AI-NATIVE
「AI に聞ける」サプライチェーンは、設計から生まれる。
ダッシュボードを眺め、Excel を突き合わせ、詳しい人に聞く — 需給の「なぜ」にたどり着くまでの長い道のりを、ScopteX は「AI に聞く」に置き換えます。それを可能にするのが、データに業務の意味を持たせる AI ネイティブなアーキテクチャです。
例えば、こんな問いに
- この商品はなぜ欠品した？
- 来月、過剰在庫になりそうな商品は？
- 需要が読みづらくなっている商品はどれ？
「この商品、なぜ欠品したの？」
入荷が 3 日遅れたのに対し、安全在庫が不足していたためです。
セマンティックレイヤ
データに業務の意味を与える
「欠品」stock_qty = 0
「安全在庫」safety_stock_qty
オントロジー
業務概念のつながりを定義する
業務データ
需要・在庫・受発注・PSI
質問が、答えになるまで
ユーザーの質問は AI エージェントから MCP を通ってプラットフォームに届きます。セマンティックレイヤとオントロジーが業務の意味を教え、業務データから答えが組み立てられます。
AI エージェント
質問の意図を汲み、必要なデータを自ら選んで調べ、根拠とともに答えを返します。
MCP
AI エージェントとプラットフォームをつなぐ標準プロトコル。Claude をはじめとする AI エージェントが、ScopteX のデータと機能に安全にアクセスします。
セマンティックレイヤ
データに業務の意味を与える「欠品」「安全在庫」「リードタイム」といった業務の言葉とデータを結びつける層。AI はテーブルやカラムの名前ではなく、業務の言葉でデータを扱えます。
オントロジー
業務概念のつながりを定義する商品・取引先・倉庫・需要・供給 — 業務概念どうしの関係を体系として定義します。AI が「なぜ」をたどるための地図になります。
業務データ
需要・在庫・受発注・PSI需要予測、在庫、受発注、PSI 計画。日々の業務で生まれるデータが、意味づけされた形で蓄積されます。
EXPERTISE
オントロジー設計は、SCM の専門知そのもの。
AI が業務を本当に理解できるかどうかは、セマンティックレイヤとオントロジーの設計の質で決まります。業務概念をどう切り分け、どう結びつけるか — それは AI の技術ではなく、サプライチェーンの専門知の仕事です。
標準オントロジーを組込済み
30 年にわたるサプライチェーンの現場経験から得た業務の体系を、標準オントロジーとしてプラットフォームに組み込んでいます。専門家を抱えていなくても、AI が業務を理解する基盤から始められます。
個社の業務への適合設計
商習慣や品目構成は会社ごとに異なります。導入時には、ScopteX が各社の業務に合わせてセマンティックレイヤとオントロジーを適合設計します。
AI エージェント接続 (MCP) は現在追加実装中です。本ページのアーキテクチャは ScopteX の設計方針を示すもので、提供時期・仕様は変更される場合があります。