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デロイト トーマツ、AIの業務自律実行のために企業固有の業務知見をデジタル化するオントロジー構築サービスを提供

企業固有の業務知見や判断基準を構造化し、AIによる業務実行の基盤となる業務のデジタル化からデータ構築、業務適用・定着までを一貫して支援

ニュースリリース

デロイト トーマツ グループの合同会社デロイト トーマツ(東京都千代田区、代表執行役:鹿山 真吾、以下「デロイト トーマツ」)は、企業におけるAI活用の高度化による価値創出に向けて、企業内に蓄積された業務知見や判断基準などの集合知を、AIが理解・参照できる知識体系(オントロジー)として整備し、データ基盤上のオントロジー層として実装するサービスの提供を開始します。本サービスでは、個別クライアント向けにオントロジーを構築し、AIがそれらを踏まえて自律的に業務を実行できるようにするデータおよびデータ基盤の整備と運用の仕組み作りを支援します。

多くの企業がAI活用による価値創出に向けてデータの蓄積や業務のデジタル化を進める一方で、AIが人のように業務の文脈を踏まえた認識・判断ができず、業務の自律実行や代替には至っていないケースが見られます。その要因のひとつは、人や部門ごとに蓄積された業務知見や判断基準、判断ロジックが体系化されていないことに加え、関連する用語や概念同士のつながりもデータとして定義されていないことにあります。こうした課題を解決し、AIが企業固有の業務概念を人と共通に理解・参照できるようにするには、業務プロセスとデータを構造化するオントロジーが必要です。オントロジーの構築はAIによる自律的業務実行の基盤となるだけでなく、企業内に分散している知識や判断基準を共通言語として整理する役割も果たします。人や部門をまたいだ業務における価値創出の可視化も容易にし、共通認識の形成やKPIの高度化、業務実績の成功パターンの再現にもつなげることが可能です。

本サービスにおいてデロイト トーマツは、オントロジーを作ること自体を起点にせず、ユースケース起点で、AIエージェントが業務課題を正しく解くために必要な用語と意味構造に絞って整備するアプローチを提案します。オントロジー構築時の最大の落とし穴は、業務全体を過度に概念化しようとすることです。名詞や概念の洗い出しから始めると、設計工数が膨大になり、PoCが停滞した結果、実務で活用されない「業務用語集」ができてしてしまうリスクがあります。そこでデロイト トーマツは、ユースケースをAIに委任する業務と、AIを前提とした業務プロセスを改革する領域に分類し、まずは短期的な成果が見込める領域でオントロジー構築を進め、より高度な業務の変革案件へと展開していきます。

本サービスは4つのステージで構成されています。
第1ステージは業務のデジタル化を行います。業務プロセスを整理し、AIが理解できる単位へ再構成します。すでにデジタル化が進んでいる企業においても、AI活用を前提とした業務構造やデータ定義の見直しを行います。第2ステージではオントロジーを構築します。業務知見を「概念(現実世界の「もの・こと」を抽象化した分類の単位)」、「属性(概念がもつ特徴や値)」、「関係(概念同士のつながりや関連性)」、「制約(データや関係に対して守るべきルール)」として知識体系に整理し、オントロジー層として定義します。例えば図1のように、製造業の調達、販売、人事・組織、経営といった複数部門にまたがる実業務において、顧客、製品、売上といった概念と、その属性、関係、制約を定義、構造化することがこれに該当します。導入にあたっては、特定のユースケースや業務領域から着手し、必要に応じて対象範囲を拡張していくことを想定しています。

図1:オントロジーによる知識表現のイメージ(例:製造業)

製造業を例に、製品・顧客・売上・社員・部署などの概念、属性、関係、制約を複数ドメインにまたがって結び付け、業務知識を構造化して表現するオントロジーの例

続く第3ステージでは、オントロジー層をデータ基盤に実装します。セマンティックレイヤーに接続し、DWHや各種システムと連携することで、業務の文脈や関係性をデータ基盤上で表現し、AIが人と共通の業務知見として活用できる環境を構築します。セマンティックレイヤーは主にビジネス共通の用語や関係に基づいてデータや指標を統一する仕組みであり、そこにオントロジー層を組み合わせることで企業固有の業務知見や判断基準を含めた知識構造化が実現します。デロイト トーマツはセマンティックレイヤーの構築支援も可能です。さらに最後の第4ステージでは、利用状況や業務変化に応じてオントロジー層を継続的に更新・改善し、企業固有の知識や判断基準を蓄積・進化させることで、AIによる業務実行・自律化を推進、高度化を支援します。
 

図2:オントロジー構築の4ステップ(概略)

業務のデジタル化から知識体系化、既存データ基盤との接続、評価・運用までの4段階でオントロジーを構築し、AI活用を高度化する流れを示した図。

図3:セマンティックレイヤーとオントロジーの接続

データベース上のデータをセマンティックレイヤーで業務用語や指標に変換し、オントロジーと連携させることで、BIやAIによる意味理解を実現する構成図。

オントロジーの構築にあたっては、デロイト トーマツがこれまでの経営支援業務で培った各業界標準プロセス(インダストリーフットプリント)を活用するとともに、AI、データ、ならびに業務に精通した人材が運用を見据えた仕組みづくりを共同して実施します。また、既存データ基盤を構築する複数のデータプラットフォーム企業とアライアンス関係を有しており、連携した取り組みを推進します。

さらにクライアントの要望に応じて、AIを活用した業務変革を構想から実装・定着まで一貫して支援するFDE(Forward Deployed Engineer)人材を活用します。デロイト トーマツのFDEは、現場に入り込みながら業務課題を理解し、AIやデータ基盤の設計・実装を推進する役割を担います。クライアントごとの状況に合わせてオントロジー整備の戦略設計と現場実装を支援し、さらに現場知見を活かした継続的なサービス改善を実現します。

なお、本サービスはデロイト トーマツの社内データを活用したPoCを通じ、AIエージェントの回答の精度向上や企業固有知識の継続的な管理・改善などにおける有効性を確認しており、将来的な業務自律化や業務高度化に向けた基盤として活用可能であることを確認しています。

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