LoLR.AIはどのような高価値データを利用するのか？

政策はルールを、年次報告書は開示事実を示し、信用データは海外主体の確認を支えます。異なる根拠を混同せず、分析課題に合うデータを選びます。

判断する · ルールの適用可否

「この制度は、
自社の業務に適用される？」

制度原文、有効期間、適用条件を一緒に扱い、検索、条件照合、コンプライアンス分析を支援します。

中核的価値：適用判断を条文で裏付ける。

分析時に併せて確認する情報

公的な出典
発行機関、文書名、原文条項
時点・バージョン
公表・施行・失効・改正の関係
適用範囲
地域、主体の資格、業務条件

分析に取り込んだ後条文根拠、条件対照、要確認事項を整理し、専門家が実際の業務に照らして判断します。

次の信頼できるデータも、ここから接続。

より多くの業界ルール、専門文献、業務データに対し、出典・意味・品質・許可の共通基準を適用します。

統一ガバナンスの枠組みを見る ↗

専門データを、
使える分析根拠へ。

モデルには、データの出典、有効時点、利用可否の情報が必要です。LoLR.AI LDBは、データとともにこれらの条件を分析へ渡します。

信頼できるデータソース

信頼できる事実を得る

  • 税務政策とコンプライアンス知識
  • 上場企業・年次報告書
  • 海外企業の信用
  • ＋新しい種類を継続追加

ガバナンス・知識化

資料を根拠として整理

  • 項目・概念の抽出
  • 版・定義の確認
  • 出典・権限の保持

LoLR.AI LDB

複数ソースを関連付け、利用可能に

  • 主体・知識関係の統一
  • タスク別の検索・引用
  • 許可に基づく利用管理

専門分析

エージェント / モデル / 専門家

  • 業務上の事実とともに分析
  • 証拠・条件の照合
  • 重要判断の確認

説明可能な結論

結果と根拠を一緒に提供

  • 結論・適用範囲
  • 出典・引用位置
  • 要確認事項・記録
結論から原文へ遡る引用位置、データ版、処理記録を全経路で保持

専門分析に必要な根拠は、
さまざまな場所に分散しています。

高価値データを継続取得し、出典・鮮度・定義・利用権を一体管理することに、希少な価値があります。

一般的なインターネット情報

幅広い手がかりを得られますが、出典の混在、版の変化、許可の不明確さがあると、専門的な結論には直接使いにくくなります。

社内に分散するデータ

業務の事実はありますが、外部ルールや主体の背景が不足しがちです。項目・期間・定義の統一も必要です。

LoLR.AI LDB

専門的な外部根拠を補い、意味と定義を統一して、利用が許可された業務上の事実と関連分析します。

新しいデータにも、
同じ信頼要件を。

高価値データの取得は出発点です。統一ガバナンスにより、各データを継続更新・関連利用し、検証可能な境界を保ちます。

出典・価値

信頼できるデータか？
どのような希少価値があるか？

発行・提供主体、取得経路、専門分野の範囲、許可条件を確認し、一般検索では得にくい体系的な専門根拠を蓄積します。

権威性 / 希少性
理解・関連付け

AIが理解できるか？
異なる出典を対応付けられるか？

原文を項目・概念・関係に変換し、主体識別を統一。制度、企業、業務対象を適切な場面で関連付けます。

構造化 / 意味付け / ソース間連携
時点・定義

今も有効か？
同じものを比較しているか？

更新日時、有効期間、履歴を管理し、報告期間・単位・計算基準を明示。変化と比較の前提を把握できるようにします。

適時性 / 定義の管理
利用・追跡

誰が利用できるか？
結論をどこまで遡れるか？

目的と権限に応じて利用を制御し、原文位置、版、処理記録を保存。引用には出典を、利用には範囲を持たせます。

許諾可能 / 追跡可能
新規データの接続出典・許可の確認→構造・意味のマッピング→品質・定義の検証→LoLR.AI LDBへ取り込み継続管理

分析課題を明確にしてから、信頼できる根拠を整理。

データ範囲、利用許可、成果要件を起点に、LoLR.AI LDBの接続・管理計画を策定します。

LoLR.AI LDBを相談 ↗