松元 亮太 / Quollio CEO

Quollio Technologiesはこの度、シリーズAラウンドにて、7.5億円の資金調達を実施し、累計調達額は10億円を突破しました。専門とするメタデータ技術から、日本のデータ&AI活用、ガバナンスの根幹を作っていきます。グローバルチームで組織拡大中です、是非ご覧ください！ quollio.com/news/release_2…

Quollio×NEC、dotDataで抽出した特徴量とビジネスの文脈をカタログで管理するコンテキストレイヤーの技術検証を完了 news.mynavi.jp/article/202603…

AI進化をめぐるプラットフォーマーの戦略 —AIプラットフォーマーは脅威なのか｜みずほ銀行産業調査部 mizuhobank.co.jp/corporate/indu… (PDF/1,085KB) AI開発をけん引するプラットフォーマーは、大規模な計算資源を必要とする開発競争において、モデル性能が頭打ちとなる中、マネタイズを企図した社会実装に競争軸を移しつつあります。AIプラットフォーマーは、企業業務に深く入り込み、ソフトウェア開発などの一部価値を取り込む可能性があり、ゲームチェンジャーになり得る存在です。本稿では、主要AIプラットフォーマーの戦略動向を分析し、日本産業への示唆を探ります。 #AI #エージェンティックAI #プラットフォーマー

日本の管理会計が社内報告業務へ吸い込まれやすい、という指摘はかなり本質的だと思う。 一つ付け加えるなら、僕は日本企業でFP&Aが止まる本当の理由は、分析力不足ではないと思っている。 多くの企業は、ダッシュボード整備や予実分析の高度化までは進む。 それでも、その先に進めない。 なぜなら、FP&Aが意思決定に入り込もうとした瞬間、扱う対象が変わるからだ。 問題になるのは数字の精度や可視化ではなくて、 ・何を論点として扱うのか。 ・どの前提を採用するのか。 ・どんな条件で意思決定するのか。 ・どこに資源を配分するのか。 ・いつ、何をもって見直すのか。 つまりFP&Aは、論点設定権、前提設定権、承認条件、資源配分、事後検証という、組織の権力そのものに触れることになる。 ここから先は業務改善ではない。既存の権限、責任、評価の構造に踏み込む話だ。だから連続的には進まない。非連続のジャンプになる。 しかも、このジャンプは合理的に止まる。FP&Aがもたらす便益は、将来の意思決定の質向上という長期的で抽象的なものだが、既存の権限が揺らぐコストは短期的で具体的だからだ。 その結果、多くの企業は摩擦の少ない領域にとどまる。 可視化、レポーティング、予実差異の説明。 どれも必要だが、本丸ではない。 FP&Aの本丸は、数字を出すことではなく、意思決定の土俵を設計することにある。 そして、そこに踏み込んだ瞬間、機能論は政治論に変わる。 ここを越えない限り、FP&Aは「それっぽい管理会計」のままで終わると思うのですよ。

社会の基盤インフラに関わる人達がソフトウェアエンジニアみたいに「やらないとわからない」の精神で突っ込んだら社会はしっちゃかめっちゃかなんですが、そんなことすらきっと理解できていないのは「無知の知」かなと。 ザッカーバーグの「Done is better than perfect」がよく引用されますけど、世の中には「やらない方がより良い」ことなんていくらでもあるんですよね。でも「挑戦には価値がある」と人間は思いたい生きものなので「やらない」をつい無価値とみなしてしまう。

a16z.com/your-data-agen… ＞Enter the context layer Many names have emerged in discussion today – context OS, context engine, contextual data layer, ontology, and more – but the underlying concept remains the same. Tie together all of an enterprise’s messy data, add a contextual layer on top that helps agents understand business logic, and package it such that the context can be supplied to agents.

本日、NEC様とAI Agent用のコンテキストレイヤーに関する技術検証の事例が発表されました。dotDataとsnowflakeの技術領域とquollioの共創。AI時代に不可欠な「知識の循環サイクル」をどんどん実証していきます。 quollio.com/jp/news/releas…

昨日、AI Agent用のContext Layer構築や、データガバナンス実現の中核になる機能がリリースされました。Metadata Lifecycle Managerと題して、エンタープライズの大規模なメタデータ運用をご支援していきます。 quollio.com/jp/news/releas…

AI時代のSoRは人間時代のSoRと全く性質が違うものになると思う。またSoRは業務の流れの結果の記録に過ぎないので、当然AI時代にはその流れが変わる。業務の上流から下流までを抑えたシステム(=Agent)が集めるログがSoRになる。この認識で事業を進めないのは危険。

Quollio、今年もITR様に市場評価いただきました。国内市場のイノベーターである情報通信業での1位の実績を含め、着実な成長を評価いただいております。今年は一層堅実に着々と土台を固め、大企業様が中枢でご活用いただける運用基盤としてより強固に発展を行います。 quollio.com/jp/news/releas…

投資先のCloudbaseが、3/2〜4/5の期間、JR東京駅に駅広告を掲出します！ 国産CNAPP『Cloudbase』として、3月24日より開催されるSecurity Days Spring 2026 Tokyo出展にあわせた取り組み。 セキュリティ担当者を“勇者”に見立て、現場を支える世界観を展開しています。 prtimes.jp/main/html/rd/p…

このデータレイヤー構造、結構気に入ってる

I assume once you build complex custom AI Agents with Accenture at al … you are stuck You are stuck paying Accenture et al for 5-10 years to manage a very complex, very custom, very one-off AI agent implementation that no one else will want to touch This should be great for their business models Even more of an annuity than deploying Salesforce or Workday for you for 5+ years

投資先Quollio Technologiesが、メタデータ運用基盤をAIへ繋げる新サービス『Quollio INTEGRAL』の提供を開始しました！ 企業固有の文脈や業務前提をメタデータとして体系化し、AIにとっての“教科書”として正しく継承。 AI活用の自律性と実効性を高めます。 prtimes.jp/main/html/rd/p…

KDDI様との事例動画が一般公開されました。 「人に聞かないと動けないAIはやはり使えない。そういったところを解消するためにメタデータを整備していく」 備えあれば憂いなし、AI時代のデータガバナンスへの備えを、先ずはここから。 youtube.com/watch?v=GZHvBF…

Thought-provoking new post by Even Armstrong "Context is what gets the margin that SaaS lost The playbook for what happens next was written in 2003. (Nobody in Silicon Valley has read it because it wasn’t a tweet.) Clayton Christensen called it the Law of Conservation of Attractive Profits: when one layer of a value chain commoditizes, the adjacent layer de-commoditizes. IBM’s hardware commoditized, and value migrated to Intel and Microsoft. If applications and systems of record just become the cost of the tokens to create them, and are thus commoditized, the value must migrate to the layer between them. The reason is structural. At any point in time, there is one thing that is the main bottleneck in a technology stack. Everything else gets cheaper and more interchangeable so that bottleneck can be solved. Right now, the thing that matters most is the connection between how AI models are trained and the agent systems that actually use them. That’s where the real performance gains are. For that connection to improve, everything around it has to get out of the way. Databases become interchangeable inputs. Applications become disposable interfaces. Building software isn’t the hard part anymore. Directing it is. The context layer sits at the new bottleneck. Here’s the important part: the context layer doesn’t fully compete with existing software spend. It replaces coordination overhead that companies just accepted. It takes money from the payroll budget, not the IT one. If that sounds too clean, consider what the alternative looks like where you pay a bunch of MBAs to do fake email jobs and make slides, all just to make sure that your company doesn’t go off the rails."