NEC与专为日本企业提供新世代数据智能解决方案的Quollio Technologies株式会社（以下简称Quollio，注1）合作，完成了将AI数据分析平台「dotData」（注2）自动萃取的特征量，与能以商业元数据形式管理及运用商业脉络（Context）的「Quollio Data Intelligence Cloud」进行连动的技术验证。根据此验证结果，两社已于2026年3月起在NEC内部实际业务环境中开始实证。 共同验证背景：AI-Ready数据整备的课题 随着生成式AI与AI代理人的普及，将企业内部累积的数据转换为AI能够理解并运用的「知识（AI-Ready数据）」的重要性日益提升。「dotData」能自动萃取潜藏于数据中的统计性事实特征（洞察），从而提升并加速AI-Ready数据的整备效率。另一方面，如何以商业脉络解读所萃取特征并链接至决策的「语意信息」，往往依赖人的知识与业务经验，这也成为AI理解脉络并生成回答时的障碍。 技术验证内容：在数据基础上创建「知识循环周期」 2025年10月至12月间，运用Snowflake合同会社提供的生成式AI代理人「Cortex Agents」及用于数据可视化与共享的应用程序开发工具「Streamlit」。在此环境下，通过在AI代理人聊天接口中进行对话（脑力激荡），对dotData萃取的特征量赋予商业脉络，确认了AI代理人能够参考脉络，生成不仅止于数值呈现的有意义回答。此外，也确认了自律集成并运用这些内容之架构的技术可行性。 知识循环周期示意图 验证架构： 将dotData萃取的特征量保存至Snowflake，从Streamlit调用Cortex Agents，建构与用户对话的AI代理人环境。 统计事实与商业脉络的融合（具体范例）： 以超市购买数据作为模型案例进行验证。通过在AI代理人聊天接口中对话（脑力激荡），对dotData萃取的特征量导出「商业脉络」。将特征量与商业脉络合并运用，确认了AI代理人能够给出超越单纯数值的回答。 ・dotData萃取的事实（特征量）： 「购买时间为22点」 ・ 通过聊天接口脑力激荡导出的商业脉络（Context）： 「闭店前的来客（临时需求）」 ・ AI代理人的行为： 用户只需询问「购买商品A的顾客特征为何？」，AI便会参照「22点（事实）」的数据，加入「闭店前来客（商业脉络）」，生成促进用户理解的回答。 在Quollio的脉络管理： 保存为Snowflake数据表的特征量与商业脉络...