データの民主化サービス（データ分析の内製化サポート）
これまで多くの企業では、業務のデジタル化によって蓄積されたデータを分析し、業務改善や意思決定に活かす「データドリブン」の取り組みを進める際、外部のデータサイエンティストの力を借りるのが一般的でした。しかし近年では、企業や組織の全員がデータを活用できる環境や文化を整える「データの民主化」が進みつつあります。マクロセンドではデータの民主化（データ分析の内製化サポート）を支援します。
新規市場開拓のためのナレッジマネジメント（シーズからの開拓）
Overview
現代の研究開発では、単一の専門分野の知識だけでは突破できない課題が増えています。異なる分野の知見を組み合わせることがイノベーションの鍵となり、新しい技術や研究成果を生み出すためには、複数の領域にまたがるナレッジの活用が不可欠です。 生成AIやRAG・グラフデータベースを活用することで、異なる分野や技術領域の知見を効率的に橋渡しでき、従来の研究範囲を超えた新しい発見やアイデア創出につなげることが可能です。
現代の研究開発
単一の専門分野の知識だけでは解決できない課題が増えています。異なる分野の知見を組み合わせることが解決の鍵となり、新しい技術や研究成果を生み出すきっかけになります。
ですので複数の領域にまたがるナレッジの活用が不可欠です。
具体的には、異分野の知見を活かすメリットには、次のようなものがあります。
- 新たな発案、発想：自分の専門領域では考えつかないアイデアや手法を得られる
- 研究重複防止：既存知見の再利用により、同じような研究をしてしまうことを減らせる
- 競争力の強化：市場や技術の変化に迅速かつ柔軟に対応できる
また、上記をすすめる上で、多くの研究現場では「必要な情報が見つからない」「他分野の専門家との連携が難しい」といった課題が存在します。
これを解決するには、研究データを整理・蓄積し、誰もが活用できる形で共有する仕組みが重要です。適切なデータ管理と共有により、研究者一人ひとりの専門性を超えた「知の相乗効果」を生み出すことができます。
加えて、生成AIやRAG・グラフデータベース（生成AIに適したデータ保存方法）を活用することで、異なる分野や技術領域の知見を効率的に橋渡しでき、従来の研究範囲を超えた新しい発見やアイデア創出につなげることが可能です。
異なるドメイン・技術領域をナレッジを橋渡しをする生成AIで事業領域を越えた発見に繋げることができます。
Other Cases
その他事例
WebサイトへのA2A（Agent 2 Agent）対応サービス
AIエージェントの効果を最大化するには外部サービスやほかのAIエージェントとの連携が必要となると考えられますが、AIエージェント同士が安全に効率よく連携するには共通プロトコルが必要となります。この共通プロトコルがA2A （Agent 2 Agent）です。A2Aが世の中に浸透することによって、インターネットやビジネスに大きな影響が出ると言われています。
製造業
ベテラン社員の経験・知識を若手社員へ継承するAI
トラブルが発生した際、ベテラン社員は長年の経験や知識をもとに、最適な対応策を素早く考え出すことができます。しかし、その知識やノウハウの多くはマニュアルなどの形式知として整理されておらず、「勘」や「直感」に頼る部分が多いため、若手社員への技術継承が難しいという課題があります。ナレッジグラフと生成AIを用いて、ベテラン社員の経験・知識を若手社員へ継承することが可能です。