GBIF
Fixed upstreamthe Global Biodiversity Information Facility
Both endpoints serving the ZooBank checklist returned 404 and five consecutive crawls had failed since 21 July, with nothing on the dataset page to say so.
68.8% to 78.0%
More right answers
When an AI answered questions about company filings, checking each answer against the document it cited took it from 68.8 per cent right to 78.0 per cent.
202
Facts lost in a handover
Moving one defence data standard into a major software vendor format silently dropped 202 links between terms. Nobody involved was told.
7 of 22
Fields with nowhere to go
Seven of that vendor 22 data types have no equivalent anywhere in the open standards, including the one that marks information as classified.
773 of 981,355
Records carrying the required ID
Weeks before a US regulator made one company identifier mandatory across nine agencies, only 773 of its own 981,355 company records had one.
数量限定
次の 10 社のエンタープライズチームに 1 か月間の無償評価を提供します。
いかなる契約の前にも、自社データで評価いただけます。
導入・支援実績
Open source
Used by engineers at
Stargazers, contributors and forkers of our open source repositories.
提供範囲
4 社のベンダー統合プロジェクトではなく、単一の契約です。
多くの組織は 4 つの機能を個別に調達し、統合の責任を自ら負います。当社はその基盤となる層を単一の契約として提供し、貴社の技術部門は契約前に全面的に評価できます。
01
データの意味を確定します
現在、データに関する組織的知識は表計算と個々の業務専門家に分散しています。これを形式化し、人員の異動や組織再編を経ても組織が保持し続けられるようにします。
02
要求される形式へ対応付けます
規制当局、取引先、買い手はそれぞれ同一の情報を異なる形式で要求します。対応付けを一度構築することで、新たな相手方が生じるたびに発生する手作業のやり直しを解消します。
03
失われる分を定量化します
形式間の変換が無損失であることはまれであり、ベンダーがその差分を開示することはさらにまれです。当社はこれを計測し報告するため、規制上の指摘の後ではなく、契約の前にリスクを把握できます。
04
監査証跡を提供します
各工程はその根拠とともに記録されます。規制当局、取締役会、デューデリジェンス中の買い手が立証を求めた際、資料はすでに整っており、圧力の下で再構成する必要はありません。
運用はすべて貴社環境内で完結します。データが組織外に出ることはなく、貴社とデータの間にベンダーが介在することもありません。ソフトウェアはオープンソースであるため、本番環境に近づける前に貴社のセキュリティ部門が全面的に確認できます。
導入事例
完了した案件と、それぞれの成果。
Testing Land Valuation Methods: Welsh Government
Produced a comprehensive comparative analysis across all five methodologies, published March 2026. Findings directly inform Welsh Government local government finance policy.
事例全文を読むAI Ontology Extension Generator: National Digital Twin Programme
Delivered a production-ready Streamlit web application with a four-step wizard workflow, built-in validation and visualisation tools, and iterative refinement capabilities. Published on GitHub under National-Digital-Twin organisation.
事例全文を読む顧客名非公開
Verified graph RAG for a multinational crop science company
Scope was retrieval across a large technical document estate with access control and encryption. We built the verification layer: every document becomes its own graph, and contradictions surface with citations rather than being averaged away. It found a classification asserted one way in four documents and the opposite in two others.
Client anonymised at their request.検証の公開
ご自身で確認いただける根拠。
貴社の業界がすでに依拠している公開データ標準を検証し、発見した不備を公開しています。各項目は実在の不備、実在の修正、および責任者が回答した公開スレッドへのリンクです。
Semantica
Merged upstreama knowledge graph library with an RDF export path
Audited and then repaired the whole export path: seventeen issues filed and ten pull requests merged, covering deterministic identifier minting, a declared vocabulary, JSON-LD payloads that a plain parser can actually read, typed literals, timezone-qualified timestamps, and SHACL shapes that had never once matched the data they were written to validate..
検証したすべての標準を見る
22 merged pull requests and 65 issues filed across 44 organisations.
何が異なるのか
調達の選択肢は三つ。本番稼働に至るのは一つです。
A graph database
You get storage and a query language. The modelling, the validation and the question of whether the model is right stay with you, which is where the cost and the risk live.
A consultancy
You get a model and a slide deck. When the people leave, the reasoning behind the model leaves with them, and nothing in the build stops it drifting afterwards.
This
You get the model as infrastructure, the validation running in your pipeline, and the evidence trail. When something breaks the ontology, your build fails rather than your users finding out.
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