現実世界の「意味」を、AIが理解できる形に。
AIが誤解し、推測し、ハルシネーションを起こす領域に、「正解データが生まれる仕組み」を実装する。非構造な世界を、AIが正しく扱える形に構造化する技術の会社です。
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意味のつながりを、機械が読める「かたち」に整理すること。世界の情報は、普遍的な構造パターンで書けます。
検索の主役は「人がリンクを探す」から「AIが直接答える」へ。これからは、個人のAIと企業のAIが直接つながり合う時代が訪れます。
キーワードを入力し、人がリンクを辿って情報を探す行動が中心でした。
位置情報とレビューが集客の中心に。地図上での見つけられ方が勝負になりました。
ChatGPT・Claude・Perplexity が、リンクではなく「答え」を直接返す時代に入りました。
AIエージェントがよく読み取れるのは、構造化された情報です。良い仕事が正しくAIに伝わるように、あらかじめ「かたち」を整えておく——それが構造化です。
人間が「意味をどう捉え、どう判断するか」を、データとして構造化する。対象領域ごとに3つのグラフへ展開しています。
料理を食材・調理法・アレルゲン・文化背景に分解して構造化。店主が確認した一次データ（VAD）として、AIが推測せず正確に答えられる「食の正解データ」をつくります。
飲食領域での実装（OMISEAI）→事業・価値創造・持続性を普遍的な評価軸で構造化。AI時代に「選ばれる事業」を定量で捉える企業データ基盤です。
企業評価での実装（アルケー）→偉人の判断や思考の軌跡を複数の軸で構造化。意思決定のための「人間の知の地図」をデータとして残します。
人物評価での実装（Teles）→Nicomacos Graph を土台に、領域ごとのプロダクトを展開しています。
AIが参照できる日本の食の知識グラフ。福井の郷土料理から構築中。
事業者のWebサイトと業務を、AIに正しく見つけられ・使われる形へ。制作から構造化データ、現場のAI導入まで一貫して支援します。
<h2>海老天そば</h2> <p>980円</p>
"name":"海老天そば", "allergens": ["えび","小麦","そば"]
NGraphは、これらの中心にある AEO を、構造化データ（NFG / Schema.org）の実装で実現します。
NFGの食データ辞書で誤訳のない多言語サイトを制作します。
いまのサイトに構造化データを埋め込み、AIが正しく引用できる状態へ。
NGraphは、料理・企業・人物——世界で最も複雑で非構造なデータ領域を、AIが正しく扱える形に構造化する技術を開発しています。
設計思想は、現場を知る専門家が一次情報を確認・承認する Human-in-the-loop（HITL）。AIの推測ではなく、検証済みの一次データ＝VAD（Verified Authentic Data）を生み出す仕組みそのものを実装します。
