From data To decision

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AI を中心としたオペレーション体制。今、組織の未来を設計しましょう。世界はすでに変化しており、今度こそ､決して取り残されてはいけません。

AI戦略、議論しませんか？

“We are in the beginning of the first act of a revolution.”

Alex Karp

-

CEO, Palantir

“The age of AI has started.”

Jensen Huang

-

CEO, NVIDIA

“We’re in a new phase of the AI platform shift.”

Sundar Pichai

-

CEO, Google & Alphabet

“We are in the beginning of the first act of a revolution.”

Alex Karp

-

CEO, Palantir

“The age of AI has started.”

Jensen Huang

-

CEO, NVIDIA

“We’re in a new phase of the AI platform shift.”

Sundar Pichai

-

CEO, Google & Alphabet

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Is This You?

AI 専門チームの構築にお困りですか？

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組織のデータ品質に問題がありますか？

組織のデータ品質に問題がありますか？

データサイロの問題に陥っていますか？

データサイロの問題に陥っていますか？

既存システムに AI を適用したいですか？

既存システムに AI を適用したいですか？

既存システムに AI を適用したいですか？

AI 技術を適用する際にデータ漏洩をご心配ですか？

AI 技術を適用する際にデータ漏洩をご心配ですか？

[ PAIN POINTS ]

AI 専門チームの構築の難しさ

課題 – AI システムの構築および運用には、熟練したデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、システムアーキテクトなどの専門人材が必要ですが、韓国ではこれらの人材の確保が非常に困難です。

解決策 – CartaNova は専門人材で構成されたチームを直接派遣してプロジェクトを遂行することで、社内の人材不足の課題を解決します。

課題 – AI システムを導入しても、学習データの品質が低かったり構造化されていない場合、AI モデルが不正確な判断を下したり、ハルシネーション（幻覚）現象が発生する可能性があります。

解決策 – CartaNova は機関内のデータレイクに蓄積された膨大なデータを整備し、オンタロジーに基づいて構造化することで、高品質な学習が可能なデータ環境を提供します。

挑戦 – 部門間で分断されたデータは、統合的な分析や情報共有を妨げ、これは部門中心の構造や、部門間の目標不一致、組織の慣性などに起因します。

解決策 – CartaNova は外部の独立した組織として、社内のヒエラルキーや利害関係に縛られず、すべての部門のデータを自由に統合・分析することができます。

課題 – 既存のレガシーシステムを AI ベースのシステムに移行するには、多大な時間とコストが必要です。

解決策 – CartaNova は既存システムのアーキテクチャを変更せずに、AI システムを柔軟に連携させることで、迅速な移行と安定した運用を可能にします。

課題 – 外部機関にデータを委託する場合、セキュリティに関するさまざまなリスク要因が存在します。

解決策 – CartaNova は機関のデータを外部に収集・保存せず、内部システムと直接連携してプロジェクトを実行することで、セキュリティリスクを根本から遮断します。

[ PAIN POINTS ]

AI 専門チームの構築の難しさ

課題 – AI システムの構築および運用には、熟練したデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、システムアーキテクトなどの専門人材が必要ですが、韓国ではこれらの人材の確保が非常に困難です。

解決策 – CartaNova は専門人材で構成されたチームを直接派遣してプロジェクトを遂行することで、社内の人材不足の課題を解決します。

課題 – AI システムを導入しても、学習データの品質が低かったり構造化されていない場合、AI モデルが不正確な判断を下したり、ハルシネーション（幻覚）現象が発生する可能性があります。

解決策 – CartaNova は機関内のデータレイクに蓄積された膨大なデータを整備し、オンタロジーに基づいて構造化することで、高品質な学習が可能なデータ環境を提供します。

挑戦 – 部門間で分断されたデータは、統合的な分析や情報共有を妨げ、これは部門中心の構造や、部門間の目標不一致、組織の慣性などに起因します。

解決策 – CartaNova は外部の独立した組織として、社内のヒエラルキーや利害関係に縛られず、すべての部門のデータを自由に統合・分析することができます。

課題 – 既存のレガシーシステムを AI ベースのシステムに移行するには、多大な時間とコストが必要です。

解決策 – CartaNova は既存システムのアーキテクチャを変更せずに、AI システムを柔軟に連携させることで、迅速な移行と安定した運用を可能にします。

課題 – 外部機関にデータを委託する場合、セキュリティに関するさまざまなリスク要因が存在します。

解決策 – CartaNova は機関のデータを外部に収集・保存せず、内部システムと直接連携してプロジェクトを実行することで、セキュリティリスクを根本から遮断します。

[ PAIN POINTS ]

AI 専門チームの構築の難しさ

課題 – AI システムの構築および運用には、熟練したデータサイエンティスト、機械学習エンジニア、システムアーキテクトなどの専門人材が必要ですが、韓国ではこれらの人材の確保が非常に困難です。

解決策 – CartaNova は専門人材で構成されたチームを直接派遣してプロジェクトを遂行することで、社内の人材不足の課題を解決します。

課題 – AI システムを導入しても、学習データの品質が低かったり構造化されていない場合、AI モデルが不正確な判断を下したり、ハルシネーション（幻覚）現象が発生する可能性があります。

解決策 – CartaNova は機関内のデータレイクに蓄積された膨大なデータを整備し、オンタロジーに基づいて構造化することで、高品質な学習が可能なデータ環境を提供します。

挑戦 – 部門間で分断されたデータは、統合的な分析や情報共有を妨げ、これは部門中心の構造や、部門間の目標不一致、組織の慣性などに起因します。

解決策 – CartaNova は外部の独立した組織として、社内のヒエラルキーや利害関係に縛られず、すべての部門のデータを自由に統合・分析することができます。

課題 – 既存のレガシーシステムを AI ベースのシステムに移行するには、多大な時間とコストが必要です。

解決策 – CartaNova は既存システムのアーキテクチャを変更せずに、AI システムを柔軟に連携させることで、迅速な移行と安定した運用を可能にします。

課題 – 外部機関にデータを委託する場合、セキュリティに関するさまざまなリスク要因が存在します。

解決策 – CartaNova は機関のデータを外部に収集・保存せず、内部システムと直接連携してプロジェクトを実行することで、セキュリティリスクを根本から遮断します。

[ WORK PARTS ]

Supports You

データレイク構築

組織内のすべてのデータを統合し、整備します。

データレイク構築

組織内のすべてのデータを統合し、整備します。

データレイク構築

組織内のすべてのデータを統合し、整備します。

Data Ontology

組織のすべてのデータを AI に理解できるようにオントロジー化します。

Data Ontology

組織のすべてのデータを AI に理解できるようにオントロジー化します。

Data Ontology

組織のすべてのデータを AI に理解できるようにオントロジー化します。

カスタマイズされた AI エージェンシーの開発

組織のすべてのデータを基に、カスタマイズされた AI エージェンシーを開発します。

カスタマイズされた AI エージェンシーの開発

組織のすべてのデータを基に、カスタマイズされた AI エージェンシーを開発します。

カスタマイズされた AI エージェンシーの開発

組織のすべてのデータを基に、カスタマイズされた AI エージェンシーを開発します。

既存システム統合

組織のレガシーシステムを統合し、カスタマイズされた AI エージェンシーで制御します。

既存システム統合

組織のレガシーシステムを統合し、カスタマイズされた AI エージェンシーで制御します。

既存システム統合

組織のレガシーシステムを統合し、カスタマイズされた AI エージェンシーで制御します。

Code

1

2

3

4

5

class AutomationAgent:
def __init__(self, activation_limit):
self.activation_limit = activation_limit
self.current_mode = "idle"

def evaluate_task(self, workload_value):
if workload_value > self.activation_limit:
self.current_mode = "engaged"
return "Automation agent has been successfully activated!"
else:
return "No activation needed. Agent stays idle."
def get_current_mode(self):
return f"Current operational mode: {self.current_mode}"

新規システム開発

必要であれば、新しいシステムを開発します。CartaNova は SaaS（Eコマース、ヘルスケア、OTT、SNS、モビリティ）およびエンタープライズソフトウェアプロジェクトの実績が豊富です。

Code

1

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class AutomationAgent:
def __init__(self, activation_limit):
self.activation_limit = activation_limit
self.current_mode = "idle"

def evaluate_task(self, workload_value):
if workload_value > self.activation_limit:
self.current_mode = "engaged"
return "Automation agent has been successfully activated!"
else:
return "No activation needed. Agent stays idle."
def get_current_mode(self):
return f"Current operational mode: {self.current_mode}"

新規システム開発

必要であれば、新しいシステムを開発します。CartaNova は SaaS（Eコマース、ヘルスケア、OTT、SNS、モビリティ）およびエンタープライズソフトウェアプロジェクトの実績が豊富です。

Code

1

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class AutomationAgent:
def __init__(self, activation_limit):
self.activation_limit = activation_limit
self.current_mode = "idle"

def evaluate_task(self, workload_value):
if workload_value > self.activation_limit:
self.current_mode = "engaged"
return "Automation agent has been successfully activated!"
else:
return "No activation needed. Agent stays idle."
def get_current_mode(self):
return f"Current operational mode: {self.current_mode}"

新規システム開発

必要であれば、新しいシステムを開発します。CartaNova は SaaS（Eコマース、ヘルスケア、OTT、SNS、モビリティ）およびエンタープライズソフトウェアプロジェクトの実績が豊富です。

Our Tech
Stack

[05]

Node.js

[04]

MySQL

[03]

Databricks

[02]

Snowflake

[01]

LangChain

[05]

Node.js

[04]

MySQL

[03]

Databricks

[02]

Snowflake

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LangChain

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[04]

MySQL

[03]

Databricks

[02]

Snowflake

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LangChain

[ CORE TECH ]

オントロジービルダー

オントロジーのデータを生成・保存・管理できるツールであり、ドメイン知識の体系的な表現と活用をサポートします。

オントロジービルダー

オントロジーのデータを生成・保存・管理できるツールであり、ドメイン知識の体系的な表現と活用をサポートします。

オントロジー・データコネクター

さまざまな生データをオントロジーと接続し、意味ベースのデータ統合を可能にするツールです。

オントロジー・データコネクター

さまざまな生データをオントロジーと接続し、意味ベースのデータ統合を可能にするツールです。

RAG / MCP / A2A

構築されたオンタロジーを基に Graph-RAG を生成・保存するツールです。ベクトル検索とグラフベースの拡張検索の両方をサポートし、MCP、A2A プロトコルに対応しています。

RAG / MCP / A2A

構築されたオンタロジーを基に Graph-RAG を生成・保存するツールです。ベクトル検索とグラフベースの拡張検索の両方をサポートし、MCP、A2A プロトコルに対応しています。

統合エージェント

オントロジーRAGを基盤とし、必要な事前コンテキストを収集し、あらかじめ定義されたパイプラインを通じて、セマンティックレイヤーからデータを抽出・実行する構造であり、すべてのAIモデル（LLM、sLLM、LAM）に適用可能です。

統合エージェント

オントロジーRAGを基盤とし、必要な事前コンテキストを収集し、あらかじめ定義されたパイプラインを通じて、セマンティックレイヤーからデータを抽出・実行する構造であり、すべてのAIモデル（LLM、sLLM、LAM）に適用可能です。

Layouts

Styles

Variables

ワークフロー統合

レガシーシステム（ERP、CRM、SCM、HR、FI など）と統合され、組織が求める機能を自動化されたワークフローとして提供します。

Layouts

Styles

Variables

ワークフロー統合

レガシーシステム（ERP、CRM、SCM、HR、FI など）と統合され、組織が求める機能を自動化されたワークフローとして提供します。

データレイク構築

データレイク構築前段階、または体制が不十分な組織のために、データガバナンス構築を直接支援します。

データレイク構築

データレイク構築前段階、または体制が不十分な組織のために、データガバナンス構築を直接支援します。

Sonamu フレームワーク

既存の Node.js ベースのウェブフレームワークの欠点を補い、長所を統合した CartaNova が独自開発したグローバルウェブフレームワークです。

Sonamu フレームワーク

既存の Node.js ベースのウェブフレームワークの欠点を補い、長所を統合した CartaNova が独自開発したグローバルウェブフレームワークです。

Sonamu フレームワーク

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See Our Work in Action

AMR Project for Ukirine

国家レベルのAMR監視プロジェクトは、データの標準化、ラボの能力の強化、およびAIとオントロジー主導のインフラを用いたリアルタイムの抗生剤内性モニタリングのモニタリングを実施することを目的としています—危機と回復時における世界的な健康安全保障を支援します。

AMR Project for Ukirine

国家レベルのAMR監視プロジェクトは、データの標準化、ラボの能力の強化、およびAIとオントロジー主導のインフラを用いたリアルタイムの抗生剤内性モニタリングのモニタリングを実施することを目的としています—危機と回復時における世界的な健康安全保障を支援します。

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国家レベルのAMR監視プロジェクトは、データの標準化、ラボの能力の強化、およびAIとオントロジー主導のインフラを用いたリアルタイムの抗生剤内性モニタリングのモニタリングを実施することを目的としています—危機と回復時における世界的な健康安全保障を支援します。

従来のビューティー系ECシステムを AI-ERP に移行するプロジェクト

美容Eコマースのスタートアップが、9倍の収益成長と75%の人員削減を、CartaNovaのAI-ERPを導入することで達成した方法を発見してください。

従来のビューティー系ECシステムを AI-ERP に移行するプロジェクト

美容Eコマースのスタートアップが、9倍の収益成長と75%の人員削減を、CartaNovaのAI-ERPを導入することで達成した方法を発見してください。

従来のビューティー系ECシステムを AI-ERP に移行するプロジェクト

美容Eコマースのスタートアップが、9倍の収益成長と75%の人員削減を、CartaNovaのAI-ERPを導入することで達成した方法を発見してください。

[ BLOG ]

Latest Insights

More Insights

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ARTICLE

]

AWS を活用したデータガバナンスアーキテクチャの構築

この図は、Amazon Web Services（AWS）ツールのスイートを使用して堅牢なデータガバナンスを確立するために設計されたエンドツーエンドのアーキテクチャを示しています。この構造は、組織が安全でスケーラブルな環境でデータを収集、取り込む、保存、処理、分析、および視覚化できるようにします。全体のフローは、データライフサイクルにおける主要な機能を果たす6つの主要なステージに分かれています。

[

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PAPER

]

オントロジー開発 101：はじめてのオントロジー作成ガイド

Ontologyの作成に関する実用的な紹介であるこのガイドは、ドメインの範囲の定義、既存の語彙の再利用、クラス階層、プロパティ、インスタンスの構築など、ステップバイステップの方法論を概説し、Semantic RelationshipsやProtégé-2000内での反復的な洗練といった複雑な設計課題に対処します。

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PAPER

]

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PAPER

]

自己報酬型言語モデル

この論文では、自己報酬言語モデルを紹介します。大規模言語モデルが外部報酬モデルに依存せずに、自らの出力を反復生成、評価、最適化することで、自己整合性とパフォーマンス向上の新たなパラダイムを確立します。

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PAPER

]

自己報酬型言語モデル

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Comparison

他のところと比較してみてください。

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ボトムアップ型、実行中心

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コンサルティングから実際の製品開発までをカバーするエンドツーエンドのサービスを提供

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アジャイルなカスタマイズソリューションの開発

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選択的だが深く、長期的なパートナーシップ

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比較的低コスト

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Others

トップダウン型、コンサルティング中心

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一部コンサルティングや開発フェーズのみを部分的に提供する限定的なサービス

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汎用的な大規模ソリューションの開発

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広範だが浅い、コンサルティング中心の関係

広範だが浅い、コンサルティング中心の関係

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非常に高いコスト

非常に高いコスト

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[ LAYERS ]

We Are Here — Foundation Layer

We Are Here
— This Layer

Infrastructure Layer

Foundation (Model) Layer

Foundation (System) Layer

Application Layer

Infrastructure Layer

Foundation (Model) Layer

Foundation (System) Layer

Application Layer

Infrastructure Layer

Foundation (Model) Layer

Foundation (System) Layer

Application Layer

Application Layer

ユーザー向けのAIサービスやソリューション（Cursor／Copilot／Crew／Veo）

Application Layer

ユーザー向けのAIサービスやソリューション（Cursor／Copilot／Crew／Veo）

Foundation (System) Layer

データ統合・処理・連携など、AIアプリケーション開発前の基盤環境を構築するシステムレイヤー（Palantir／Snowflake／Databricks／Scale AI）

Foundation (System) Layer

データ統合・処理・連携など、AIアプリケーション開発前の基盤環境を構築するシステムレイヤー（Palantir／Snowflake／Databricks／Scale AI）

Foundation (Model) Layer

学習済みAIモデルやトレーニング・デプロイのためのプラットフォーム（GPT／Gemini／Claude／Grok）

Foundation (Model) Layer

学習済みAIモデルやトレーニング・デプロイのためのプラットフォーム（GPT／Gemini／Claude／Grok）

Infrastructure Layer

AIシステムを支えるハードウェア、クラウド、コンピューティング資源（NVIDIA／TSMC／AWS／Azure）

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