データ統合とクレンジングの思想
| 項目 | 既存手法（大手SI/コンサル） | システム（AI-KG） |
| アプローチ | 「箱」を作る: 散在するデータをRDBに無理やり 押し込み、人間がVLOOKUPで繋ぐ。 | 「意味」を繋ぐ: ナレッジグラフがデータの「関係性」を理解。 物理的な場所を問わず論理結合する。 |
| 工数 | 数ヶ月（データの型合わせに忙殺される）。 | 数日（メタデータのマッピングのみ）。 |
| 柔軟性 | 低い。テーブル定義を変えると全て壊れる。 | 極めて高い。新しい指標もノード追加だけで完結。 |
KPI設計とロジックの実行
| 項目 | 既存手法（大手SI/コンサル） | システム（AI-KG） |
| 定義方法 | Excelの数式やBIツールの複雑な計算フィールド。 | ナレッジグラフ上のオントロジー定義。 |
| 抽出プロセス | 熟練したSEがSQLを書く、またはExcel職人が手作業。 | 自然言語からAIがSQLを自動生成。 |
| 計算の正確性 | 人的ミスが不可避（セルの参照ミスなど）。 | Field/Viewによる物理ガード。 AIは定義された範囲外のデータに触れられない。 |
インターフェースと意思決定
| 項目 | 既存手法（大手SI/コンサル） | システム（AI-KG） |
| アウトプット | 静的なPowerPoint、または複雑なBI画面。 | 自然言語による双方向対話。 |
| 分析の深さ | 決まったグラフを見るだけ。 | 「なぜ稼働率が落ちた？」という深掘り（Drill-down）が会話で完結。 |
| リードタイム | 経営層の質問から回答まで数日〜1週間。 | その場（数秒）。 |
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