知識・データ・意思決定を“概念”でつなぐAI製品群。
プロンプトだけでは、人間とAIのあいだに安定した共通理解を築くことはできません。 ConceptMinerは、業務データ、文書、経験、判断の背景を“概念構造”として整理し、 AIがより的確に情報を扱えるようにする製品群です。
概念インデックス、自然言語によるデータ抽出、ナレッジベース構築、AIコンシェルジュ、思考支援まで対応します。
AIに必要なのは、プロンプトだけではなく、共有できる概念構造です。
人間とAIが協働するためには、その場限りのプロンプトだけでは不十分です。 一方で、オントロジーや知識グラフを人手で厳密に設計しようとすると、構造が複雑になりすぎます。 ConceptMinerは、業務データや文書、経験を“概念”を中心に整理し、 人間とAIが同じ情報空間をたどれるようにすることを目指しています。
ConceptMinerが提供するサービス
ConceptMinerの各製品は単体でも利用できますが、組み合わせることでAI活用のための知識基盤として発展させることができます。
ConceptMiner Concept Index
PostgreSQLなどの従来型データベースだけで、類似検索を可能にする製品です。 ベクトル・データベースやグラフ・データベースを新たに導入せず、 自然言語テキストなどの定性情報と、数値・カテゴリなどの定量データを統合的に扱えます。
ConceptMiner Concept Query
Concept Indexのアドオン機能として、自然言語による複雑なデータ抽出を可能にします。 データがあらかじめ概念的セグメントに分類されているため、複雑な抽出条件を高速に実行できます。
ConceptMiner Episode Memory
業務上の判断、状況、行動、結果をエピソードカードとして記録し、 それらを概念構造モデルとして学習する将来製品構想です。 類似状況におけるより良い意思決定を支援します。
Knowledge Base Builder
社内文書から要約型のLLM Wikiを作成し、文書内容に基づく正確な応答を可能にします。 複数のナレッジベースは、ConceptMinerの概念構造モデルによって統合・接続できます。
Concierge Base Builder
Knowledge Base Builderから、簡易的なチャットボット用ナレッジベース構築機能を切り出した入門製品です。 概念構造モデルは使用せず、Webサイトやサービスに設置するAIコンシェルジュの基盤を作成します。
ConceptMiner Concept Map
ConceptMinerの中核である概念構造モデリング技術を用いたデータマイニングツールです。 定性データと定量データを統合して分析し、データサイエンスの専門知識がなくても概念探索を可能にします。
ConceptMiner Auto Research
競合製品、サービス、感性的な体験、ニュース、研究論文要旨、特許情報などをAIで収集し、 アイデア創出や概念構造モデル構築のためのデータ準備を支援します。
ConceptMiner ThinkNavi
思考支援と問題解決に特化したAIチャットサービスです。 チャット履歴から概念構造モデルを構築し、過去の対話に埋もれた概念を再発見・再結合できるようにします。
統合AI知識基盤
ConceptMinerの製品群は、単なるチャットボットや検索ツールではなく、 データ、文書、経験、判断をつなぐAI知識基盤として発展させることができます。
自然言語で、概念的なデータ抽出を行う。
Concept Queryは、通常のSQL条件だけでは定義しにくい業務上のセグメントを、 自然言語の指示で抽出するための機能です。 Concept Indexによって、あらかじめ概念的セグメントが構築されていることが前提になります。
収益性が高いが、離反リスクも高い顧客層
価値は高いが維持施策が必要な顧客群を抽出します。
価格感度が低く、プレミアム志向の強いグループ
高付加価値商品や上位サービスに反応しやすい層を見つけます。
問い合わせが多いが、満足度も高いセグメント
問い合わせ件数が多いことが、必ずしも不満を意味しないケースを発見します。
新製品への反応は良いが、継続率が低い層
興味関心は高いが、フォロー施策を変える必要がある層を抽出します。
少数だが売上貢献度の高いニッチ層
通常の集計では埋もれやすい、価値ある少数セグメントを見つけます。
SQL生成ではなく、概念セグメントの活用
Concept Queryの価値は、AIがSQLを書くことではなく、 データが事前に意味のまとまりとして整理されている点にあります。
データのインデックス化から、知識ナビゲーションへ。
ConceptMinerの製品群は、AIが業務情報を扱う範囲を段階的に広げていくレイヤーとして理解できます。
ConceptMinerは、単なるチャットボット製品ではありません。
多くのAI製品は、プロンプトに対して応答を生成することに重点を置いています。 ConceptMinerが重視するのは、その応答の背後にある構造です。 データ、文書、経験、アイデアをどのような概念として整理し、 人間とAIがどのようにそれをたどるのか。 その構造を作ることが、ConceptMinerの中心的な役割です。
最初の用途に合わせて製品を選べます。
どこから始めればよいかわからない場合は、次の用途から最適な製品を選択できます。
| 用途 | 推奨製品 | 主な価値 |
|---|---|---|
| 自由記述データから類似グループを抽出したい | Concept Index | 既存データベースに概念的な類似検索を追加します。 |
| 自然言語で複雑な業務セグメントを抽出したい | Concept Query | 事前に分類された概念セグメントを自然言語で検索します。 |
| 社内文書からナレッジベースを作りたい | Knowledge Base Builder | 文書内容に基づくLLM Wikiを作成し、正確な応答を可能にします。 |
| Webサイトやサービスに簡易チャットボットを設置したい | Concierge Base Builder | AIコンシェルジュ用の入門的なナレッジベースを作成します。 |
| 定性データと定量データを統合して探索したい | Concept Map | 統合データマイニングによって、新しい戦略やコンセプトを発見します。 |
| 調査情報を集め、概念モデルの材料にしたい | Auto Research | 外部情報を収集し、概念構造モデル構築のためのデータを準備します。 |
| チャット履歴を活用して思考支援を行いたい | ThinkNavi | 過去の対話を概念的な記憶として使い、新しい発想を支援します。 |
プロンプトではなく、概念を中心にAIシステムを構築する。
ConceptMinerは、業務データ、ナレッジベース、リサーチ、意思決定支援を、 “概念”を中心に再構成するためのAI知識基盤です。 用途に応じた最適な製品構成をご相談ください。