要予測や発注、問い合わせ対応、レポート作成、リスク検知などの業務にAIを組み込みます。
AIの回答を人が確認する運用から始め、成果とリスクを確認しながらAIの担当範囲を広げる方針です。
AIの誤回答、人による修正、予測が外れた理由、例外対応などを知識基盤に戻し、次回以降の判断に活用します。
SiNCEは2026年6月、企業固有の知識をオントロジーとして構築するサービス「Ontology Boost」の提供も開始しました。
活用シーンとして、小売・卸売・製造業の需要予測や発注、社内FAQ、製造業の技術伝承・設備保全、経営分析などを挙げています。
記事のポイント
- 企業固有の知識を構造化： 用語やKPI、業務ルール、ベテラン社員の判断基準を整理し、AIが参照できる会社専用の辞書とルールブックにします。
- 現場起点で業務を再設計： FDEの手法で顧客の現場に入り、事業インパクトの大きい業務を見極め、AI導入から実装、成果創出まで支援します。
- 運用で知識を蓄積： AIの誤回答や人の修正、予測外れ、例外対応を知識基盤に戻し、使うほど任せられる業務を増やす循環を目指します。
このニュースがもたらす影響
- 導入を検討する企業： AI導入の評価軸を回答精度から業務KPIや例外処理まで含む運用設計へ移す必要がありそうです。まず対象業務と人の確認範囲を定め、修正履歴を知識として残せるか確認することが重要です。
- 同領域のサービス提供者： 企業固有の用語や判断基準の構造化に加え、現場実装と運用改善までが提案範囲になれば、単純なRAG構築との差別化や継続支援の設計が求められそうです。
- 現場責任者： ベテランの判断や例外対応をAIに渡すには、知識の棚卸しを担当者任せにせず、誰が正解を承認し、誤回答をいつ更新するかまで業務責任として決める必要がありそうです。
このニュースの背景
生成AIやAIエージェントの企業利用が広がる一方、社内ルールとの不一致や部署ごとのKPI定義の違い、ベテラン社員への判断依存が課題になっています。
SiNCEは2026年6月に、企業固有の知識をオントロジーとして構築する「Ontology Boost」の提供を開始しました。
知識基盤を整えるだけでは業務フローや生産性が変わらないという認識から、現場に入り込んで導入対象の選定や業務プロセスの再設計まで担うFDEの手法を組み合わせています。
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詳しい記事の内容はこちらから（引用元）
株式会社SiNCEのプレスリリース（2026年10月1日 11時10分）企業の「暗黙知」をAIの資産に変える「オントロジ…
https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000060.000082787.html