中科聞歌、AI意思決定製品群を発表 企業判断を10分に短縮

2026年7月18日、世界人工知能大会（WAIC）において、中国のAI企業である中科聞歌（ジョンクー・ウェンゲー）は完全なAI意思決定製品体系を発表した。この体系は「基・枢・核・脳・端」の五層構造を備え、データガバナンス、業務モデリング、モデル推論、エージェント実行の全チェーンをカバーする。同社はこれにより、企業の意思決定プロセスを「重量級情報化」から「知的アセンブリ」へと転換させると主張する。

中科聞歌のCEOである羅引氏は発表の中で、「汎用大規模モデルは現在にしか答えられないが、Decitronは未来を計算する役割を担う」と述べている。この発言は、意思決定特化型AIに対する同社の明確なビジョンを反映している。

五層構造の全体像

中科聞歌が今回発表した意思決定製品体系は、五つの層から構成される。第一層は「智能の基」となる海汇TokSea Tokenプラットフォームである。これは統一された計計算能力、モデル、知的資産の計量、スケジューリング、ガバナンスを実現する基盤層として機能する。

第二層は「知識の枢」に位置づけられるDIPオントロジーデータプラットフォームである。このプラットフォームは断片化されたデータを大規模モデルが理解可能な業務オントロジー、すなわち「デジタルツイン」に次元昇格させる。データの統合と意味付けを自動化する点が特徴だ。

第三層は「モデルの核」であり、磐石ScienceOneと雅意YaYiという二つのエンジンから成る。磐石は科学データの理解と実験設計、方案最適化に特化し、雅意は汎用的な言語理解と推論を担う。科学・汎用のデュアルエンジン構成により、専門分野と一般業務の両方に対応する。

第四層は「意思決定の脳」である意思決定機Decitronである。深層分析、シミュレーション推演、方案比較選定に特化したこのモジュールが、今回の発表の中核的位置を占める。

第五層は「シーンの端」であり、龍工Claworksが現場のポジションと業務プロセスに知的機能を精密に注入する。エージェント実行の最終段階を担当する。

これらの五層は、基盤層であるDOMA（Data/Ontology/Model/Agents）アーキテクチャによって支えられている。データガバナンスからオントロジーモデリング、モデル推論、エージェント実行へと段階的に進み、最終的に意思決定の実装へと至る設計である。

意思決定機Decitronの性能

Decitronの中核的な成果として、国際的な権威データセットPolyBenchの三つのコア指標においてSOTA（State-of-the-Art）を達成した点が挙げられる。分野横断的な安定性においてGPT-5.5やClaude-4.7を上回ったと、中科聞歌は説明している。

さらに、28日間にわたる実際の予測市場シミュレーション取引において、Decitronの確率信号に基づく積極的な戦略は年率160.28％のリターンを実現した。これはあくまでシミュレーション環境での結果であるが、確率モデルによる意思決定支援の有効性を示す一つの指標と言える。

Decitronは単なる予測モデルではなく、複数のシナリオを推演し、経路比較とリスク評価を行った上で最適な選択肢を提示する設計である。企業の戦略的意思決定において、内部の経営データと外部の政策、市場、産業、オピニオンシグナルを組み合わせた分析が可能だとしている。

実用例と導入効果

中科聞歌は発表の中で、具体的な導入事例としてニット染色企業の生産管理を挙げた。この事例では、システムが機器の異常をリアルタイムで感知し、受注、機械台、工程の関係を透過して原因を特定する。さらに生産進捗を予測し、設備効率の比較、点検、通知、スケジューリング指示を実行フローに送り込む。これにより「感知→分析→意思決定→実行→フィードバック」のクローズドループが形成される。

マクロな戦略的意思決定の文脈では、システムが企業内部の経営データと外部シグナルを統合し、市場参入、生産能力設定、重要投資、戦略調整といった課題に対応する。シナリオ推演と経路比較、リスク評価を自動化することで、従来は数日から数週間を要した分析業務を10分程度に短縮できるとしている。

中科聞歌によれば、同社の意思決定インテリジェント体系は構築および運用コストを最大90％以上削減し、意思決定応答速度を最大192倍向上させる。従来平均32時間を要した分析がわずか10分で完了するようになったという。これらの数値は特定のユースケースにおける比較結果であり、導入環境によって変動する可能性がある。

科学研究での活用

産業研究開発レベルでは、磐石ScienceOneが科学データの理解、実験設計、方案最適化を支援する。材料などの分野で、研究開発を経験と試行錯誤に依存する従来の方法から、データ・知識・モデルが協調駆動する方向へと転換させる意図がある。

中科聞歌の発表によれば、60以上の専門的科学研究タスクの評価において、磐石2.0は大半のタスクでGemini-3.1-pro、GPT-5.5などの汎用フラッグシップモデルを顕著に上回った。特に化学的性質予測、スペクトルから分子構造への予測、タンパク質部位予測などのタスクでは分野特化モデルをリードし、国際最高水準を達成したとされている。

市場での位置づけ

コンサルティング企業である灼識諮詢（CIC）のデータによると、中科聞歌は2024年の中堅企業向け大規模モデル駆動型意思決定インテリジェンス市場においてシェア11.4％で首位に立っている。現在までに世界で1000社以上の企業にサービスを提供し、データインテリジェンス、運営インテリジェンス、産業インテリジェンス、戦略インテリジェンスなどの主要分野をカバーする。

中国科学院自動化研究所の副所長である曾大軍氏は、発表会での学術報告の中で意思決定パラダイムの進化について三つの段階を指摘した。第一段階は数理的手法による合理的な意思決定の追求であり、第二段階はデータ駆動型の意思決定、そして現在は人工知能が深く関与する第三段階の「知能」の段階に入っていると述べた。

曾氏は「従来、分析できず、計算できず、推演できず、定量分析できないと思われていた様々な複雑な意思決定問題が、現在では人工知能の導きにより、計算可能、推演可能、評価可能、意思決定可能な範疇に取り込まれている」と説明する。その上で、意思決定インテリジェンスはシステム構築の重要な段階に入っており、誰が先に飛び出しツールレベルで実用的なフレームワークを提供できるかが今後の進展を決めるとの見解を示した。

競合との差別化

中科聞歌の製品体系は、汎用大規模モデルとは異なるアプローチを取る。羅引CEOの言葉を借りれば、ChatGPTやGPT-5.5といったモデルは「現在」の質問に答えるが、Decitronは「未来」を計算する。つまり、単なるテキスト生成や情報検索ではなく、確率モデルとシミュレーション推論に基づいた意思決定支援を中核に据えている点が差別化要素である。

DOMAアーキテクチャによるデータから意思決定実行までの一貫した統合も、競合に対する優位性として挙げられる。多くのAI企業が個別のツールやモデルを提供する中で、中科聞歌はデータガバナンスから現場実行までの全チェーンを自社製品でカバーする。

ただし、意思決定インテリジェンスの市場は急速に拡大しており、ByteDanceやAlibaba、Tencentなどの大手テック企業も同様の製品を開発している。中科聞歌が11.4％のシェアを維持・拡大できるかどうかは、今後の製品改良と顧客導入実績にかかっていると言える。

編集部の見解

短期的には、中科聞歌の製品体系が企業の意思決定プロセスに与える影響は限定的ながらも注目に値する。コスト削減率90％以上、応答速度192倍という数値は特定条件下のベンチマークに過ぎないが、実際の導入企業が増えれば意思決定AI市場全体の活性化につながる。今後3〜6カ月で、競合各社が同様の製品を投入する可能性が高く、市場の選択が進むだろう。 長期的に見ると、意思決定パラダイムが「数理→データ→知能」へと進化する中で、中科聞歌のような意思決定特化型AI企業の役割は拡大する可能性がある。汎用大規模モデルがテキスト生成の枠を超えて実務判断に利用される流れの中で、ドメイン特化型の意思決定エンジンがどの程度の需要を獲得できるかが試金石となる。ただし、意思決定の責任の所在や説明可能性といった課題は依然として解決されておらず、規制やガイドラインの整備も並行して進む必要がある。 編集部からの問いとして、DecitronがPolyBenchで達成したSOTAの実質的な意味を検証する必要がある。ベンチマーク性能と実際のビジネス現場での意思決定品質が一致するとは限らない。

参考

• 「中科闻歌发布首个AI决策“全家桶”，企业决策卷入“10分钟时代”」, by LCC_Beta版 — 钛媒体, 2026-07-18T13:53:45.000Z (ARR)
• 元記事URL: https://www.tmtpost.com/8070543.html