オントロジー

分散した情報を構造化し、実行可能なインテリジェンスへ
散在する情報をつなぎ、実行可能なインサイトへ
より良い意思決定を支える、つながりのある知識構造
Ontology(オントロジー)は、ナレッジグラフを基盤とする関係中心の知識構造により、ドメイン特化型LLMがデータ間の関係性や業務のコンテキストまで理解できるソリューションです。

データと意思決定を隔てるギャップ
データと意思決定の間にある隔たり
至るところに存在しながら、
つながっていないデータ
- 分散した文書・報告書・ログ・メール・外部データから必要な情報を見つけ出し、関連付けるために多くの時間とコストがかかります。
- 情報や知識が組織内で分断されているため、分析作業の重複や連携の遅れが生じ、意思決定のスピードが低下します。
信頼と説明可能性に欠けるAIの回答
- AIの判断根拠やデータの出典を確認しにくく、結果の信頼性を評価・検証することが困難です。
- 組織固有の業務コンテキストを反映できないため、活用効率が低下し、意思決定のリスクが高まります。
意思決定に活用できないデータ
- 蓄積されたデータが関連付けられず、十分に解釈されていないため、重要な兆候や優先順位を迅速に把握することが困難です。
- 分析結果が実際の業務につながらず、データを実行可能な意思決定に生かせません。
S2Wが知識をつなぐ仕組み
非構造化データ処理とは、文書・報告書・メール・ログ・画像・SNSなどの非構造化データから、エンティティ(Entity)・関係性(Relationship)・イベント(Event)を抽出し、構造化する技術です。
意思決定に必要な重要情報は、さまざまな非構造化データに分散しています。これらのデータには意味や業務上のコンテキストが含まれているため、単純な検索だけでは十分に活用できません。S2Wは、自然言語処理とナレッジグラフを活用して、エンティティ・関係性・イベントを意味に基づいて関連付け、データに埋もれた知識やコンテキストを活用可能な知識に変換します。
意味に基づく理解、エンティティと関係性の抽出、データの構造化、コンテキストの認識
マルチドメインクロス分析とは、異なるデータやドメインに存在する情報・エンティティ(Entity)・関係性(Relationship)・イベント(Event)をつなぎ、単一ドメインのデータだけでは発見しにくい意味やパターンを分析する技術です。
重要なインサイトは、複数のデータやドメイン間のつながりから得られます。しかし、従来の分析は個別のシステム内にとどまるため、全体のコンテキストを把握することが困難です。S2Wは、オントロジーに基づく知識構造を活用して複数のドメインにまたがるデータをつなぎ、横断的に分析します。そして、隠れた関係性やパターンを発見することで、より正確な意思決定を支援します。
ドメイン関連分析、関係性マッピング、影響度分析、文脈分析、知識融合
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つながる知識から、より良い意思決定へ
知識をつなぎ、意思決定を支える仕組みを実現
タクティカルオントロジーシステムとは?
- S2Wのオントロジーにより、AIの回答に関連するデータ・関係性・判断プロセスを可視化し、追跡可能
- 回答が生成されたプロセスとその根拠を確認できるため、組織はより信頼性の高い意思決定が可能
分散したデータを横断するコネクテッドインテリジェンス
- 文書・ログ・報告書・外部インテリジェンスなど、形式の異なるデータをオントロジーとナレッジグラフに基づいて関連付け、一つの知識構造に統合"
- データ間の関係性と流れをあわせて理解することで、単純な検索にとどまらないコンテキストに基づく分析を実現
業務領域のコンテキストを理解するAI
- 同じ用語でも、組織やドメインに応じて異なる意味や基準を定義
- 専門領域のデータ処理・分析に関するノウハウとドメイン特化型LLMを活用し、各ドメイン固有の言語や関係構造を学習することで、実際の業務コンテキストに最適化されたAIの回答を提供
反復的な分析作業を効率化し、運用の複雑さと負担を軽減
- データ間のつながりと業務コンテキストをあわせて理解することで、反復的な解釈作業や運用負担を軽減し、業務効率を向上
- 実際の運用環境におけるデータフローと業務構造に関するコンサルティングを通じて、実務や実際の運用環境に最適化されたAIの回答を提供
オントロジーが生み出す、データ運用の好循環
オントロジーに基づくデータ運用の継続的な好循環
01
課題の定義と分析範囲の設定
- 組織が解決すべき重要な課題と分析対象を定義
- 分析範囲と主要な概念・関係性を構造化し、オントロジー設計の基準を策定
02
目的の設定と期待成果の具体化
- データ分析の目的と期待される成果を具体的に設定
- 分析シナリオと活用目的を定義し、拡張可能なデータ活用基盤を整備
03
エンティティの分類とデータソース分析
- 目的の達成に必要なデータと主要なエンティティ・関係性を定義
- データを標準化し、コンテキストに基づいて分析することで、構造化の基盤を構築
04
ナレッジアーキテクチャとオントロジーの設計
- ドメインの主要な概念と関係性を構造化し、意味に基づく知識体系を設計
- 専門家の知見とデータ分析結果を反映し、AIがデータの意味を理解できる知識関係図を設計
05
ナレッジグラフの構築と関係性の推論
- 設計したオントロジーに実データを関連付け、グラフ形式の知識構造を構築
- 多様なデータを意味に基づいて関連付け、関係性の推論と横断分析を実施
06
運用環境での検証とフィードバックループ
- 構築したナレッジグラフを実際の利用環境で検証して改善
- ユーザーからのフィードバックを反映してオントロジーと分析構造を 継続的に高度化し、好循環を形成
実践で証明されたインテリジェンス
インテリジェンスの現場で検証されたオントロジー
実際のインテリジェンス運用で証明
犯罪捜査・国家安全保障の現場で培われたオントロジー構築力
サイバー犯罪・脅威インテリジェンスの領域では、攻撃者・インフラ・マルウェア・TTP・流出データが 複雑に関連し、絶えず変化しています。S2Wは、オントロジーに基づいて脅威情報を構造化し、 個々の情報だけでは把握しにくい関係性や脅威のコンテキストを分析します。 こうした能力は、韓国内外のインテリジェンス機関・捜査機関・国家安全保障機関が活用する 実際の分析・捜査環境で培われ、検証されてきました。

産業特化型オントロジーの設計
各産業に特化したオントロジー設計の経験とノウハウ
S2Wは、製造・公共・安全保障などのさまざまな業界において、実務担当者やドメイン専門家と 連携し、組織の業務体系と専門知識を反映したオントロジー基盤のプラットフォームを 構築してきました。 データ構造と実際の業務プロセスに基づき、組織の主要な概念・関係性・意思決定構造を モデル化することで、業界ごとの業務コンテキストに合わせて、データ・知識・業務プロセスをつなぐ 運用環境を提供します。

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