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…