企業の知見をAIエージェントが使えるよう体系化するサービス、デロイト トーマツが開始

　デロイト トーマツが始めたのは、企業の知見や判断基準をAI（人工知能）エージェントが参照できるように整備するサービス。社内にある知見や判断基準をデジタル化したうえで、概念や関係などを体系化した知識構造であるオントロジーを構築する（図1）。データ基盤への実装や、運用開始後の改善や更新も支援する。

図1：企業の知識などを体系化したオントロジーのイメージ。図は製造業の場合

　サービスは4段階で提供する。第1段階では既存の業務プロセスを整理し、AIエージェントが実行する業務と人間が担う業務を分類したうえで、AIエージェントが必要とする知見などの範囲を明確にする。対象を絞ることで、不必要に大きな業務用語集になるリスクを避け設計工数を削減する。短期的に成果が見込める領域から着手し範囲を拡大する。人間が担う業務についても、AIエージェントの利用を前提に業務プロセスを見直す。

　第2段階では複数部門が持つ知見を「概念」と「属性」「関係」「制約」に分けて整理する。製造業であれば、概念は、顧客や製品、売り上げなど、属性に固有名詞や金額などが相当する。関係は製品とその仕入先などの関係性、制約はデータ処理上の条件などである。

　第3段階でオントロジーをデータ基盤に実装する。データとビジネス用語を結び付けているセマンティックレイヤーに接続し、DWH（Data Warehouse：データウェアハウス）や各種システムと連携させて、各情報の文脈や関係性をデータ基盤上で表現する。必要ならばセマンティックレイヤーの構築も支援する。

　第4段階は、運用を開始したオントロジーの更新・改善になる。利用状況や業務の変化に合わせて、新たな知見を追加・更新し、AIエージェントが継続して業務を処理できるようにする。

　サービス提供に当たっては、これまでの経営支援事業で得た各業界の標準プロセスに関するノウハウを活用する。希望があればFDE（Forward Deployed Engineer：現場に入り込み設計・実装を進める技術者）も派遣するとしている。

　デロイト トーマツによれば、多くの企業がデータの蓄積や業務のデジタル化を進める一方で、AIエージェントが業務の文脈を理解できず、業務の自動化につながっていないケースがある。社内の知見や判断基準が体系化されておらず、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が要因の1つだとする。