ビジネス要件
Themisが解決するビジネス課題と要件 — 開発だけでなくSI領域全体をカバー
Navaによる内省支援
high個人の内省を促す仕組みにより、判断の背景や価値観を行動規範へ反映する
測定指標
- 内省セッション実施率
- 規範反映率
- 納得感スコア
Compassによる職種別行動様式の蓄積
high職種ごとの一般的行動様式を定量蓄積し、AI社員の標準的な振る舞いの土台を形成
測定指標
- 職種カバレッジ
- 行動様式の定量精度
- 再利用率
自社特化AI従業員の生成・育成
highユーザーが自社業務に特化したAI従業員を自ら生成・育成し、未知業務にも対応可能にする
測定指標
- 生成・育成完了数
- 未知業務対応率
- 現場適合度
重要な要件
Navaによる内省支援
個人の内省を促す仕組みにより、判断の背景や価値観を行動規範へ反映する
Compassによる職種別行動様式の蓄積
職種ごとの一般的行動様式を定量蓄積し、AI社員の標準的な振る舞いの土台を形成
自社特化AI従業員の生成・育成
ユーザーが自社業務に特化したAI従業員を自ら生成・育成し、未知業務にも対応可能にする
中核機能
AIの透明性・説明責任・品質保証を実現する4つの中核機能
リアルタイム品質評価
全てのAIシステムの出力を継続的に監視し、品質指標に基づいた評価を自動実行。異常値や品質低下を即座に検出します。
技術スタック
TensorFlow Extended, MLflow, DVC, Custom Metrics
逸脱検知システム
予期しない動作や異常なパターンを自動検知。機械学習による異常検知アルゴリズムで、従来見つからない問題も特定します。
重大な逸脱を即座に通知
潜在的リスクの予兆を検出
技術スタック
Isolation Forest, LSTM, Statistical Process Control
説明可能性レポート
AIの判断プロセスを人間が理解できる形で自動文書化。どのような根拠で判断したかを明確に説明します。
判断根拠の明示
なぜその結論に至ったかの論理的説明
使用データの開示
判断に使用した情報源の透明化
信頼度スコア
AI判断の確信度を定量化
技術スタック
LIME, SHAP, IntegratedGradients, Attention Visualization
完全な監査証跡
全てのAI活動を時系列で完全記録。いつ、誰が、何を、なぜ実行したかを包括的に追跡可能。
記録される情報
- • 実行タイムスタンプ
- • 実行者・実行システム
- • 入力データ・出力結果
- • 判断プロセス
- • 参照した規則・基準
- • 品質評価結果
技術スタック
Immutable Ledger, Blockchain, Time-series DB
統合効果
完全透明性
AIの全判断プロセスを可視化
リスク軽減
法的・運用リスクの90%削減
信頼構築
ステークホルダーとの信頼関係強化
継続改善
品質データによる最適化
ToCライン統合
個人向けサービスとの安全な連携
nava
定性的傾向分析
生来の定性的傾向をLLM対話で言語化し、実行トリガ（行動のきっかけ）を学習
機能
- • 個人特性の言語化
- • 行動パターン分析
- • 意思決定傾向の特定
Themis統合効果
- • 個人特性データの品質評価
- • 行動予測モデルの説明可能性
- • 個人データ利用の監査証跡
compass
行動記録・評価
実際の行動・体験を自己記録し、意思決定ログと簡易評価を蓄積
機能
- • 行動履歴の自動記録
- • 意思決定プロセス分析
- • 自己評価・振り返り支援
Themis統合効果
- • 行動データの逸脱検知
- • 意思決定の透明性確保
- • 行動評価の客観性担保
データ統合の安全性
厳格な分離
ToCとB2Bのデータは技術的・法的に完全分離
暗号化・アクセス制御・論理隔離
同意ベース統合
明示的な同意がある場合のみデータ統合
GDPR準拠・オプトイン・撤回可能
透明性の保証
データ使用状況の完全な可視化
監査ログ・使用履歴・影響評価
ToCガバナンスフレームワーク
プライバシー・倫理ガバナンス
データ最小化原則
必要最小限のデータのみ処理
目的制限原則
明示した目的以外での利用禁止
説明責任原則
利用状況の完全な説明・証明
技術的セーフガード
暗号化・匿名化
End-to-End暗号化・k-匿名性
差分プライバシー
数学的プライバシー保証
ゼロトラスト
全アクセスの検証・記録
ビジネス価値・投資対効果
Themis導入によるビジネス変革と投資回収分析
Themis導入によるビジネス変革フロー
従来運用
結果：自社不適合、属人知のまま、未知業務に弱い
Themis運用
結果：自社適合のAI社員、未知業務への適応、再現可能な育成
導入検討要因
競合優位性
- Navaによる内省支援
- Compassによる職種別行動様式の蓄積
- ユーザー主導の自社特化生成
- 未知業務への継続育成
リスク軽減効果
- 段階的導入によるリスク分散
- いつでも従来運用への復旧可能
- 専任サポートチームによる支援
- 複数企業での実証済み効果
育成の次元
Nava内省支援
個人の内省を促し、判断の背景や価値観を行動規範として明確化します
Compass職種別様式
営業・経理・開発など職種ごとの行動様式を定量蓄積し、再現可能な土台にします
自社特化生成
自社業務に最適化されたAI従業員を自ら生成し、現場主導で拡張できます
継続育成
稼働フィードバックを取り込み、未知業務にも適応するよう育て続けます
ARIA連携
育成結果をAI社員として配備し、ARTHEAの業務ルール下で稼働させます
育成履歴の可視化
規範の変更と育成過程を追跡し、説明可能な労働力づくりを支援します
内省から労働力へ
Nava
個人の内省を促し、価値観と判断背景を規範へ反映します
Compass
職種別の一般的行動様式を定量蓄積し標準化します
自社特化AI従業員
生成・育成したAI社員をARIAとして配備し、業務で自律稼働させます