NEC與Quollio Technologies完成以dotData萃取特徵量並透過目錄管理商業脈絡之情境層技術驗證，開始於NEC內部進行實證

NEC與提供次世代資料智慧解決方案給日本企業用戶的Quollio Technologies（以下簡稱Quollio，注1）合作，完成了將AI資料分析平台「dotData」（注2）自動萃取的特徵量，與能以商業元資料管理及運用商業脈絡（情境）的「Quollio Data Intelligence Cloud」進行整合的技術驗證。依據此驗證結果，兩家公司自2026年3月起開始於NEC內部的實際業務環境進行實證。

共同驗證背景：AI就緒資料整備的課題

隨著生成式AI與AI代理的普及，將企業內部累積資料轉換為AI能理解並運用的「知識（AI就緒資料）」的重要性日益提升。「dotData」能自動萃取潛藏於資料中的統計性事實特徵（洞察），有效提升並加速AI就緒資料的整備效率。然而，如何在商業脈絡下解讀所萃取特徵並連結至決策的「語意資訊」，往往依賴人的知識與業務經驗，成為AI理解脈絡並生成回答時的障礙。

技術驗證內容：建立資料基礎上的「知識循環週期」

在2025年10月至12月期間，活用了Snowflake合同公司提供的生成式AI代理「Cortex Agents」，以及資料視覺化與共享的應用程式開發工具「Streamlit」。在此環境下，透過AI代理聊天介面的對話互動，為dotData萃取的特徵量賦予商業脈絡，確認了AI代理能在考量脈絡的情況下，生成不僅限於呈現數字的有意義回答。此外，也確認了自律整合與運用這些資訊的架構技術可行性。

1. 驗證架構：將dotData萃取的特徵量儲存至Snowflake，從Streamlit呼叫Cortex Agents，建立與用戶互動的AI代理環境。

2. 統計事實與商業脈絡的融合（具體案例）：以超市購買資料作為模型案例進行驗證。針對dotData萃取的特徵量，透過AI代理聊天介面的對話互動導出「商業脈絡」。確認了結合特徵量與商業脈絡後，AI代理能提供超越單純數字的回答。

   ・dotData萃取的事實（特徵量）：「購買時間為22時台」
   ・透過聊天介面對話互動導出的商業脈絡（情境）：「臨近打烊的來客（最後搶購需求）」
   ・AI代理的行為：用戶只需詢問「購買商品A的顧客有何特徵？」，AI便會參照「22時台（事實）」的資料，結合「臨近打烊的來客（商業脈絡）」生成促進用戶理解的回答。

3. Quollio的情境管理：儲存為Snowflake資料表的特徵量與商業脈絡...