Ontology Operating Principles

Ontology Operating Principles は、EXAWin+ の ontology 機能を使う前に読む基準文書です。データを入力・修正する画面ではなく、EXAWin+ が営業現実をどの構造で理解し、Decision Console、Ontology Inspector、Ontology AI がどの基準で動くのかを説明します。

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ontology とは何か

EXAWin+ における ontology は、単なるデータテーブルや可視化グラフではありません。営業プロジェクト、顧客、担当者、活動記録、選択されたシグナル、営業ステージ、Bayesian snapshot、推奨、実行結果を互いに接続し、1つの 判断可能な営業世界 として表現する構造です。

通常の CRM は記録を保存します。EXAWin+ の ontology は、その記録がどの関係でつながり、その関係が現在の判断にどんな意味を持つかを説明できるようにします。プロジェクトコードとディール名で指定した案件について、なぜその状態なのか、どの根拠が判断に影響したのか、次の行動をどこで探すべきかを説明できるのは、この接続構造があるからです。

なぜ必要か

ontology の目的は、グラフを見栄えよく表示することではありません。目的は 意思決定品質と実行品質を高めること です。

営業では、同じ数値でも文脈が違えば意味が変わります。同じ P(Win) でも、直近の顧客反応が良い案件と長期間沈黙している案件は違って読むべきです。同じ強い肯定シグナルでも、どのステージで、どの担当者との活動で、どの後続行動とともに発生したかによって意味が変わります。

ontology はこの文脈を切り離された記録ではなく、接続された判断構造として保ちます。そのため EXAWin+ は確率の数字で終わらず、その数字を作った根拠と次に確認すべき行動までつなげます。

EXAWin+ ontology が接続するもの

EXAWin+ の ontology は、実際の営業運用で作られるオブジェクトを接続します。

顧客と担当者はビジネス背景と人の文脈です。その上に営業プロジェクトがあり、プロジェクトは営業ステージと会社の Bayesian 設定を基準に現在状態を持ちます。

活動記録はプロジェクトの時間軸を作ります。ユーザーはミーティング、通話、メール、オンライン会議を記録し、その活動で観測したシグナルを選択します。選択されたシグナルは Bayesian update の入力になり、P(Win)、alpha、beta、confidence、沈黙、momentum、decision impedance へつながります。

Decision Console はこの構造を読んで、現在案件のボトルネックと次に確認すべき根拠候補を説明します。Ontology Inspector は接続されたオブジェクトと関係を読み取り専用で確認します。Ontology AI は権限範囲内で業務データ、文書、理論、根拠グラフを使い、自然言語で根拠分析を返します。

人と AI が同じ判断世界を読む

EXAWin+ の ontology は、人だけの説明構造でも、AI だけの内部構造でもありません。人と AI が同じ運用世界を読むための構造です。

ユーザーは Activity War Room で活動を記録し、シグナルを選択します。システムはその記録を Bayesian 判断へ接続します。Decision Console はその判断を人が読める形で表示します。Ontology AI は同じ根拠構造をもとにユーザーの依頼へ答えます。

重要なのは、AI が生の DB を自由に読んで行動する構造ではないことです。サーバーが権限、根拠、検証、監査基準を適用して準備した判断文脈を AI が使います。ontology は AI へデータを投げる構造ではなく、人が確認でき、サーバーが統制できる判断構造です。

いつ読むべきか

新しいユーザーが ontology メニューを理解するとき、Decision Console の判断がどの根拠構造から出るのかを説明するとき、Ontology Inspector のノードやリンクの意味を解釈するとき、Ontology AI がどの範囲の根拠を使うのかを説明するとき、この文書を基準にします。

製品評価者や社内推進者に、EXAWin+ が記録中心 CRM とどう違うのかを説明するときにも、この運用原則が出発点になります。EXAWin+ は記録を保存するだけでなく、記録・判断・実行結果を1つの構造へ接続します。

他の ontology 画面との関係

Ontology Operating Principles は基準文書です。この原則を実データで確認する画面が Ontology Inspector です。Inspector はディール、活動、belief snapshot を基準に、接続関係と JSON projection を読み取り専用で表示します。

Decision Console はこの構造を実戦の意思決定に使います。選択したディールの Bayesian 状態、ボトルネック、次の根拠候補、類似文脈、推奨採用と後続活動接続を確認します。Decision Console には AI 分析機能も含まれます。AI 分析は別製品ではなく、判断説明を補強する機能です。

Ontology AI は画面右側で開く自然言語ベースの根拠分析パネルです。パネルで選択したプロジェクト、依頼文に含めたプロジェクトコードとディール名、現在画面のパスとタイトル、全体プロジェクト、公式文書、ブログ/理論文書などを範囲として使えます。現在画面範囲は画面内の全データや選択ディールを自動分析する意味ではなく、画面の目的と確認順序を説明する文脈です。

ユーザーが覚えるべき原則

ontology はデータ入力を代行しません。営業活動、顧客情報、担当者、ステージ、シグナルはユーザーが運用画面で正確に記録する必要があります。

ontology は営業判断を自動で確定しません。システムは根拠を接続し判断を説明しますが、どの行動を採用して実行するかは人が決めます。

ontology は権限範囲を越えたデータには答えません。他社、他テナント、権限のないプロジェクトは対象外です。

ontology は自然言語でデータを修正する実行ツールではありません。データを変更する場合は、該当する運用画面でユーザーが直接処理します。

次に読む文書

実際の ontology 関係を確認するには Ontology Inspector を読んでください。

ディール判断と AI 分析を一緒に使う方法は Decision Console を読んでください。

自然言語ベースの根拠分析パネルを使う方法は Ontology AI を読んでください。