Dream Arts 發布 AI 實踐概念「DAPA 2.0」,透過「語義 DX」將 SmartDB 進化為 AI Ready 數據生成基礎架構
Key facts
- Dream Arts 發布 AI 實踐概念「DAPA 2.0」,透過「語義 DX」將 SmartDB 進化為 AI Ready 數據生成基礎架構
- Dream Arts 發布了 AI 實踐概念的最新版本「DAPA 2.0」。該概念旨在透過「語義 DX」為業務數據增添權限與語境,將其雲端服務「SmartDB」進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」。
- Source: PR Times
- Date: 2026年6月11日
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Dream Arts 發布了 AI 實踐概念的最新版本「DAPA 2.0」。該概念旨在透過「語義 DX」為業務數據增添權限與語境,將其雲端服務「SmartDB」進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」。
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- Dream Arts 發布 AI 實踐概念「DAPA 2.0」,透過「語義 DX」將 SmartDB 進化為 AI Ready 數據生成基礎架構 (2026年6月11日), PR Times
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- PR Times
- Date
- 2026年6月11日
Dream Arts 發布了 AI 實踐概念的最新版本「DAPA 2.0」。該概念旨在透過「語義 DX」為業務數據增添權限與語境,將其雲端服務「SmartDB」進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」。
📋 文章處理履歷
- 📰 發表: 2026年6月11日 17:30
- 🔍 收集: 2026年6月11日 08:51
- 🤖 AI分析完成: 2026年6月11日 09:08(收集後17分鐘)
為大型企業提供雲端服務的 Dream Arts 公司宣布推出其 AI 實踐概念「DAPA(R) (DreamArts Practical AI(R))」的最新版本——「DAPA(R) 2.0」。
DAPA(R) 是 Dream Arts 為了讓 AI 能夠切實、有效地應用於業務流程中的根本概念。自 2025 年 6 月發布第一版以來,它一直被定位為持續探討「如何將 AI 應用於業務」的框架,並不斷進行更新。其最新版本「DAPA(R) 2.0」聚焦於業務數位化雲端平台「SmartDB(R)」,展示了透過為業務數據增添意義、語境與權限的「語義 DX (Semantic DX)」,將 SmartDB(R) 進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」的發展路徑。
在 DAPA(R) 2.0 中,Dream Arts 除了整合其 20 年來積累的兩大優勢——「關鍵業務數據」與「權限管理台帳」外,更旨在透過業務運作持續產生 AI 與 AI 代理能安全且切實利用的「AI Ready 數據」,從而獲得新的競爭優勢。
此外,作為支撐該基礎架構的核心技術,公司計畫在 2026 年內實現向量化,並在 2027 年 6 月前陸續將語義技術整合至 SmartDB(R) 中。
■ 本次發布重點
- 宣布「DAPA(R) 2.0」構想,將 SmartDB(R) 從業務記錄系統 (SoR: System of Record) 進化為組織決策支援系統 (SoDI: System of Decision Intelligence)。
- 其核心在於為業務數據增添意義、語境與權限的「語義 DX (Semantic DX)」,以及作為成果的「AI Ready 數據」。
- 不僅停留在構想階段,已著手陸續導入核心技術(向量化/語義技術),第一階段預計於一年內啟動。
■ 背景:AI 應用的下一個瓶頸在於「意義」與「語境」
儘管許多企業導入了 AI,但仍有許多回饋稱「AI 導入後在實際業務中未能發揮顯著效益」。其原因之一並非 AI 模型的優劣,而是提供給 AI 的業務數據品質。缺乏「為何得出該結論」的經過、部門或系統間缺乏串聯的語境、通用 AI 無法理解組織特有的「呈報」、「轉呈」、「決策權限」等專業術語,這些問題導致了成果的差異。
「擁有數據」與「理解意義」是兩回事。Dream Arts 認為,在傳統 DX 所推進的「數位化、視覺化、儲存、整合」之後,推動賦予數據本身意義與語境的「語義 DX」是當前的必然階段。
■ DAPA 2.0:將 SmartDB 進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」——「第三個邊角」
自 SmartDB(R) 發布的 20 年來,Dream Arts 一直秉持尋找「黑白棋邊角(Othello's corners)」——即競爭對手難以輕易複製的優勢領域——來建立持續的競爭力。
邊角 1「數據」:成為儲存大型企業關鍵業務數據的核心基礎。
邊角 2「使用者主檔與權限管理台帳」:能處理包含集團企業、系列企業、協力廠商外部人員在內,日本大型企業特有且複雜的組織與權限結構。
這兩大邊角支撐了 SmartDB(R) 的長期使用與全社部署。隨著 AI 代理時代的來臨,公司新增了邊角 3「AI Ready 數據生成基礎架構」以獲得新的競爭優勢。透過日常使用 SmartDB(R),系統能持續生成 AI 可安全利用、且具備語義的業務數據(AI Ready Data)。這是唯有同時具備邊角 1(數據)與邊角 2(權限管理)才能獲得的領域,對其他競爭對手而言具有很高的進入門檻。
「AI Ready 數據」並非僅僅指結構化或數位化的數據,而是指具備業務意義、流程定位、關係性、權限、決策依據以及符合 AI 可處理格式等條件,確保 AI 或 AI 代理能安全、實際運用的業務數據。
DAPA(R) 是 Dream Arts 為了讓 AI 能夠切實、有效地應用於業務流程中的根本概念。自 2025 年 6 月發布第一版以來,它一直被定位為持續探討「如何將 AI 應用於業務」的框架,並不斷進行更新。其最新版本「DAPA(R) 2.0」聚焦於業務數位化雲端平台「SmartDB(R)」,展示了透過為業務數據增添意義、語境與權限的「語義 DX (Semantic DX)」,將 SmartDB(R) 進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」的發展路徑。
在 DAPA(R) 2.0 中,Dream Arts 除了整合其 20 年來積累的兩大優勢——「關鍵業務數據」與「權限管理台帳」外,更旨在透過業務運作持續產生 AI 與 AI 代理能安全且切實利用的「AI Ready 數據」,從而獲得新的競爭優勢。
此外,作為支撐該基礎架構的核心技術,公司計畫在 2026 年內實現向量化,並在 2027 年 6 月前陸續將語義技術整合至 SmartDB(R) 中。
■ 本次發布重點
- 宣布「DAPA(R) 2.0」構想,將 SmartDB(R) 從業務記錄系統 (SoR: System of Record) 進化為組織決策支援系統 (SoDI: System of Decision Intelligence)。
- 其核心在於為業務數據增添意義、語境與權限的「語義 DX (Semantic DX)」,以及作為成果的「AI Ready 數據」。
- 不僅停留在構想階段,已著手陸續導入核心技術(向量化/語義技術),第一階段預計於一年內啟動。
■ 背景:AI 應用的下一個瓶頸在於「意義」與「語境」
儘管許多企業導入了 AI,但仍有許多回饋稱「AI 導入後在實際業務中未能發揮顯著效益」。其原因之一並非 AI 模型的優劣,而是提供給 AI 的業務數據品質。缺乏「為何得出該結論」的經過、部門或系統間缺乏串聯的語境、通用 AI 無法理解組織特有的「呈報」、「轉呈」、「決策權限」等專業術語,這些問題導致了成果的差異。
「擁有數據」與「理解意義」是兩回事。Dream Arts 認為,在傳統 DX 所推進的「數位化、視覺化、儲存、整合」之後,推動賦予數據本身意義與語境的「語義 DX」是當前的必然階段。
■ DAPA 2.0:將 SmartDB 進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」——「第三個邊角」
自 SmartDB(R) 發布的 20 年來,Dream Arts 一直秉持尋找「黑白棋邊角(Othello's corners)」——即競爭對手難以輕易複製的優勢領域——來建立持續的競爭力。
邊角 1「數據」:成為儲存大型企業關鍵業務數據的核心基礎。
邊角 2「使用者主檔與權限管理台帳」:能處理包含集團企業、系列企業、協力廠商外部人員在內,日本大型企業特有且複雜的組織與權限結構。
這兩大邊角支撐了 SmartDB(R) 的長期使用與全社部署。隨著 AI 代理時代的來臨,公司新增了邊角 3「AI Ready 數據生成基礎架構」以獲得新的競爭優勢。透過日常使用 SmartDB(R),系統能持續生成 AI 可安全利用、且具備語義的業務數據(AI Ready Data)。這是唯有同時具備邊角 1(數據)與邊角 2(權限管理)才能獲得的領域,對其他競爭對手而言具有很高的進入門檻。
「AI Ready 數據」並非僅僅指結構化或數位化的數據,而是指具備業務意義、流程定位、關係性、權限、決策依據以及符合 AI 可處理格式等條件,確保 AI 或 AI 代理能安全、實際運用的業務數據。
常見問題
ドリーム・アーツが発表した「DAPA 2.0」とは何ですか?
AIを実務・実践的に活かすためのコンセプト「DAPA」の最新版で、業務デジタル化クラウド「SmartDB」を「AI Readyデータ生成基盤」へ進化させる道筋を示す構想です。
「意味のDX(Semantic DX)」とはどのような取り組みですか?
業務データに対して、組織固有の権限や文脈、判断根拠といった「意味」を備えさせることで、AIやAIエージェントが安全に利用可能な状態にする取り組みです。
「AI Readyデータ」とはどのようなデータですか?
構造化・デジタル化されているだけでなく、業務上の意味、プロセス上の位置付け、権限、判断根拠など、AI処理に不可欠な条件を備えたデータのことを指します。
SmartDBの技術実装の計画はどのようになっていますか?
中核技術としてベクトル化を2026年内、セマンティック技術を2027年6月までに順次実装する計画です。
「DAPA 2.0」が目指すシステムは何ですか?
業務を記録する「SoR(System of Record)」から、組織の意思決定を支援する「SoDI(System of Decision Intelligence)」への進化を目指しています。