貴社のAIには、読むものはたくさんあった。
だが、推論できるものは何もなかった。

文書を対象としたRAGチャットボットはすでにあります。これとは何が違うのですか？

検索は質問に類似したテキストを見つけます。Nodwiseは型付きの関係性をたどることで答えるため、回答にはその導出元となった経路が伴います。両者は補完関係にあります。文書は優れた証拠であり、モデルは優れた構造です。これまで直面してきた失敗は構造的なものであり、検索のチューニングの問題ではありません。

エージェントが役立つようになるには、すべてをモデル化する必要がありますか？

いいえ — 部分的な型付きモデルであっても、完全な非型付きリポジトリには答えられない質問にすでに答えられます。まずは一つのドメインから始めてください。すべてのノードと関係性は個別にライフサイクル管理されるため、モデルは組織とともに成長します。

データカタログとは何が違うのですか？

カタログはどのようなデータが存在するかを記述します。Nodwiseは組織がどのように機能するかを記述します — システム、プロセス、人、義務を型付きノードとして表し、関係性とライフサイクルを第一級の要素として扱います。カタログの視点はその上に乗る一つの見方にすぎず、基盤ではありません。

金融、製薬、医療などの規制業種ではどうですか？

分離は行単位ではなくデータベース単位です。すべてのノードに備わるライフサイクル、リネージ、所有権と組み合わさることで、監査証跡は別システムではなくクエリになります — エージェントがフラグを立てる前に何を見ていたかの監査も含めてです。そして明確にしておくと、ここでのエージェントは識別・報告・監視・エスカレーションを行います。貴社組織を自らの判断で変更することはありません。