LLM・RAGが期待通りに動かない根本原因は、知識の「非構造化」。
企業の知識とデータを、AIが正しく扱える形に構造化する専門支援です。
生成AIが「コストばかり上がって成果が出ない」と感じる背景には、LLMそのものが抱える2つの構造的な限界があります。
LLMはセッションや会話をまたいで過去を覚えていません。毎回、必要な知識を文脈として渡し直す必要があり、使うほどに組織の知見が積み上がっていかない。
関連しそうな知識を片端から渡せば、トークン課金が膨らみます。さらにノイズが増えて回答精度はむしろ低下し、ハルシネーションを誘発する。
知識をオントロジー／ナレッジグラフで構造化し、そのとき本当に必要な知識だけを、欠損なくLLMに渡す独自の手法で、この2つの限界を同時に解きます。コストを抑えながら、組織の知識を「AIが正しく使える資産」として積み上げていく設計です。
デジタル庁ハッカソン受賞作では、この考え方でデータ量を約35%削減しながら、分散しがちな法令知識を構造化しました。受賞の詳細 →
LLMを導入しても精度が出ない・ハルシネーションが止まらない・社内検索が当たらない。その多くは、知識が構造化されていないことに起因します。
用語の揺れ・同義語・略語が整理されておらず、RAGの検索ヒット率が上がらない。必要な文書に辿り着けない。
概念間の関係や制約が定義されていないため、LLMが文脈を取り違える。回答の根拠を辿れない。
部門・システムごとにデータの意味がバラバラ。横断的に問い合わせられず、AIが全体像を扱えない。
オントロジー設計からナレッジグラフ構築、RAG基盤の実装・評価まで一気通貫で支援します。
ドメインの概念体系・関係・制約を定義し、用語の揺れを統制。語彙（Vocabulary）と分類体系を整備し、知識の共通言語を作ります。
グラフDB（Neo4j等）で概念とエンティティを関係づけ、横断的に問い合わせ可能な知識基盤を構築。文書からのエンティティ・関係抽出も自動化します。
ベクトル検索とグラフを組み合わせたハイブリッドRAGを設計・実装。検索精度を高め、根拠（出典）を辿れるLLM回答を実現します。
オントロジー・ナレッジグラフは、当社が自社の開発基盤として日々運用している中核技術です。
対象ドメインを分析し、概念・関係・制約を定義。AIが推論できる知識の骨格を設計します。
Ontology Design
Knowledge Graph & RAG
設計したオントロジーを基に、知識基盤と検索エンジンを実装。既存データから知識グラフを構築します。
検索精度を定量評価し、知識基盤を継続的に育てられる体制を整備。最終的に貴社内で自走できる状態へ。
Evaluation & Enablement
規程・マニュアル・過去案件・議事録を構造化し、根拠付きで answers を返す社内AIアシスタントの基盤に。
法令・社内規程・契約を構造化し、改正影響の追跡や条文横断の照合を可能に（ハッカソン受賞領域）。
製造・技術ドメインの分散したマスタ／仕様を知識グラフで統合し、横断的な問い合わせを実現。
すでにRAGを導入したが精度が出ない場合に、オントロジー・用語統制・ハイブリッド検索で立て直し。
まずは無料相談で、貴社の知識資産と課題を整理。スコープに応じてお見積もりします。
初回相談無料｜小規模なPoC設計から段階的に開始可能｜プロジェクト規模に応じてお見積もり