SyncLect Silver Data Coordinator
業務ファイルを非構造Silverデータ化し、AIエージェントへ継続供給

AIエージェント全社展開で顕在化する業務ファイルのデータ準備ボトルネック

AIエージェントを増やすほど、データ準備の人月も増えていく。 企業のAI活用は、個別のチャットボットや検索システムから、業務・部門・役割ごとに複数のAIエージェントを展開する段階へ移っています。それぞれのAIエージェントが必要な企業データへ継続的にアクセスできる状態が必要になります。一方、人間向けに作成された業務ファイルは、文字だけでなく、表、図、レイアウト、注記、単位、前後関係を通じて情報を記録しています。単に文字を抽出して登録するだけでは足りず、内容や形式に応じた解析、構造・コンテキストの再構成、分割、安全化、出所・権限の保持が必要です。これらをAIエージェントや案件ごとに個別設計すると、展開規模に比例してデータエンジニアリング工数と保守対象が増加します。

顧客の検討テーマも、個別RAGから、Microsoft FabricやDatabricksなどを活用した全社AI・エージェント基盤へ移っています。構造化データの統合が進む一方、製品仕様書、設計書、図面、CAD、規程といった定性・非構造データの準備は、未充足の工程として残っています。SyncLect Silver Data Coordinatorは、この工程を担います。

Bronze・Silver・ナレッジベースの役割分担

RAGは利用先の一つであり、製品カテゴリではない。 Silverデータはナレッジベースそのものではなく、その原料にあたります。

対応する業務ファイル形式

Silverデータ・企業レシピ・評価情報のナレッジデータフライホイール

Silverデータと、その作り方を、共通資産として蓄積する。 生成したSilverデータと企業レシピに加え、AIエージェントが必要な情報を取得できたか、元の内容に沿って回答できたかの評価情報を蓄積します。評価結果は次回の企業レシピ生成や処理方式の見直しに利用されます。この継続運用で蓄積した資産を次のファイル、部門、AIエージェントへ再利用し、継続供給の負荷を下げる資産循環を、当社は「ナレッジデータフライホイール」と位置づけています。

50項目以上の設定を含む企業レシピのAI自動生成

ファイルごとのデータ処理方式を、AIが自動構成する。 AIがサンプルファイルの内容や形式を分析し、解析方式、出力形式、分割方法、コンテキスト付与、安全化、登録方法など、50項目以上の設定を含む企業レシピを生成します。既存の企業レシピをAIが採点し、改善理由を返す機能もあります。生成した企業レシピは必要に応じて人が調整したうえで実行し、同種ファイルへ再利用します。

Silverデータの品質を支える3つのインテリジェンス層

対話ログ・問い合わせ履歴のSilverデータ化による顧客接点の高度化

顧客との対話ログや問い合わせ履歴を格納したCSV等もSilverデータ化し、製品情報やCRM等の顧客情報と組み合わせることで、顧客問い合わせへの回答支援、社内照会の効率化、顧客理解、一人ひとりに合わせた案内・提案の高度化に活用できます。個人情報の検出・マスキングを処理に含めます。なお、これは顧客接点AIへ再利用可能なデータを供給する前段の位置づけです。

Data Lake・データガバナンス案件への非構造Silver供給レイヤー

データプラットフォームを置き換えず、不足する工程を補う。 Data Lakeやデータガバナンスの構想では、要求仕様書、提案書、設計書、図面、問い合わせ履歴などを非構造Silverデータへ変換し、資料検索・チェック・作成・図面解析といった複数のAIエージェントへ継続供給するレイヤーとして組み込めます。案件名がデータ統合でも、複数のAIアプリ、業務ファイル、部門横断利用、出所・権限・更新管理が含まれていれば適合します。

SyncLect Silver Data Coordinator導入適性チェック

御社に当たるか、次の観点で自己診断できます。

AIエージェント向けデータ準備のDiscovery質問