ビジネスチーム主導のデータ活用を加速。Sun*、セマンティックレイヤーで“確実な意思決定“を導くAI DataOps Platform「YOSUKA」を提供開始

〜専門知識不要で、自然言語での問いかけから数秒で「AIに数字を作らせないデータ分析」と「具体的な改善策」を抽出〜

Sun*

2026年10月8日 11時00分

株式会社Sun Asterisk（本社：東京都千代田区、代表取締役：小林泰平、以下「Sun*」）は、売上やコストなどの「定量的な数値データ」と、日報・商談ログ・現場の声などの「定性的なテキスト（文脈）」をAIで複合的に解析・統合し、自然言語による問いかけから数秒で具体的な業務改善アクションを導き出すビジネスチーム向けのデータ活用基盤 AI DataOps Platform「YOSUKA（読み：ヨスカ）」の提供を開始いたしました。

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「YOSUKA」は、売上やコスト、利益率、進捗率といった定量情報と、日報や商談ログ、現場の声、社員評価などの定性情報）を統合し、実データに基づいた具体的な行動示唆を提供するソリューションです。

企業独自のビジネスルールや業界用語を定義するコア技術セマンティックレイヤー（※1）と決定論的ロジックを採用することで、汎用AIで懸念される数値の捏造を構造的に抑え、定義済みの業務質問に対して自然言語で問いかけるだけで、高い精度で同じ根拠と数値を出力する再現性を実現しました。なお、本ソリューションは大がかりなシステム刷新を必要とせず、既存のデータベースに被せるだけで構築が可能です。多額のデータ投資をただ数字を眺めるだけに終わらせず、導入コストを抑えながら現場の判断と具体的なアクションを迅速に導き出す「よすか（根拠・手がかり）」を提供します。

※1 セマンティックレイヤー：データベースに格納されている複雑なデータ構造（テーブル、カラム、結合関係など）と、ユーザーがビジネスで用いる共通言語や定義（売上、利益率などの計算ロジックやKPI）を仲介する「データ仮想化（定義）レイヤー」のこと。これにより、異なる分析ツールやAIエージェントからデータにアクセスする際も同一の解釈ルールが適用されるため、データの「意味のブレ」や「集計結果の不一致」を排除し、組織全体で一貫した数値（Single Source of Truth：真実の単一ソース）を共有することが可能になる。

■開発の背景

多くの企業において、BIツールを用いたダッシュボードの表示やデータ蓄積までは進むものの、実際の現場の業務改善や迅速な意思決定に結びついていないという課題が存在します。その根本的な要因は、以下の3点に集約されます。

「なぜその数値になったのか」という文脈の欠落

ダッシュボードに表示された売上や進捗率の数値だけを見ても、現場の日報、商談メモ、顧客の声などの定性的な文脈が切り離されているため、具体的なボトルネックの真因特定や次に打つべきアクションを導き出せません。
システム間におけるデータのサイロ化と計算定義の不一致

各部門の特化型SaaSやデータベース内にデータが閉じ込められ、システムを横断した分析が困難です。また、集計ツールや部門ごとに売上や利益の集計ロジックが異なり、全社での意思決定の足並みが揃いません。
汎用生成AI活用におけるハルシネーションと再現性の欠如

社内ドキュメントを検索・要約する一般的なRAGでは、データベースの複雑な数値計算を誤ったり、その時々で回答がブレるハルシネーションが発生するため、数値の正確性が問われる経営や実務判断の場には手放しで活用できません。

Sun*は、このデータ投資の限界を突破するため、既存システムを壊さずにClickHouseによる超高速集計と、dbtを活用した厳格なデータ定義、そしてビジネスロジックを制御する「セマンティックレイヤー」を組み合わせ、AIに数値を生成させない構造によって数値の誤りを抑えながら、数値と現場の定性データを融合し、改善アクションを導き出すデータ活用基盤として「YOSUKA」を開発いたしました。

■「YOSUKA」が提供する3つのコア価値

単純な社内文書検索やデータの可視化を超えたデータ活用基盤として、企業に以下の3つの価値を提供します。

定量数値×定性文脈の融合による具体的な「行動示唆」の自動抽出

売上やコストなどの定量数値と、商談メモ・日報・人事評価などの定性テキストを横断分析。ClickHouseとdbtを活用したデータマート構築により、大量のデータを超高速で集計・構造化し、「次にどの顧客へアプローチすべきか」「プロジェクトの炎上リスクはどこにあるか」といった具体的な改善アクションを数秒で導き出します。
セマンティックレイヤーが導く「AIに数字を作らせないデータ分析」と「確実な意思決定」

企業のビジネス定義やKPI定義を厳格に制御するコア技術「セマンティックレイヤー」をフロントのLLMとの間に介在させることで、生成AI特有の回答のゆらぎや計算ミスを抑制。事前に定義された業務上の問いに対しては、高い精度で同じ数値と一貫した論理的根拠を出力できる一貫した分析環境を実現します。
エンタープライズ基準に準拠した堅牢なガバナンスとデプロイ柔軟性

Docker / Kubernetes（K8s）による顧客専用インフラ環境へのオンプレミス・プライベートクラウドへのデプロイに対応し、利用するLLMの柔軟な切り替えが可能。外部モデルへのデータ漏洩を防ぐセキュリティ設計や、全データ処理の監査ログ記録、さらにきめ細かなデータ閲覧権限機能を搭載したMCPサーバー（※2）の提供など、大企業の極めて厳しいデータセキュリティ基準を満たしています。

「YOSUKA」は、一律提供の一般的なSaaSソリューションとは異なり、お客様の個別状況や業務プロセスを深く踏まえ、現場の実務に本当に必要なUIおよび独自のデータ環境構築を行います。

※2 MCPサーバー：Anthropic社などの先進的なAI企業が提唱・公開した、AIモデル（LLM）と社内のプライベートなデータベースやAPIを安全に接続するためのオープンな標準プロトコル。LLMにデータベースを直接覗かせることなく、安全なアクセス制御を担保した状態でデータ取得を仲介するための共通規格。

■他データ活用アプローチとのポジショニング比較

「YOSUKA」は、従来の「グラフによる数値の可視化」や「テキスト要約」に留まるツールとは一線を画し、セマンティックレイヤーとClickHouseによる超高速・決定論的集計を活用した「行動示唆」を一気通貫で届ける点が最も大きな優位性です。

■部署や業界を問わず、多様な業務の意思決定を支援

BtoB・SaaS営業における「ホワイトスペースの自動抽出」

営業部門のSFA上の売上金額や購買フェーズ（定量データ）に、日々の細かな商談メモや顧客対応ロ　グ（定性データ）を横断分析。過去の類似した受注パターンを紐解き、次にどのアカウントに対して、どのような提案ストーリーを持っていけば受注確度が最大化するかという具体的アプローチを自動で導出。若手とベテランの提案品質を平準化し、未開拓顧客の案件化率を高めます。

2. プロジェクト管理（SIer・受託開発など）における「早期リスク予兆とリソース最適化」
　日々変動する消化工数やプロジェクト進捗率（定量データ）と、Slack、Teams、日報、課題管理票
（定性データ）のやり取りを交差分析。プロジェクトメンバーが自覚しにくい「仕様認識のズレ」や
「モチベーション低下」などの炎上予兆を早期検知。さらに、リスク緩和のために追加補強すべきス
　キルセットのレコメンドまでを自動で行い、プロジェクトの赤字化を未然に予防します。

3. 多拠点店舗（飲食・小売・FC展開など）における「POS数値×SVレポートの店舗業績改善」

　売上高や客数、客単価のPOS実績（定量データ）と、スーパーバイザー（SV）が記録する臨店レポ
　ートや店長の日報（定性データ）を統合的に分析。売上不振店舗が抱える「接客・人手不足・競合出
　現」などの真因を自動特定し、同じ課題を過去に解決した別エリア・他店舗の具体的な改善ベストプ
　ラクティスを提示して、多店舗全体の収益底上げを実現します。

4. 調達・資材購買（製造業・建設・物流など）における「価格高騰分析と交渉ロジックの自動生成」

　仕入れデータやコスト内訳（定量データ）と、見積書（非構造化データ）、バイヤーと仕入先との過
　去の交渉履歴メール（定性データ）を横断分析。原材料費の高騰や仕様変更に伴う値上がり要素を論
　理的に切り分け、仕入先との次回交渉時に有効に活用できる説得力ある具体的な交渉ストーリーを
　 AIが自動生成し、調達コストの最適化を強力に後押しします。