オントロジー構築・活用支援
業務の意味モデルとAIエージェント実装
会話・文書・業務データから、
01/オントロジーとは
オントロジー（Ontology）：業務の概念・関係・ルールを、人とAIが共有する意味モデル
オントロジーとは、
企業で使うオントロジーは、
業務の意味モデル、
- 業務の概念（エンティティ）
- 概念が持つ属性
（プロパティ） - 概念どうしの関係
（リレーションシップ） - 業務ルールと指標
- 実データとの対応
（データバインディング）
02/関連用語との違い
タクソノミー・ナレッジグラフ・セマンティックモデル・RAGとオントロジーの関係
オントロジーは、
03/注目される背景
AIエージェントの業務展開と、データの意味・業務コンテキストの欠落
生成AIの活用が、
04/構成要素
エンティティ型・プロパティ・リレーションシップ・ルール・指標・データバインディング
Microsoft Fabric の
業務オントロジーで加える要素：判断・例外・根拠・結果
AIエージェントに業務を任せるには、
05/構築のアプローチ
トップダウン設計・既存データからの生成・会話と文書からの抽出
オントロジーの
標準の記述形式には、W3C の RDF や OWL があります。
06/設計の進め方
業務の問いから始める、オントロジー設計の6つの手順
全社の概念を最初から
07/当社の支援内容
業務知識の発見から、AIエージェントでの活用・更新までの業務オントロジー支援
当社は、オントロジーを
実装先には Microsoft Fabric（Fabric IQ）と Databricks を、AIエージェントの基盤には Microsoft Foundry、Copilot Studio、Microsoft 365 Copilot を用い、X-Tech FDE が導入から最適化まで伴走します。
業務オントロジーの9つの支援領域と、組み合わせるサービス
課題別に見る、サービスの組み合わせ方
SDI × X-Tech FDE
エキスパートInterview Agentが
Agent Garden × Microsoft 365
Teams会議や
Fabric IQ × セマンティックモデル
Power BIの
Silver Data Coordinator × SDI
ファイルごとの
Databricks × 業務の意味モデル
Agent Gardenで
SAIDDar × AI駆動開発
属人化しないAI駆動開発の
08/特長
企業の仕事そのものから、オントロジーを獲得する
SyncLect Data Intelligenceは、2つのコアエージェントを
根拠と承認を持ち、更新できる業務オントロジー
議事録には、正式決定前の
Microsoft Fabric・Databricksへの実装と、AIエージェントでの活用
Fabric IQの
使うほど育つ知識循環と、X-Tech FDEの伴走
当社は、暗黙知を
09/顧客価値
担当者の頭の中にある判断から、AIと組織が再利用できる業務知識資産への転換
10/ユースケース・適性
金融・保険・製造・モビリティと、顧客対応・IT運用・調達・コンプライアンス業務
金融：事務センターの業務
構造化する知識 厳格な法規制、
利用イメージ 例外判断を構造化し、
保険・金融：契約保全・事務品質
構造化する知識 契約変更の手続き、
利用イメージ 手続きごとの
製造：設備保守・品質対応・技能継承
構造化する知識 熟練工の判断ロジック、
利用イメージ 現場の判断ロジックを
モビリティ：運行判断・異常時対応
構造化する知識 運行判断、異常時の
利用イメージ 現場の知見を
顧客対応・営業
構造化する知識 問い合わせの
利用イメージ 顧客・商品・契約の
IT運用・開発
構造化する知識 障害対応の判断、
利用イメージ 運用手順と設計の
調達・契約
構造化する知識 取引先、契約条件、
利用イメージ 契約条件と承認ルールを
コンプライアンス
構造化する知識 規程、確認事項、判断の根拠
利用イメージ 規程と業務の
このほか、教育・育成の
業務オントロジー導入の適性チェック
- 判断や例外対応が
熟練者に依存している - AIエージェントの
回答が、部署ごとの 定義の違いで揃わない - RAGやCopilotを
導入したが、業務の 判断までは任せられない - Microsoft Fabric・Databricks・Power BIで
データを整備している - 複数の業務へ、
AIエージェントを 継続して展開したい
- 対象となる業務や、
AIに任せたい 判断が決まっていない - 定型の検索・FAQで
十分に足りている - 業務知識を確認・承認する
担当者を置けない - 全社の概念を、
最初から一度に網羅したい
初回のご相談でお聞きすること
11/想定ROI
業務知識の整理・AIの回答修正・定義の突合・後任者の立ち上がりの工数削減
代表的な1業務で、
12/導入ステップ
対象業務のヒアリングからMVP導入までの6段階の進め方
13/他の手段との違い
データカタログ整備、Fabric IQ単体の構築、議事録のAI登録、専門家による手作業との使い分け
14/ガバナンス
業務知識の承認・データの権限・エージェントの権限を分けた統制設計
実行環境は、顧客の
- AIが抽出した
候補と、承認済みの知識の区別 - 正式決定前の意見・却下案・その
場限りの例外の切り分け - 判断の根拠となる
原文・会議・資料への追跡 - 定義の版管理と、
廃止した知識の扱い
- データ基盤の権限
（行・列・オブジェクト単位の セキュリティ）の継承 - エージェントごとの
IDと、参照・実行できる範囲の制限 - 高度な判断は、
人の承認を経て実行する設計 - 人による修正の
記録と、業務知識への反映
15/当社について
「AI Platform on Microsoft Azure」Specializationを更新（2026年10月）
第三者機関ISSIに
Microsoft Azure の AI Platform/Agentic DevOps Specialization取得
ヘッドウォータースは
Microsoft AI Innovation Partner of the Year 2024 受賞
「AI イノベーション パートナー オブ ザ イヤー アワード」の
16/はじめ方
スタートプラン：HWS Agent Campで、最初の1業務を2日間で試作・検証
HWS Agent Campは、生成AIの
暗黙知の構造化や、
JRE MALL様（東日本旅客鉄道）：ECモール運営の業務適用
ECモール運営の
リモートロボティクス様：音声でロボットを遠隔操作
Microsoft AI Co-Innovation Lab KOBEで、
17/関連ソリューション
18/よくあるご質問
業務オントロジーについてのご相談
対象業務の選定から、