TRINITY
TRINITY

TRINITYは、Ontology（オントロジー）ベースのAgentic AI 開発プラットフォームです。本プラットフォームを活用することで、業務の意味や文脈を深く理解し、自律的な分析・推論・意思決定を通じて多様なタスクを遂行する「AIエージェント」の開発が可能になります。
企業が保有する膨大なデータ、業務ルール、プロセス、ノウハウなどをOntologyによって構造化し、AIエージェントがそれらを基盤として企業のデータやルールを正しく理解します。これにより、複雑な業務を自律的に実行できる環境を実現します。
このように、特定の業務に特化して開発されたAIエージェントは、対話型UI（チャット形式）やAPI連携の形態で提供することができます。

Ontology

Ontology（オントロジー）とは

オントロジーは、データの個体・属性・関係を知識構造として体系化し、コンピューターがデータの概念や意味まで理解できるようにする表現モデルです。データを含む企業の業務環境をオントロジーベースの「デジタルトウィン」として具現化することで、デジタル上でAIエージェントが業務環境を認識し、計画の立案・実行に必要な知識を明確に定義できます。 これは単純な統計分析を超え、文脈（コンテキスト）と意味を反映した高度な分析・推論を可能にします。さらに、Agentic AIと結合することで、複雑なデータの中の因과関係を迅速に把握し、問題の原因究明と解決策の提示を実現します。

TRINITYは、これらのオントロジー情報を「主語―述語―目的語」構造のRDFトリプルとしてモデリングし、複雑な企業データをAIエージェントが理解可能な形式に再構成します。AIエージェントは、企業固有のオントロジーに基づき業務ロジックや文脈を把握することで、実際の意思決定フローに沿って動作し、従来の手法では困難だった精緻で信頼性の高い結果を提供します。

* RDF : ウェブ上でデータを表現するためのW3C標準モデル

TRINITYを活用したOntologyベース AIエージェント開発プロセス

AIエージェントを活用して解決しようとする問題をまず定義した後、以下のプロセスでAIエージェントを開発・適用します。

1. データ準備 (i-META)

- 以下の作業により、AIエージェントが活用するデータをi-METAで準備します。

  • Raw Data収集

    ERP、CRM、DW、文書など多様なソースからデータを収集

  • データ精製および前処理

    欠損値・異常値の処理、標準化など

  • 意味に基づく構造化

    テーブル、フィールド、属性の意味定義および分類

2. オントロジー構成 (Ontology Designer)

- 専門知識がなくても、AIによる自動生成機能でオントロジーを構築できます。

  • Data Ontology
    (データオントロジー)

    準備されたデータ(i-META)を基にデータ間の関係を定義したデータオントロジーの生成
    * i-META基準によるデータオントロジーの自動生成

  • Knowledge Ontology
    (ナレッジオントロジー)

    問題解決のためのルールをデータオントロジーに基づいて定義
    * 自然言語でルールを定義するか、業務マニュアルなどの文書をアップロードすると、その内容に基づいて知識オントロジーを自動生成

3. AIエージェント設定

- エージェントが使用するLLMモデルを指定します（多様なLLMを指定可能）
- 各エージェントが活用するデータソースとオントロジーモデルを指定します。
- 各エージェントモジュールは指定したオントロジーモデルに基づき「Plan → Execute → Retry」構造を反復実行します。

  • 異常検知エージェント

    (AnomalySentinel)

  • 原因追跡エージェント

    (RootCauseTracker)

  • 推薦エージェント

    (OntoRecommender)

4. インターフェース実装

- 動作結果を出力する方式を指定します。(チャットボット、可視化、レポート画面など)

  • 自然言語クエリ UI実装

    自然言語クエリに対する分析/推論結果を応答するUI実装

  • API提供

    AUDプラットフォームやWeb上でエージェント動作結果を呼び出すRESTful形式の提供

適用分野

TRINITYは、データに基づく様々な業務を遂行するAIエージェントを活用し、業務生産性を革新しようとする全産業分野に適用可能です。

  • 金融

    • 顧客・取引データ分析によるリスク管理および不正取引検知
    • 融資審査の自動化：顧客履歴・信用評価・規制文書まで統合分析
    • 経営陣向けレポート自動生成（財務指標、損益）

  • 製造

    • 品質管理：生産工程で発生した不良の原因を自動追跡（根本原因分析）
    • 設備モニタリング：センサー・IoTデータと作業ログを結合した予防保全
    • プロジェクト/工程別原価・効率分析レポートの自動化

  • 人事・組織管理

    • 人材推薦・配置：従業員の経歴・教育・業績データに基づく適任者推薦
    • 昇進・離職可能性など人材リスク分析
    • 職務転換（スタッフ→技術職など）時の資格要件・経験に基づく自動検証

  • 公共

    • 膨大な規制文書・法令データから政策根拠に基づく回答
    • 民願/行政サービスの自動化：自然言語質問→規定出典付き回答
    • 公共プロジェクトの損益・成果分析レポート自動化

  • 流通

    • 売上・顧客行動データに基づく需要予測と在庫最適化
    • プロモーション成果分析レポートの自動生成
    • 顧客苦情・VOCデータ分析によるサービス改善提案

  • 企業経営

    • 経営会議用分析チャート・レポートの自動化
    • プロジェクト進捗状況、KPI達成率、リスク指標を統合ダッシュボードで提供
    • 部門別・システム別に分散したデータを統合し、全社レベルで一貫した経営指標を提供
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