松元 亮太 / Quollio CEO retweeted
伊藤忠テクノソリューションズ様とのパートナーシップを発表しました。大企業向けに両社で力を合わせ、AIエージェント時代のコンテキスト基盤（メタデータ、タクソノミー、オントロジー、ナレッジグラフ、等々）の実装に向けて、どんどんご支援を加速させていきます。
quollio.com/jp/news/release_…
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データカタログをテクニカルメタデータメインで考えると、オントロジーとは別世界に考えがち。ただ、元記事のように簡単でもエンティティ（原文はクラス）と意味定義をきちんとすること、つまりビジネスメタデータをデータカタログに整理しておいてLLMに読ませるだけでも、LLMの品質は上がりますよね。なので、オントロジー製品に手を出す前に、今のデータカタログ内の重要データについて、きちんとエンティティ名と意味定義を記載することから始めるといいです。
AI時代のデータ基盤用語を整理した記事。技術者以外に説明する場面でも使える整理。
qiita.com/yushibats/items/d4…
①オントロジー：概念と関係の定義そのもの
②ナレッジグラフ：定義に実データを流し込んだ実体
③セマンティックレイヤー：指標の計算ルールを統一する層
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Oreillyの新刊「メタデータ管理入門」の著者、Oleさんのポッドキャストを聴きました。この番組を通して、Semantic Managementの中心にあるのはかなり古典的なもので、
概念データモデル
論理データモデル
ビジネス用語集
その他メタデータ
データ品質
データスチュワードシップ
そしてデータガバナンス
であることに自信が持てました。
最近話題のオントロジー、ナレッジグラフ、セマンティクスレイヤは、上記を置き換えるというより、これまで人間向けに管理していた「意味」を、機械にも理解可能にする技術だと考えて良さそう。 smartlink.ausha.co/enterpris…
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【お知らせ】
QDICの新機能「#MCP サーバー機能」を本日、正式リリースしました🎉
ClaudeなどのAIツールから、メタデータの検索・更新・タグ付与をリアルタイムで実行可能に。
#AI とデータスチュワードが協働する、新しいメタデータ運用のカタチです。
詳細はこちら▶️ quollio.com/jp/news/release_…
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AIで万能感が出てしまってる弊害だけど、先を行ってるUSではBuild vs Buyは大方の方向性は出てきててSNS上だけで個人や小規模事業社がお金ないから効率の良くない手作りしてる。本業がAIって企業以外は買った方が安い。自社でプロトタイプ作るくらいまでやってもいいけど限界感じたら買った方がいい。
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😟LLMの出力精度に悩んでいませんか...
💡鍵は[翻訳辞書]と[協調判断]にあります
🙂データカタログと協調判断で精度向上する手法を解説。
詳細を✅ enterprisezine.jp/article/de…
#Quollio
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【導入事例】インフォマート様がQuollio採用🎉
企業間電子商取引基盤を提供するインフォマート様が、全社的なデータ活用の取り組みを本格化
📊膨大な取引データの利活用
🔎データの可視化
🤝ヒトとAIの役割分担
詳細はこちら👉 quollio.com/jp/news/release_…
#Quollio #データカタログ #事例
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NTTデータ様から、データ整備（AIが活用できるデータの整備）と業務文脈整備（AIが判断できるセマンティックレイヤー／オントロジー／コンテキストレイヤーの構築）を統合して実現するサービスが開始。
Quollioロゴも入れていただいています。本領域の国産スタートアップとして、我々も裏側から企業のAI戦略をご支援していきます。
RT:
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本サービスでは、AIに適したデータ整備、AIの判断基準となる業務文脈整備、AIが連携するためのシステム基盤の構築を一体で提供します。これにより、AIが複数システムを横断してデータ取得、分析、判断、申請処理までを一連の流れとして実行できる環境を実現します。AI自らが必要なデータを理解し、業務ルールや定義を踏まえながら、複数システムと連携して一定の業務を実行できるようになるため、企業の意思決定の質とスピード向上につながります。
>
AIが複数システムを横断して業務を実行できるよう、システム全体の設計と連携基盤の構築を行います。
既存の業務システム（Salesforce、ServiceNow等）やデータ・メタデータ基盤（Alation、Databricks、Quollio Technologies、Snowflake等）とAIエージェントを連携するために、仲介役となるAIゲートウェイを設置し、システム連携アーキテクチャを設計・構築します。
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複数システム横断でAIが業務を自律的に実行する環境構築サービスを提供開始 nttdata.com/global/ja/news/t…
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この先1番需要の増える仕事だと思ってる
nttdata.com/global/ja/news/t…
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従来のORMに相当する話としてセマンティックレイヤーがあるけど、その上位に持ってくるagentic searchの手法、例えばユーザインテントとコンテキストを理解して多様なクエリを並列実行するとか、検索結果の評価と再検索とか、様々な用途や分野ごとに用意されたSkillsを読み込みながらクエリ生成するとか。ORMの頃にはできなかったいろいろ面白いことができると思う。常識を持ったORMみたいな。
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オントロジーは作った結果、出荷されたら、出荷テーブルに記録されるみたいなアクションが大事
customerが顧客であるよりも、何をしたら何ができるかは、今までのシステムでは案外、宣言的にまとまってるのがなくて、AIがわからないので、それをまとめたのがあると良い
ER図、クラス図、UML、Entityを自然言語で定義したやつくらいで十分っていう説はありますよね。これは本当にそう思う。
セマンティック概論 - #GoogleCloudNext '26 Recap by @Kazaneya_PR / 20260604 speakerdeck.com/kazaneya/202…
#speakerdeck
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本日、NEC様とAI Agent用のコンテキストレイヤーに関する技術検証の事例が発表されました。dotDataとsnowflakeの技術領域とquollioの共創。AI時代に不可欠な「知識の循環サイクル」をどんどん実証していきます。
quollio.com/jp/news/release_…
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最近のオントロジーやセマンティクスへの関心は、15年前のメタデータ管理で注目されていたビジネスボキャブラリーを用いた複数テーブルの紐づけや、30年前のISO11179の値ドメイン（Value Domain）や概念ドメイン（Conceptual Domain）によるカラム管理と、基本的な発想は同じだと思うんです。ビジネス用語と物理DBの紐づけと、それによるビジネス部門メンバのデータ活用を目指していたところが。ではなぜ過去の値ドメインやビジネスボキャブラリーが浸透しなかったのか。ビジネス部門がその取組みに継続して協力してくれなかったから。ではどうすれば協力してくれるのか、そこを今考えないと、現在の関心も技術トレンドのひとつで終わってしまう。
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かなり同感です。過去10年くらいのBtoB SaaSのプレイブック（粗利70%、The Model的分業によるセールス、LTV/CACに基づく先行投資モデル）から離れられないまま、全く原価構造の違う商品を売ろうとしているケースが多い気がします。特に所帯が大きいほど、組織的にアンラーニングするのも大変なんじゃないかな。
この「採用先行モデルによる正社員給与債務」という固定費的債務の増加と「AIネイティブ化したプロダクトのトークン原価」という固定費的債務の増加という、二重の固定費の増加構造が、まさに従来のSaaSをAIネイティブ化する際の「イノベーションのジレンマ」となる。このイノベーションのジレンマを乗り越えられるか否か、は経営者の腕の見せ所だろう。
> AIを「開発や社内の効率化のために使う」場合と「プロダクトに組み込む」場合とでは、その事業に与えるインパクトと財務リスクには天地の差がある。
そして、従来のSaaS型のビジネスモデルやGTM戦略を維持したままプロダクトをAIネイティブ化することの危険性は、採用先行モデルによって「正社員給与債務」という「固定費的債務」を増大させながら、同時にプロダクトをAIネイティブ化することによって「顧客に提供するAIサービスのトークン原価債務」という「固定費的債務」を同時に増大させていくことを意味し、特に赤字のスタートアップにとってランウェイを大きく減らすことを意味するという点にある。
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赤澤大臣は、アンドリーセン･ホロウィッツ共同創業者のベン･ホロウィッツ氏と会談。唯一の海外拠点を東京に設置すること、起業家育成事業を日本で実施することについて歓迎し、日本のスタートアップ･エコシステムの高度化･グローバル化、スタートアップ政策について意見交換しました。#meti_daijin
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✅ウェビナー開催：5/27(水) 15時～
ヒトとAIが協働するデータ・エコシステム
👉 quollio.com/jp/resource-cent…
人とAIが協働するデータ・エコシステム（AIレディネス）への道筋を紹介します
申込締切: 5/25(日) 16時迄
#Quollio #ウェビナー #AI
松元 亮太 / Quollio CEO retweeted
"AI駆動型企業"の重要ポイントは、
……
「AIにできる範囲でしか事業をやらないと決めている。事業の詳細はまだ模索中だが、やっぱり人が必要だ、となれば一旦やめる。AIができないことを人間が補完してしまうといつまでたっても効率が悪い」
…
の部分だと思ってます。その他、いくつかの本質的ポイントを話しておりますので、ぜひ、日経新聞の記事をご一読ください。
30年間、プロデューサーや経営者として様々な経験や知見を得ましたが、高度なプログラミングだけは体得できませんでした😭AIにコーディングを任せられるようになりつつある今、"私とAIのみで起業"でマイペースにやらせてもらおうと思ってます。大事なのは発想力。それを養う為に、"作業"ぽい事はAIにどんどん任せて、人間だから、私だからできる発想を得るための経験にもっと時間を使って参りたいと思います。
そんな折の日経新聞の記事、ぜひご一読ください！
………
"川辺健太郎氏が人工知能（AI）を活用し従業員を雇わず事業展開する「AIソロプレナー」として起業する"
nikkei.com/article/DGXZQOUC0…
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📅ウェビナー開催：5/27(水) 15時～
AI導入の壁を越える「コンテキスト」とは
👉 quollio.com/jp/resource-cent…
人とAIが協働するデータ・エコシステム（AIレディネス）への道筋を紹介します
申込締切: 5/25(日) 16時迄
#Quollio #ウェビナー #AI
松元 亮太 / Quollio CEO retweeted
これまでデータカタログと呼んでたツールが、AIの「コンテキストレイヤー」 にシフトチェンジしていく流れは必然的ですよね。
> AIの力を引き出す「コンテキストレイヤー」を構築する──国産データテックQuollioが描く製品戦略
enterprisezine.jp/news/detai…
松元 亮太 / Quollio CEO retweeted
著者Ananth PackkilduraiはData Engineering Weeklyの運営者で、
記事の結論は、著者が提唱する
ECL（Extract, Contextualize, Link）フレームワークと
Context Storeというものに該当します。
Context Storeとは、従来のデータカタログをエージェントがクエリして意味を取得するためのストア
にするというもので、およそ以下のものを含みます。
- Context Object：売上の定義、誰がいつ検証したか、確信度。長期的に蓄積する
- Decision Object：エージェントがどの定義を使って何を推論したかの監査ログ
あと、記事タイトルがETL is deadというタイトルで煽り気味で、AIが生成したクリックベイトタイトルとかコメント欄で叩かれているのが面白いです。