SiNCE、オントロジーFDEを提供開始 知識基盤と現場実装でAI業務改革を支援
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株式会社SiNCEは2026年10月1日、企業固有の業務知識を整理し、生成AIやAIエージェントを現場に組み込む「オントロジーFDE」の提供開始を発表しました。売上や工数などのKPIを基に対象業務を選び、ベテラン社員の判断基準や例外ルールを知識基盤に整理します。既存のOntology Boostで培った技術に、顧客の現場で業務を再設計・実装する支援を組み合わせます。運用で生じる修正や例外対応も知識基盤に戻し、次のAI活用に生かす設計です。
ポイント
- 1売上や工数などのKPIから対象業務を選び、現場の再設計とAIの実装まで伴走
- 2用語や判断基準、ベテラン社員の暗黙知を整理し、AIが参照できる知識基盤を構築
- 3人の確認から段階的にAIの担当範囲を広げ、修正や例外対応を知識基盤に再蓄積
KPIから対象業務を選び、現場での実装まで伴走
オントロジーFDEは、企業固有の業務知識を整理する知識基盤と、顧客の業務現場に入り込むFDE型の支援を組み合わせます。株式会社SiNCEが10月1日に提供開始を発表しました。
2026年6月に始めたOntology Boostの知識基盤構築技術を引き継ぎ、業務プロセスの再設計と生成AI・AIエージェントの実装を支援します。売上、利益、在庫、工数、リードタイムなどのKPIを見て、対象となる業務と判断を選ぶ方針です。
SiNCEが示すオントロジーFDEの支援要素と活用イメージ。導入後の価値はサービスの狙いを示した概念図です。
用語と判断基準を、AIが参照できる知識へ整理
オントロジーは、企業内の用語、KPI、データの意味、業務ルール、判断基準、用語同士の関係性を整理した知識基盤です。例えば客数を購買した顧客数とするか、会員IDを基準に数えるかを決め、AIが同じ定義を参照できる状態にします。
ベテラン社員の経験に基づく発注判断や、取引先ごとの例外対応も言語化・構造化します。会社に知識を残し、人事異動や退職に伴うノウハウの消失を防ぐ取り組みにつなげます。
人の確認から始め、修正や例外対応を次の運用に反映
生成AIやAIエージェントを、需要予測、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へ組み込みます。
社内問い合わせでは、AIが回答案を作り、人が確認して送る段階から始めます。成果とリスクを確認しながら、一部の問い合わせを自動回答に移すなど、段階的に担当範囲を広げる設計です。
人が修正した内容や例外対応、予測が外れた理由を知識基盤へ戻すことも支援範囲です。次の回答や判断に再利用し、運用を通じて企業固有の知識を蓄積します。
需要予測や社内FAQなど、4つの活用例を提示
発表では、次の活用イメージを紹介しています。いずれも提供方法を説明する想定例です。
| 活用業務 | 整理する知識・支援内容 |
|---|---|
| 需要予測・発注 | 販売データ、天候、地域イベント、判断基準を整理し、発注案を提示 |
| 社内FAQ・問い合わせ | 規定や例外ルールを整理し、生成AIの回答に利用 |
| 技術伝承・設備保全 | 熟練者の原因特定や対応ノウハウから、原因候補と対応方法を提示 |
| 経営分析 | 売上や利益などのKPI定義をそろえ、分析や経営レポートを支援 |
料金や契約期間は今回の発表に記載されていません。相談先として、SiNCEの公式問い合わせ窓口を案内しています。
Q&A
オントロジーFDEとは何ですか？
企業固有の業務知識を整理し、顧客の現場で生成AIやAIエージェントの実装まで伴走する支援サービスです。SiNCEが提供します。
Ontology Boostとの違いは何ですか？
知識基盤構築の技術を引き継ぎ、KPIから対象業務を選び、現場の業務プロセスを再設計してAIを組み込むFDE型の支援を組み合わせます。
業務は最初からすべて自動化しますか？
社内問い合わせの例では、人が回答案を確認する段階から始めます。成果とリスクを確かめながら、一部の自動回答へ担当範囲を広げる設計です。
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O!Productニュース編集部からのコメント
人が修正した内容や例外対応を知識基盤へ戻す仕組みが、運用を続ける部門には役立ちそうです。どの判断をAIに任せるか、KPIと合わせて整理したくなります。
引用元: PR TIMES
この記事の著者
O!Productニュース編集部
