提供日本企业级次世代数据智能解决方案的 Quollio Technologies 股份有限公司（总部：东京都港区，代表取缔役社长 CEO：松元亮太，以下简称「Quollio」），与日本电气股份有限公司（总部：东京都港区，取缔役代表运行役社长兼 CEO：森田隆之，以下简称「NEC」）合作，完成了将「Quollio Data Intelligence Cloud」与 AI 数据分析平台「dotData」（注1）自动抽取的特征值以商业脉络（Context）作为业务元数据进行管理与运用的技术验证。基于此验证结果，双方自 2026 年 3 月起开始在 NEC 内部实际业务环境中进行实证。 ■ 共同验证背景：AI-Ready 数据整备的课题 随着生成式 AI 与 AI 代理的普及，将企业内部累积的数据转换为 AI 能够理解与运用的「知识（AI-Ready 数据）」的重要性日益提升。「dotData」能自动抽取隐藏于数据中的统计事实特征（洞察），有效提升并加速 AI-Ready 数据的整备。然而，如何以商业脉络解读所抽取的特征并链接至决策的「语意信息」，往往仰赖人的知识与业务经验，成为 AI 理解脉络并生成回应时的障碍。 ■ 技术验证内容：创建数据基础上的「知识循环周期」 于 2025 年 10 月至 12 月期间，运用了 Snowflake 合同会社提供的生成式 AI 代理「Cortex Agents」，以及数据可视化与共享应用程序开发工具「Streamlit」。在此环境下，通过 AI 代理聊天接口的对话（脑力激荡），为 dotData 所抽取的特征值赋予商业脉络，确认了 AI 代理能够依据脉络产生不仅止於单纯数值呈现的有意义回应。此外，也确认了自律集成运用上述资源之架构的技术可行性。 知识循环周期示意图 １．验证架构： 将 dotData 抽取的特征值保存于 Snowflake，通过 Streamlit 调用 Cortex Agents，建构与用户对话的 AI 代理环境。 ２．统计事实与商业脉络的融合（具体范例）： 以超级市场的购买数据作为模型案例进行验证。针对 dotData 所抽取的特征值，通过 AI 代理聊天接口的对话（脑力激荡）导出「商业脉络」。确认了特征值与商业脉络合并运用后，AI 代理能够提供超越单纯数值的回应。 dotData 抽取的事实（特征值）： 「购买时间为 22 时段」 通过聊天接口脑力激荡导出的商业脉络（Context）： 「闭店前夕的来客（赶在打烊前的需求）」 AI 代理的行为： 用户只需询问「购买商品 A 的顾客有什么特征？」，AI 便会参照「22 时段（事实）」的数据，加入「闭店前夕的来客（商业脉络）」，生成促进用户理解的回应…