現場の知見を資産化し、
自律して動くAIを実装する。
SyncLect Data Intelligenceは、会話から「業務コンテキスト」や「オントロジー」を抽出し、AI活用が可能な状態であるAI Readyな構造化データへ変換。 PoC止まりのAI活用を突破し、仕事を完遂するAIエージェント（L3）の実現を支援します。
先行導入・MVP支援を相談するAI導入がPoCで止まる理由
AIが「実務」に耐えられないのは、判断に必要な「暗黙知（例外処理・優先順位・前提条件）」がデータ化されていないからです。SyncLect Data Intelligenceはこの"データの壁"を解消します。
- ✅ ベテランの判断理由を形式知化
- ✅ 会話の中の重要情報を資産化
- ✅ 自律エージェント用の基盤整備
AI活用は、L1からL4へ進化しています
現在のチャット応答(L1)や一部自動化(L2)を超え、AIが自ら考え仕事を終わらせる段階(L3/L4)へ。 L3への進化こそが、真のDXの主戦場です。
AIアシスタント
FAQ対応や一次受付。ユーザーの問いに応答するのみで、業務の完了は人が行う段階。
タスク実行型AI
限定的な定型作業を自動化。ただしプロセス管理は人が行い、常時の監視が必要な段階。
業務完遂型AI
【本番運用のターゲット】 AIが仕事をEnd to Endで完結。人は「承認と例外対応」のみを行う本番段階。
Data First高度自律エージェント
目的に応じ自律的に計画・実行。L3の運用データ蓄積を経て到達する高度な自律段階。
L2とL3の決定的な違い（データの質）
L2は「人の常時関与」を前提とし、KPIは応答率です。一方、L3は「AIによる業務完結」を前提とし、KPIは処理完結率（工数削減）へとシフトします。 この「仕事を任せられるAI」を創るには、SyncLect Data Intelligenceによる業務文脈の構造化が不可欠です。
CCAI（コールセンターAI）の導入効果イメージ
SyncLect Data Intelligence とは
インタビュー、日常会話、会議から業務プロセス情報を抽出し、AI活用に最適な「構造化データ（オントロジー）」を生成。 「暗黙知をAI Readyな資産に変える」ための3ステップを提供します。
会話の収集
ベテラン担当者へのヒアリングや、現場の日常的な業務対話データを収集・蓄積します。
業務文脈の抽出
判断根拠、優先順位、専門用語の関係性を整理。会話の中にある文脈を可視化します。
AI Ready化
抽出した知見をオントロジー化し、AIが直接参照・活用できるデータ資産へ変換します。
動画で見る SyncLect Data Intelligence
会話から知見を抽出し、AI資産へと変換するプロセスのイメージを動画でご紹介します。
暗黙知をデータ化する、2つの独自エージェント
エキスパート Interview Agent
AIが現場の有識者に対し自律的に質問・深掘りを行い、人の頭の中にある判断基準や例外対応、属人的ノウハウを形式知化します。
業務プロセス・オントロジー抽出 Agent
対話ログから業務上の役割、対象、条件、イベントの相関関係を抽出。AIが業務の流れを正しく把握するための「概念地図（オントロジー）」を作成します。
3D Principles：自走するAI運用の設計思想
Designed Exit
エンジニアがいなくても自律的に回る仕組みを前提とした、自走可能な運用設計を提供します。
Data First
L3の段階から将来のL4到達に必要なデータを蓄積。会話ログを企業の「知識資産」へ変換し続けます。
Data-Driven Trust
移行準備度スコアや実績に基づき、感覚ではなく「数字」で本番導入の判断を下します。
AI-SECIモデル：暗黙知をAI Readyな資産に変える知識循環プロセス
高度な業務完遂（L3）を実現するためには、マニュアル化された「形式知」だけでなく、現場に眠る「暗黙知」をAIが扱える形に変換し続ける必要があります。 ヘッドウォータースは、SyncLect Data Intelligenceを通じてAI時代の新たなナレッジ・マネジメントを実現します。
Socialization
（会話による共感）
ベテラン担当者の判断基準や例外対応といった「言葉にしにくい知見」を、対話やインタビューを通じて共有。現場の生きたコンテキストに触れる最初のステップです。
Externalization
（SDIによる構造化）
【SDIのコア価値】
会話から業務コンテキストやオントロジーを抽出。人の頭の中にあった暗黙知を、AIが解釈・活用可能な「構造化データ」へと書き出し、形式知化します。
Combination
（AI Readyな統合）
構造化されたデータを既存の業務システムやMicrosoft Fabric等の基盤と連結。バラバラだった知識を組み合わせ、AIエージェントの強力な知識基盤（IQ群）を構築します。
Internalization
（自律実行と再習得）
AIが実務を完遂（L3）し、その結果が新たな知見として組織に還元。会話を重ねるほどデータの質が向上し、AIも人も共に成長する「改善の土台」が育ちます。
暗黙知のAI Ready化が「知識資産」の循環を生む
これまでのナレッジ・マネジメントの最大の壁は、Phase 02の「表出化（言語化・構造化）」に膨大なコストがかかることでした。 SyncLect Data Intelligenceは、このプロセスを「会話からの自動抽出」によって自動化します。 これにより、現場の暗黙知は滞ることなくAI Readyなデータ資産へと変換され、使えば使うほど組織の知能が高まっていく、AI時代の新しい知識循環モデルが完成します。
業界固有の業務文脈に最適化
金融：Financial Services
厳格な法規制や複雑な例外判断を構造化。事務センターの業務完遂型AI（L3）導入を強力に支援します。
製造：Manufacturing
設備保守、品質対応、技能継承など、現場に蓄積された熟練工の判断ロジックをAI Ready化します。
モビリティ：Mobility
運行判断、異常時対応、現場オペレーションの知見を可視化し、業務品質と自動化を両立させます。
伴走型支援とエンタープライズAI基盤の融合
X-Tech FDE による導入伴走
ツールを提供して終わりではありません。ヘッドウォータース独自の X-Tech FDE (Field Digital Engineer) が伴走。 業務ヒアリング、暗黙知の抽出設計、AI Ready化のチューニングまでを一気通貫で支援します。
- ✓ 業務ヒアリング・シナリオ策定
- ✓ オントロジー設計・チューニング
- ✓ 本番実装に向けた基盤構築支援
Microsoft AI基盤との高度連携
Microsoft Foundry / Fabric / IQ群などのエンタープライズ基盤と接続。SyncLect Data Intelligenceが抽出した「会話の知見」と、CAEが蓄積する「操作の文脈」を統合し、企業独自のナレッジ基盤を完成させます。
SyncLect Data Intelligenceがもたらす価値
1. AI導入の「データの壁」を突破
PoCの失敗要因であるデータ不足を解消。L3本番運用への道を切り拓きます。
2. 属人化知見を「組織の資産」へ
ベテランのノウハウをAIが24時間参照可能なデータとして永続化・再利用可能にします。
3. 運用しながら成長するAI基盤
Data Firstな設計により、本番運用中もデータを蓄積し続け、L4（高度自律）への進化を支えます。