活用例
ドライバー インテリジェンス
コネクテッドビークルは、位置情報・車両状態・ウェアラブルシグナルを通じてドライバーを観察します。STADLEはすべてのシグナルを統合しながら、一つの継続的に更新されるドライバー表現を維持します。
位置情報車両状態運転行動ウェアラブルセンサー
→ 先月の平均ではなく、今のドライバーの状態を理解した車内AI
AIの理解力が、競争優位を決める。
顧客・車両・資産に関するデータは、複数のシステムに断片化されたまま存在しています。 TieSet（タイセット）は、その断片を統合し、各エンティティへの理解を継続的に更新し続けるRepresentation Infrastructureを提供します。
信頼されるパートナー
表現のギャップ
顧客データは複数のシステムに分散し、常に 陳腐化しています。
断片的
一度に一断面しか見えない
各システムが持つのは断片だけ。エンティティ全体を見渡せるビューはどこにも存在しません。
陳腐化
到着した瞬間に古くなる
データが統合される頃には、すでに古くなっています。
サイロ化
分断されたまま存在する
プライバシーとコンプライアンスがデータを分断したまま。共有された理解は生まれません。
活用困難
意思決定に繋がらない
統合されたデータでさえ、AIがリアルタイムで活用できるシグナルになることは稀です。
今なぜか
エンタープライズAIに 欠けているレイヤー
エンタープライズAIスタックの各レイヤーには、強力なプレイヤーが存在します。ただし、一つを除いて。
AIアプリケーションパーソナライゼーション · 予測 · エージェント
表現レイヤーTieSet / STADLE← ここ
インテリジェンスプラットフォームDatabricks
データインフラSnowflake
データは記録する。 オントロジーは整理する。 表現は理解する。
すべてのエンティティへの、継続的に更新される 表現レイヤー
あらゆるモデルは、学習しながら各エンティティの生きたプロファイルを獲得します。STADLEはそのプロファイルを最新の状態に維持します — 生データを移動させることなく。
CRM取引データ行動履歴センサー購買履歴
↓
STADLE 表現レイヤー
継続的更新 · プライバシー保護型分散アーキテクチャ
↓
パーソナライゼーション予測自動化エージェント
複雑で データ豊富な環境に対応できる設計。
保険・金融
継続的に更新されるリスク評価
過去のスナップショットに基づくリスクプロファイルは、今重要なシグナルを見逃します。STADLEは、生データを一元化することなく機関の壁を越えて、各メンバーの継続的に更新される表現を維持します。
請求履歴健康シグナル取引データ行動シグナル
→ 時間とともに精度が向上するリスクスコアリング
なぜ既存インフラでは不十分なのか？
Customer 360 vs STADLE
Customer 360はレポーティング用の統合プロファイルを作成します。STADLEは推論のための継続的に更新される表現を構築します。アナリストではなく、AIのために設計されています。
プロファイルの種類
Customer 360
静的スナップショット
STADLE
継続的な表現
設計思想
Customer 360
人間向けレポーティング
STADLE
AI推論に最適化
更新方式
Customer 360
定期バッチ
STADLE
継続的学習
主な用途
Customer 360
分析・レポーティング
STADLE
意思決定・AI
データ境界
Customer 360
中央集権型
STADLE
分散設計
Customer 360
STADLE
プロファイルの種類
静的スナップショット
継続的な表現
設計思想
人間向けレポーティング
AI推論に最適化
更新方式
定期バッチ
継続的学習
主な用途
分析・レポーティング
意思決定・AI
データ境界
中央集権型
分散設計
従来のデータインフラは、AIモデルが継続的に更新する際の一貫性を維持することなく、データを保存・取得するだけです。STADLEは学習プロセスを能動的に調整し、新しいシグナルが届くたびにエンティティ表現の一貫性を保ち続けます。
検証可能な基盤の上に構築されています。
01
エンタープライズとの協業
自動車・金融分野の企業と協力し、Representation Infrastructureの評価・導入を進めています。
02
特許認定済みインフラ
米国特許出願 17/359,383 — 分散学習インフラおよびモデルプロベナンスシステム。2026年6月、特許許可通知（Notice of Allowance）受領。
03
研究に裏付けられたアーキテクチャ
TieSet創業者らが共著した『Federated Learning with Python』（Packt出版）は、Amazon全体でFederated Learning分野のベストセラー書籍となりました。
理解を一から再構築するのをやめ、維持し続ける仕組みへ。
AIに、単なる分類ではなく深い理解を求めるエンタープライズチームと協力しています。