NECとQuollio Technologies、dotDataで抽出した特徴量とビジネスの文脈をカタログで管理するコンテキストレイヤーの技術検証を完了、NEC社内での実証を開始

よくある質問

Q: NECとQuollio Technologiesが2026年3月に開始した社内実証の主な目的は何ですか？

A: 目的はdotDataが自動抽出した特徴量（例：購買時間が22時台）にQuollioのコンテキストレイヤーでビジネス文脈（閉店間際の来客）を付与し、AIエージェントが意味ある回答を生成できるかを検証することです。

Q: dotDataが抽出した「購買時間が22時台」という特徴量は、どのようなビジネス文脈と結び付けられましたか？

A: この特徴量はスーパーマーケットの購買データを例に、AIチャットUIの壁打ちで「閉店間際の来客（駆け込み需要）」というビジネス文脈と結び付けられ、需要のタイミングを示す情報として活用されました。

Q: 本技術検証で使用されたデータ基盤とツールは何で、実施期間はいつでしたか？

A: 検証は2025年10月から12月にかけて、Snowflake合同会社提供のデータ基盤にdotDataの特徴量を格納し、Streamlitで開発したUIからSnowflake上のCortex Agents（生成AIエージェント）を呼び出す構成で実施されました。

Q: Quollio Data Intelligence Cloudが提供するコンテキストレイヤーの主な機能は何ですか？

A: コンテキストレイヤーは、dotDataが抽出した特徴量とそれに付随するビジネス文脈をSnowflakeのテーブルとして保存し、QuollioのAPIで双方向に連携・編集可能にすることで、AIと人が同一の知識基盤を参照できるようにします。

Q: AIエージェントが「商品Aを購入する顧客の特徴は？」と質問された際、どのような回答を生成しましたか？

A: エージェントはdotDataの抽出結果「購買時間が22時台」を根拠に、ビジネス文脈として「閉店間際の来客（駆け込み需要）」を加え、顧客は主に夜遅くに来店し、閉店直前の需要が高いことを回答しました。