データX、「b→dash」「kpiee」に企業固有ルール対応のAI基盤を搭載へ

データXは、主要製品「b→dash」「kpiee」にセマンティックレイヤーを搭載します。
企業ごとに異なる言語や数値の定義をAIが参照し、業務ルールに沿ったデータ分析を支援します。
データの暗号化や利用者ごとのアクセス管理など、AI活用に向けたセキュリティ対策も強化します。

記事の概要

データXは、「b→dash」「kpiee」に企業固有のルールを管理するセマンティックレイヤーを搭載します。
セマンティックレイヤーは、「優良顧客」や「売上」などの定義をAIが参照できる形で管理する仕組みです。
「b→dash」では、企業が定めた優良顧客の条件に基づき、マーケティングデータを分析できます。
「kpiee」では、企業固有の売上計上ルールに基づき、部門別の経営データを確認できます。
新商品や新規事業、組織再編、KPI変更などに合わせ、定義や計算ルールを更新できる仕組みも整備します。
国内で生成AIを業務利用する企業は34.5％で、AIと社内システムを連携する企業の87.3％は精度に課題を感じています。
データXは、ネットワーク分離、Web攻撃の自動遮断、データ暗号化、常時監視などを組み合わせます。
2026年1〜9月のサイバー攻撃による情報漏えいは454件で、前年同期比49％増加したとMM総研が報告しています。

記事のポイント

1. 定義をAIが参照： 企業ごとに異なる顧客区分や売上計上基準を管理し、AIが業務ルールに沿ってデータを扱えるようにします。
2. マーケ・経営で活用： 「b→dash」では優良顧客を、「kpiee」では部門別売上を、企業共通の定義に基づいて確認できます。
3. 暗号化と権限管理： データ暗号化やネットワーク分離に加え、認証情報の管理と利用者ごとのアクセス権限設定を強化します。

このニュースがもたらす影響

• 導入検討企業： AIの回答精度だけでなく、自社の顧客区分や売上計上ルールを整理し、変化に応じて更新する運用まで含めて導入効果を見極める必要がありそうです。
• 情報システム部門： AIと社内データを接続する際は、モデルの性能評価に加えて、利用者ごとの権限や認証情報の管理、ネットワーク分離などを導入条件として設計することが求められそうです。
• 同業サービス提供者： AI機能の差別化では、回答性能だけでなく、企業固有の定義を一貫して扱う仕組みや、ルール変更とセキュリティ運用を支援できるかが競争軸になる可能性があります。

このニュースの背景

国内で生成AIを業務利用する企業は34.5％に達しています。
一方、AIと社内システムを連携する企業の87.3％は、期待どおりの精度が出ないことがあると回答しています。
企業ごとに「優良顧客」や「売上」の定義が異なるため、AIが業務ルールを参照できなければ、回答と実際の数値にずれが生じる可能性があります。
AI活用に伴う情報漏えいへの懸念もあり、2026年1〜9月のサイバー攻撃による情報漏えいは454件で、前年同期比49％増加しています。

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