Why Ontology?
現場のデータがばらばらのままでは、判断の根拠が持てません。
NEXTPAYは分散したデータをひとつに編み、AIが判断できるようにします。
データは積み上がる。答えは、まだ。
ばらばらに積み上がるデータに関係を与え、AIの判断根拠をつくります。
Data schema
Data schema
Data schema
Data schema
Understand Context
Deploy Agent
F&B agent
ピークタイム対策
在庫切れ予測
天候に応じた運営提案
離脱顧客の呼び戻し
Delivery agent
ETA連動の調理タイミング
注文急増の予測
ライダー事前配置の提案
遅延リスクの検知
Logistic agent
配車タイミングの提案
欠品前の補充
Retail agent
空き棚の即時検知
陳列入れ替えの提案
時間帯別の人員配置
Lastmile agent
ルートのリアルタイム再設計
配送遅延の事前検知
ドライバー動線の最適化
Raw data
Ontology data
問題は起きてからしか分からない
関係のシグナルを先に読み、先手を打つ
数字だけが積み上がり、文脈は人が埋める
データがビジネスの文脈ごと読める
どの現場にも同じ汎用モデル
ドメインの言葉で、特化した判断を
収集も解釈も人が抱え込む
AIが根拠を用意し、人は決めるだけ
なぜその結果になったのか追えない
判断の経路を、関係に沿って遡れる
AI Ontology
Contextual
散在する運営データを、まずひとつにつなぎます。注文・在庫・決済・物流 — 別々に流れていたデータがひとつのグラフにまとまり、AIが現場全体をひとつの文脈として読み取ります。
ひとつのOntology、
産業ごとに異なるエージェント
背骨はひとつ。判断は現場ごとに。
各産業のデータを読み、その現場に必要な決定を下します。
Industry data
Ontology
F&B agent
ピークタイム対策
在庫切れ予測
天候に応じた運営提案
離脱顧客の呼び戻し
Delivery agent
ETA連動の調理タイミング
注文急増の予測
ライダー事前配置の提案
遅延リスクの検知
Logistic agent
配車タイミングの提案
欠品前の補充
Retail agent
空き棚の即時検知
陳列入れ替えの提案
時間帯別の人員配置
Lastmile agent
ルートのリアルタイム再設計
配送遅延の事前検知
ドライバー動線の最適化
Execute in realtime
Action 01
Action 02
Action 03
AI Hubは、各現場の判断をひとつに集めます。
データを見せるだけで終わらせず、
いま何をすべきかを示し、実行につなげます。
ドメインを理解し、
人と協働して判断を支えるOntology
Event Stream
Stream
What we do
Turn complexity
into simple action
Every worker needs AI decision
making for better results