この記事の要点: 株式会社SiNCEは、企業内に存在する業務知識やベテラン社員の暗黙知をAIが活用可能な知識基盤「オントロジー」として資産化し、生成AIやAIエージェントを実際の業務プロセスに組み込む新サービス「オントロジーFDE」の提供を開始しました。単なるAIツールの導入にとどまらず、現場の最前線に入り込んで課題発見からシステム実装、業務プロセスの再設計までを一気通貫で支援します。
発表内容のポイント
- ベテラン社員の判断基準や例外対応などの「暗黙知」を言語化・構造化して資産化
- 用語やKPIの定義を整理した「会社専用の辞書」を構築し、AIの誤判断を防止
- 現場に入り込むFDE手法により、需要予測や設備保全などの実業務へAIを組み込む
発表の背景
生成AIの普及が進む一方、実際の業務現場では「AIの回答が社内ルールと合わない」「ベテラン社員の経験則や判断基準が属人化しておりAIに反映できない」といった課題が生じています。多くの重要知識がマニュアル化されず、個人の頭の中や散在する資料に留まっているため、AIが参照できる共通の知識基盤を構築し、業務フロー自体をAI前提に再設計する必要性から本サービスが開発されました。
何が発表されたのか
本サービスは、同社が培ってきた知識基盤構築サービス「Ontology Boost」の技術を継承し、さらに現場主導の変革アプローチ「FDE（Forward Deployed）」を組み合わせたものです。企業固有の用語定義や判断ルールをAIが理解できる「オントロジー」として整理した上で、実際の業務プロセスへAIを組み込みます。運用開始後も、AIの誤答修正や例外対応の記録を知識基盤へフィードバックし、使えば使うほどAIが賢くなる循環体制を構築します。
製造業・生産管理への見方
製造業の生産現場において、熟練技術者の退職や異動に伴う「技術伝承」「技能継承」は極めて深刻な課題です。本サービスは、設備トラブル時の原因特定ノウハウや、天候・地域イベントを加味した需要予測・発注判断といった「ベテランの暗黙知」を構造化する手段として有効です。若手社員が設備異常を入力した際に過去の判断基準に沿った対応策をAIが提示する仕組みや、属人的な勘に頼らない需要予測・発注自動化の構築など、製造業DXや生産管理の高度化への貢献が期待されます。
現場で確認したいポイント
- 自社の熟練技術者が持つノウハウや判断基準を、AIが参照できる形に言語化・整理できるか
- 需要予測や設備保全など、どの業務領域から優先的にAI化を進めるべきか、KPIから逆算できるか
- AIが提示した予測や判断を、現場の作業者がスムーズに確認・承認できる業務フローを設計できるか
確認しておきたい点
本サービスは個別企業の業務に深く入り込んで構築を行う支援サービスであり、導入にあたっては自社の業務プロセスの開示やベテラン社員へのヒアリング協力が必要になると想定されます。また、具体的な導入費用や対応可能なシステム環境については、提供企業への直接の確認が必要です。
出典情報
| 出典 | PR TIMES |
|---|---|
| 発表企業 | 株式会社SiNCE |
| 発表日時 | 2026-10-01 11:10:02 |
| 元記事 | PR TIMESで読む |
