AIが暴走しないように人間とAIが共通認識を持つにはプロンプトだけでは限界があります。オントロジー（存在論）ネットワークも複雑になりすぎます。そこで必要になってくるのは認識論アプローチ、すなわち概念モデルです。

ConceptMinerが提供するサービス

■ ConceptMiner Concept Index （新製品）

ベクトル・データベースやグラフ・データベースを必要とせずにPostgresSQLなどの従来型のデータベースだけで類似検索を可能にします。定性情報（自然言語テキスト）と定量データ（数値・カテゴリ）を統合して取り扱えます。既存データベースの拡張機能として動作します。

■ ConceptMiner Concept query　（追加機能）

これはConceptMiner Concept Indexの追加機能で、ユーザーが自然言語で指示することで複雑なデータ抽出を可能にします。たとえば

  • 収益性が高いが、離反リスクも高い顧客層
  • 価格感度が低く、プレミアム志向の強いグループ
  • 問い合わせが多いが、満足度も高いセグメント
  • 新商品に反応しやすいが、継続率が低い層
  • 少数だが、売上貢献が大きい特殊な顧客群

などの表現で指示するだけ適切なデータを抽出できます。それはAIが自動でSQLを書くだけではなく、事前にデータが概念的セグメントに分類されているために、複雑な処理を素早く実行できるのです。

■ ConceptMiner Episode Memory （計画）

業務でのさまざまな判断について、その状況、判断内容、その結果をカード形式で保存し、概念構造モデルを構築することにより、類似したコンテクストでの最適な判断を支援します。業務自動化エージェントとの連携を計画。

■ ConceptMiner Knowledge Base Builder

社内文書から要約版（LLM Wiki）を作成すると、文書ごとの内容をしっかりと回答できるナレッジベース・ユニットを構築できます。さらにそれらをConceptMinerの概念構造モデルで統合することで、細部にまでしっかり対応できる横断的統合ナレッジベースが構築できます。社内の業務マニュアルやトレーニングにご活用頂けます。

■ ConceptMiner Concierge Base Builder

これはConceptMiner Knowledge Base Builderのナレッジベース・ユニットを構築する部分だけを簡易チャットボット用に切り出したエントリーレベルの製品です。概念構造モデルは使用していません。

■ ConceptMiner Concept Map

この製品はConceptMinerの最も本質的な機能である概念構造モデルを用いてデータマイニングするためのツールです。定性情報（自然言語テキスト）と定量データ（数値・カテゴリ）を統合したマイニングが行えます。高度なデータサイエンスの知識がなくても、AIがモデルを説明してくれて、モデルから新しい戦略やコンセプトを創出することができます。

■ ConceptMiner Auto Research

この製品は、AIを使ってアイデア出しをしたり、競合製品・サービス、食品や飲料の官能体験、ニュース記事、論文アブストラクト、特許情報などを収集して、概念構造モデルを構築するためのデータを準備することができます。

■ ConceptMiner ThinkNavi

思考支援・問題解決に焦点を当てたAIチャット・サービス。チャット履歴から概念構造モデルを構築することで、チャット履歴に埋もれて忘れかけたアイデアを組み合わせて、新しいアイデアを創出できます。


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