SiNCEがOntology Boostを提供開始、企業固有の業務知識を生成AIに参照させる知識基盤を最短4週間で蓄積

公開：2026年6月9日更新：2026年6月9日

CodeCampが提供するDX人材育成が可能なプログラミングやITが学べる公開講座

株式会社SiNCEは、知識基盤「オントロジー」構築・運用支援サービス「Ontology Boost（オントロジーブースト）」の提供を開始しました。生成AIが業務を正しく理解するための知識基盤を、構築や接続、運用までワンストップで支援するサービスです。ChatGPT・Claude・Geminiといった主要な生成AIで、自社の用語・KPI・業務ルールに沿った、根拠を示せる回答を引き出せるようになります。

Ontology Boostの設計思想
Ontology Boostが持つ成長する3つの仕組み
Ontology Boost（オントロジーブースト）の概要
trends編集部の一言
References

Ontology Boostの設計思想

多くの企業がAI活用の壁に直面している要因は、AIの性能ではありません。「自社固有の業務知識が、AIの読める場所に存在しない」という構造的な課題です。

Ontology Boostは、LLMの外側に企業専用の知識辞書を置き、AIが回答のたびに参照しに行く設計を採用しています。AIに業務知識を覚えさせるのではなく、参照させる発想が根幹にある設計です。

DatabricksのUnity CatalogやGenie、Vector Searchと連携し、最短4週間で企業専用の知識基盤の蓄積を開始できます。完璧なデータ基盤は不要で、今ある散在資料から始められる点も特徴のひとつです。

Python研修一覧はこちら

目的に合うPython研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

Python研修を比較する

Java研修一覧はこちら

目的に合うJava研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

Java研修を比較する

PHP研修一覧はこちら

目的に合うPHP研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

PHP研修を比較する

新入社員研修

目的に合う新入社員研修を一覧形式から探したい方は、ぜひご利用ください。

新入社員研修を比較する

全ての研修からも探したい方はこちら

Ontology Boostが持つ成長する3つの仕組み

Ontology Boostは、利用を重ねるごとに企業専用の知識が蓄積・更新されていく設計です。特徴の一例として、次の3点が挙げられます。

構築や接続、運用までワンストップで支援
Hearing AIによる音声インタビューからの知識構造化
導入後のイメージとして、新しいLLMにも知識資産を引き継げる点を挙げています

なかでも「Hearing AI」は、SiNCEが独自に開発した機能です。文書化されにくいベテランの感覚や判断基準を、音声インタビューから構造化・蓄積します。退職や人員交代があっても組織の知恵が残り続ける仕組みで、属人化の解消を支援してきました。

Ontology Boost（オントロジーブースト）の概要

項目	詳細
提供企業	株式会社SiNCE
サービス名	Ontology Boost（オントロジーブースト）
カテゴリ	知識基盤「オントロジー」構築・運用支援サービス
連携技術	Databricks Unity Catalog / Genie / Vector Search
対応AI	ChatGPT・Claude・Gemini ほか主要生成AI
導入期間	最短4週間から開始可能
設立	2020年2月27日
資本金	59,000,000円
所在地	〒105-0013　東京都港区浜松町2丁目3-8 WTC annex 11-12階
代表	代表取締役　一筆将人氏
サービスサイト	https://since2020.jp/ontology

Ontology Boost（オントロジーブースト）の詳細はこちら

Python基礎・実践(Django)

企業・法人向けのPython研修では、基礎から応用まで体系的に学べます。

Python研修の詳細

DX社員研修

企業・法人向けのDX研修では、実務に繋がるリスキリングでITレベルを向上させます。

DX研修の詳細

Javaエンジニア育成研修

企業・法人向けのJavaエンジニア育成研修では、Javaの基礎から応用まで確実に習得できます。

Java研修の詳細

新卒・新入社員向け研修

企業・法人に新入社員・新卒社員に向けたプログラミング研修を提供しています。

新入社員研修の詳細

コードキャンプのIT研修を全て見る

trends編集部の一言

「生成AIを導入したのに、自社のことは理解してくれない」という課題は、マーケティングの現場でも実感として、共有されています。業界全体としては、社内の用語定義やKPIの計算ロジックをそのつど補足しなければならない手間が、AI活用の定着を妨げる構造的なボトルネックとして認識されつつあるのが現状です。Ontology Boostが提示する「覚えさせるのではなく参照させる」設計は、マーケティング業界の文脈に置き換えると、コンテンツ運用やMA活用における知識整備の上流工程を外部化する動きとして捉えられます。

業界全体としては、RAG（検索拡張生成）の活用が広まる一方で、「何を知識として整備するか」という上流設計の難しさが課題として残ってきました。Hearing AIで音声インタビューから暗黙知を構造化する仕組みは、その上流工程への踏み込みとして業界の動向としても注目される取り組みです。新しいLLMに乗り換えても知識資産が引き継げる設計は、ベンダーロックインを避けたい企業にとっても、注目しておく価値があるのではないでしょうか。

References

^ PR TIMES. 「生成AIに「御社の業務知識を授ける」。知識基盤「オントロジー」構築・運用支援サービス「Ontology Boost（オントロジーブースト）」提供開始 | 株式会社SiNCEのプレスリリース」. https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000055.000082787.html, (参照 26-06-09).

※上記コンテンツの内容やソースコードはAIで確認・デバッグしておりますが、間違いやエラー、脆弱性などがある場合は、コメントよりご報告いただけますと幸いです。