ホーム > AI-Adamサイクル
Issue-Driven Intelligence Cycle

サイクルの始点は、
データではなく課題だ。

データ分析は「データがあるから」ではなく、「課題があるから」行うのです。
そして課題は、何日も放置してはいけません。
現場が求めるスピードで、解決すべき。
AIが参謀となり、Z-Adamが力になれば可能です。

BEFORE > 従来のプロダクトアウト
データ主導の分析フロー
× 専門家への依頼 → 数日~数週間の待機
× 現場の熱量・直感が冷える
× 分析結果が現場の文脈と剥離
× PDCAサイクルが回らず施策検証が停滞
AFTER > イシュー・ドリブンのAI-Adamサイクル
課題起点の意思決定フロー
現場の課題を入力するだけで即起動
数億件のデータを数秒で集計し、思考を止めない
AIが文脈を把握し、現場の言葉で洞察を提示
施策→検証→学習の高速サイクルが定着
全てのデモ動画を見る
DATA 生データ(理:事実) POS明細 / レセプト / 基幹DB ……   INFORMATION 整理された情報 Z-Adamによる爆速クロス集計 → 項目・数値として整理   KNOWLEDGE 意味のある知識 生成AIの考察 → 傾向・異常値・予兆の抽出   WISDOM 知恵・施策   現場の 確信 INPUT OUTPUT

無機質なデータを
明日を動かす知恵に。

AI-Adamは単なる集計ツールではありません。
未来のための知恵を生み、意思決定を支えるインフラです。
御社のデータは、4つの段階を経て、「現場の確信」に昇華します。

🗄️
DATA > 事実
生データ
POS・レセプト・基幹DBなどの日々蓄積される膨大なローデータ。
それ自体は「まだ意味を持たない数字の羅列」です。
入力 / System Input
📊
INFORMATION > 整理
クロス集計サマリー
Z-Adamの超高速エンジンが数千万~数億件のデータを数秒でクロス集計。
数字の羅列が「項目と数値」として整理され、傾向を読み取れる情報になります。
Z-Adam【筋肉】
🧠
KNOWLEDGE > 意味
傾向・異常値の特定
生成AIが集計結果を読み取り、「男女間の差」「離脱の予兆」「季節変動の異常」などの意味を数値から抽出。
ブラックボックスではなく、根拠を示しながら洞察を示します。
生成AI【参謀】
💡
WISDOM > 知恵・施策
現場の確信・アクション
生成AIが「知識」までを最速で整え、人間が「知恵」を生み出すための余白を創ります。
現場感覚と数値的根拠が融合した「確信」のある、明日から実行可能な施策を提案します。
人間【意思決定】

現場の熱量を施策に変える
5つのステップ

人間とAIがシームレスにバトンタッチし、思考の速度でサイクルを回します。
誰でも、今日から使い始められる、実戦的なワークフローです。

AI × HUMAN 知恵の 共創ループ 01 課題 入力 02 分析 提案 03 実行 04 考察・ 施策案 05 検証・ 学習
01
STEP 01
現場担当者
課題入力

現場の課題を言葉にするだけ。難しい専門用語も、完璧な仮説も一切不要です。
「夕方の売上が伸びない理由がわからない」
「未受診者が多い地域を特定したい」
思いをそのまま入力するだけで、AIが真意を汲み取り、鋭い仮説に磨きあげます。

💬
入力方法
テキスト入力または音声入力で自然な言葉のまま
🤖
AIの役割
曖昧な問いを構造化し、分析可能な「仮説」に変換
不要なもの
SQLの知識・データ構造の把握・専門用語の習熟
所要時間
数十秒~数分(従来:専門家へ依頼→数日~週単位)
02
STEP 02
生成AI
分析提案

生成AIがMCPを通じてデータ構造を理解し、課題に最適な集計レシピ(行・列・値の組み合わせ)を提示します。
ブラックボックスな答えではなく、透明性のある「分析の手順書」を提示することで、人間の主体的な判断を支えます。

📋
集計レシピ
行・列・値の最適な組み合わせを複数パターンで提案
🔐
セキュリティ
AIへ渡すのはメタデータ(項目名)のみ。
生データは外部へ一切送信しない
💡
透明性
なぜその項目を選んだかの理由を日本語で説明
💬
対話的改善
「もう少し絞り込みたい」などの追加指示にも対応
03
STEP 03
Z-Adam
実行

生成AIのガイドに従い、GUIで項目をドラッグ&ドロップするだけ。プログラミングは不要。
Z-Adamの超高速クロス集計エンジンが数億レベルのビッグデータまでも数秒で処理。
思考を止めないスピードで、試行錯誤を何度でも繰り返せます。

🖱️
操作方法
GUIでのドラッグ&ドロップ。
プログラミング・SQL完全不要
処理速度
数億件のレコードを数秒で処理。
独自超高速エンジン搭載
💻
動作環境
手元のPCや安価なサーバーで稼働。
大規模投資不要
🔄
試行錯誤
条件変更・絞り込みを即座に反映。
何度でも探索可能
機械に「やらされる」のではなく、人間が自らの手で動かすことで、意思決定に対する「納得感」と「主体性」が保たれます。
04
STEP 04
生成AI
考察・施策案

生成AIが集計結果から傾向や異常値を読み取り、具体的なアクションのための根拠を言語化します。
集計結果は、Excelオーバーレイ機能を使えばいつもの報告書に自動出力。
転記作業という苦役が消え、人間は「その施策は妥当か」という本質的な判断に集中できます。

🧠
AIの考察
傾向・異常値・相関を読み取り、施策根拠を日本語で言語化
📊
Excelオーバーレイ
既存の報告書フォーマットに集計結果を自動貼り付け。
転記ゼロ
📄
罫線パターン48種
厚労省・官公庁水準の定型帳票で使用する罫線種48パターンを収録済み
🙋️
人間の役割
施策の妥当性判断と最終意思決定。
現場の文脈を加える
05
STEP 05
組織
検証・学習

施策結果をデータとして再取り込みし、成功・失敗の要因を読み解くことで「組織の知恵」として蓄積・継承できます。
すなわち、AI-Adamは単なる集計ツールではなく、使うたびに現場の分析力を向上させる「知のインフラ」として機能します。
次のサイクルで問いの精度が高まり、組織全体の学習スピードが劇的に加速します。

📚
ナレッジ蓄積
成功・失敗の因子がデータとして組織に継承される
📈
精度の向上
サイクルを重ねるほど、問いの質と分析精度が向上
🌱
人材育成
AIとの壁打ちを通じて社員自らの分析思考が磨かれる
♻️
サイクル継続
STEP 01へ戻り、より高精度な問いで次のサイクルが始まる
ロジックの極致であるAIと、コンテクストを持つ人間が融合し、組織全体の学習サイクルが劇的に加速する。

鉄壁のセキュリティと
圧倒的コストパフォーマンスの両立。

官公庁レベルの厳格なデータ保護が必要な現場でも、安心して導入できるセキュア・ハイブリッド構成を採用しています。

On-Premise : Z-Adam Vault
社内環境(オンプレミス)
数億件のローデータ(POS / レセプト / 基幹DB)
Z-Adam 超高速クロス集計エンジン
統計サマリー(集計結果)
スキーマ情報(項目名・データ構造)
機密性の高い生データは
外部へ一切送信しない
MCP
Bridge
META
SUM
送信するのは
サマリーのみ
Cloud : 生成AI
クラウド(生成AI)
受け取るのは「項目名」と「統計サマリー」のみ
課題の構造化・分析レシピの提案
集計結果の考察・施策案の言語化
APIトークン消費を最小限に最適化
APIコスト最小化により
ランニングコストを劇的に削減
🛡️
外部流出リスク:ゼロ
生データは、自社内の専用サーバーに完全保管。
MCP Bridgeが送るのは、メタデータと統計サマリーのみ。
個人情報・企業機密はいっさいクラウドに漏れません。
💹
APIコスト最小化
大量の生データをAIへ送らないため、APIトークンの消費を劇的に削減。
]クラウドAI費用を最適化しながら高度な分析支援を実現します。
🔋
手元PCで動く省エネ設計
高額な専用ハードウェアは不要。安価なサーバーや既存のPCで稼働できます。
エコで持続可能な超省電力設計により、ランニングコストも大幅に抑制します。

実践ドラマ:
現場が解決への道を発見。

分析結果を待つ側から、自らデータを動かす側へ。
AI-Adamが、2つの例で解決への道を示します。

Retail Use Case

「夕方の客層の変化」という
店長の違和感を、数秒で裏付ける。

🧑‍💼
食品スーパー 店長(田中さん)
「最近、夕方の売上が落ちている気がする。でも専門家に頼む予算も時間もない」
1
STEP 01 > 課題入力
「夕方16~19時の売上が先月より低い。原因を調べたい」とテキスト入力。30秒で入力完了。
2
STEP 02 > AIが集計レシピを提案
AIが「時間帯×商品カテゴリ×曜日」のクロス集計を提案。「なぜこの切り口か」の理由も明示。
3
STEP 03 > Z-Adamで即実行
数千万件のPOSデータをドラッグ&ドロップ操作で数秒で集計。専門家への依頼不要。
4
STEP 04 > AIが考察と施策案を提示
「水曜の夕方に惣菜の売上が激減。競合の特売日と重なっている可能性」とAIが指摘。対抗策を3案提示。
田中店長は「やっぱりそうだったか」と確信。翌日から水曜夕方の特売施策を実施。
分析完了までの時間
数秒~数分
従来:専門家への依頼→回答まで数日~週単位
処理レコード数
数千万
POSデータを手元のPCで即時クロス集計
必要なスキル
ゼロ(SQL不要)
現場の担当者が自ら分析を完結できる
Government Use Case

膨大なレセプトデータで
EBPM(証拠に基づく政策立案)を実装する。

👩‍💼
県健康づくり推進課 担当者(鈴木さん)
「生活習慣病の重症化を防ぐ施策を打ちたいが、NDBデータの集計に時間がかかりすぎる」
1
STEP 01 > 課題入力
「糖尿病未受診者が多い市区町村と年齢層を特定したい」と入力。AIが仮説を構造化。
2
STEP 02 > AIが分析レシピを提案
「市区町村×年齢階級×未受診フラグ」のクロス集計を提案。NDB・レセプトデータに最適化。
3
STEP 03 > Z-Adamで数億件を即時処理
数億件のレセプトデータを、オンプレミス環境から一歩も出さずに秒速で集計。
4
STEP 04 > 罫線パターン48種を使った定型帳票とExcelで即報告書化
公共標準の罫線パターン48種による定型帳票とExcelオーバーレイで、集計結果を既存フォーマットへ自動出力。転記作業ゼロ。
鈴木さんは翌日の会議でエビデンスを提示。EBPMに基づく重症化予防施策を決定。
データ処理能力
数億
NDB・レセプトデータを秒速でクロス集計
公共標準の罫線パターン
48
厚労省・官公庁標準の罫線パターンを網羅
外部流出リスク
ゼロ%
生データはオンプレミスに完全保持

既存の資産を活かす。
ExcelやSQLと
共存する選択。

AI-Adamサイクルでは、既存のBIツールやSQLとの共存を可能にし、それらが苦手とする「大量データ分析の試行錯誤」と「現場の集計負荷」という課題を解決します。

📊
Excelオーバーレイ出力
超高速集計した分析結果を使い慣れたExcelのいつもの報告書に自動出力。
転記作業という苦役から現場を開放し、創造的な仕事の時間を創出します。
🔓
SQL不要・専門知識ゼロで分析完結
専門知識がなくても、現場の担当者が自ら分析を完結。
データサイエンティストへの過度な依存から脱却し、組織全体のデータ活用力を底上げします。
🔗
既存システムへの負荷ゼロ
独自のデータマート構造により、基幹DBに負荷をかけることなく高速処理を実現。
既存のシステムと競合せず、価値を最大化する「ハブ」として機能します。
AI-ADAM INTEGRATION FLOW
Excel / CSV
AI-Adam
Excel Report
SQL / DB
Z-Adam
クロス集計表
基幹システム
MCP Bridge
AI考察レポート
NDB / レセプト
Z-Adam
罫線パターン48種による定型帳票
🏠️ オンプレミス保持 ⚡ 数秒で処理 ✅ 転記ゼロ 🤝 競合しない

AI-Adamサイクルを、
御社の現場でも動かしてみませんか?

デモでは、実際のデータ(または匿名化サンプル)を使って
5ステップのサイクルを体験いただけます。
技術的な知識は一切不要です。まずは30分のご相談から。

無料トライアルも受付中。 Z-Adam 無料トライアルはこちら →