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# なうデータ研究所

ルールエンジン「NaU DSP」で情報システムを改革する。株式会社なうデータ研究所のwebサイトです。

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- [プライバシーポリシー](https://www.nau.co.jp/privacy/) - 株式会社なうデータ研究所のプライバシーポリシーです。
- [ニュースレター](https://www.nau.co.jp/newsletter/) - なうデータ研究所の25年におよぶAI（ルールエンジン）導入経験から皆様のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進やAI活用に役に立つ情報を月1回ニュースレターとして配信させて頂いております。 皆様のDX推進検討にお役に立てれば幸いです。
- [コンプライアンスポリシー](https://www.nau.co.jp/compliance/) - 株式会社なうデータ研究所のセキュリティポリシーです。
- [業務判断のDX化](https://www.nau.co.jp/dx/) - 意思決定のデジタル化を実現する方法を説明します。ルールエンジンを活用し「業務プロセス」と「業務判断」の自動化・最適化 を実現します。
- [NaU Rulebook](https://www.nau.co.jp/nau-rulebook/) - NaU Rulebook は、業務における意思決定を判断・チェック・変換・案内の４観点で自動化する、新しいルールエンジンです。Excelファイルに業務知識を書くことで、業務に必要な意思決定を簡単に実現します。RPAやAI-OCRと組み合わせることで、これまで困難であったような業務の自動化を実現します。
- [NaU DSP](https://www.nau.co.jp/naudsp/) - 純国産ルールエンジン NaU DSP のご紹介です。IF文相当の前進判断に加え、原因を推論する後進判断、候補を列挙する提案型判断により、業務知識を用いて高度な意思決定を自動化します。
- [苦情相談申出受付](https://www.nau.co.jp/feedback/) - 当社および当社が提供する製品・サービス等に関する苦情は、こちらのフォームからお申し出ください。
- [アクセス](https://www.nau.co.jp/access/) - 株式会社なうデータ研究所へのアクセス方法を説明いたします。
- [PoC支援サービス](https://www.nau.co.jp/poc/) - 業務判断自動化のPoC（概念実証）をルールエンジン NaU Rulebookを用いて支援いたします。業務における各種の意思決定を判断・チェック・変換・案内の４観点から整理分析し、Excelベースの簡単なルール定義によりプロトタイプを実現します。
- [お問い合わせ](https://www.nau.co.jp/contact/) - 株式会社なうデータ研究所、ルールエンジン NaU DSP のお問い合わせは、こちらの問い合わせフォームからお願いいたします。
- [謝辞](https://www.nau.co.jp/acknowledgments/)
- [ルールエンジンとは](https://www.nau.co.jp/rule-engine/) - ルールエンジンの機能、特徴とはなにか、また効果・利点を説明します。AIとの関り、機械学習との相違についても説明しています。
- [資料ダウンロード](https://www.nau.co.jp/download-document/) - 株式会社なうデータ研究所の製品情報、会社概要、アクセスマップ等の各種資料をダウンロード頂けます。
- [ミッションステートメント](https://www.nau.co.jp/missionstatement/) - 社会のデジタル化が進む中、組織はよりスピーディーで柔軟な意思決定が求められています。私たちが持つ知識処理技術により、知識を組織資産化し可視化することで、様々な組織の生産性・継続性・柔軟性の向上を実現します。これは創業時からの変わらぬ思いです。

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## ニュース

- [ニュース一覧](https://www.nau.co.jp/news/news-list/)
- [年末年始休業のお知らせ　12/27（土）～1/4（日）](https://www.nau.co.jp/news/20251219-01/)
- [年末年始休業のお知らせ　12/28（土）～1/5（日）](https://www.nau.co.jp/news/20241219-01/)
- [株式会社Kyutech ARISE 主催 交流セミナー「ヒトの脳と人工の脳 －我々はどこへ行くのかー」登壇のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20241113-01/)
- [e-ZUKAスマートアプリコンテスト2024に協賛しました](https://www.nau.co.jp/news/20241015-01/)
- [愛媛大学との共同研究を始動しました](https://www.nau.co.jp/news/20241021-01/)
- [創立記念日による休業のお知らせ（11/1）](https://www.nau.co.jp/news/20241017-01/)
- [港区立産業振興センター「港区の企業インタビュー」に掲載されました](https://www.nau.co.jp/news/20240402-01/)
- [年末年始休業のお知らせ　12/29（金）～1/4（木）](https://www.nau.co.jp/news/20231207-01/)
- [創立記念日による休業のお知らせ（11/1）](https://www.nau.co.jp/news/20231017-01/)
- [2020（令和2）年4月1日以降に当社と雇用関係にあった方へのお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20230807-01/)
- [2020（令和2）年4月1日以降に当社と雇用関係にあった方へのお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20230703-01/)
- [「コラム」ページ新設のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20221227-01/)
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- [創立記念日による休業のお知らせ（11/1）](https://www.nau.co.jp/news/20221012-01/)
- [プライバシーポリシー改定のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20220401-01/)
- [ミッションステートメント刷新のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20220117-01/)
- [導入事例に早稲田大学様の「申請書類チェックシステム」を追加しました](https://www.nau.co.jp/news/20210402-01/)
- [年末年始休業のお知らせ　12/28（土）～1/5（日）](https://www.nau.co.jp/news/20191218-01/)
- [年末年始休業のお知らせ　12/29（火）～1/4（月）](https://www.nau.co.jp/news/20201217-02/)
- [年末年始休業のお知らせ　12/29（水）～1/4（火）](https://www.nau.co.jp/news/20211209-01/)
- [「UOS Digital Fair 2021」出展のお知らせ（11/4～12/4）](https://www.nau.co.jp/news/20211005-03/) - この度、なうデータ研究所ではTwitterアカウントを開設しました。 ルールエンジン、AI、DXやウェビナー開催など最新情報を随時発信していきます。 ルールエンジン「NaU DSP」「NaU Rulebook」に関するお問合せも受け付けておりますので、是非いいね・フォローをお願いいたします。
- [「産業フェアin信州2021」出展のお知らせ（10/22、10/23）](https://www.nau.co.jp/news/20211005-01/) - この度、なうデータ研究所ではTwitterアカウントを開設しました。 ルールエンジン、AI、DXやウェビナー開催など最新情報を随時発信していきます。 ルールエンジン「NaU DSP」「NaU Rulebook」に関するお問合せも受け付けておりますので、是非いいね・フォローをお願いいたします。
- [「モノづくりフェア2021」出展のお知らせ（10/13～10/15）](https://www.nau.co.jp/news/20211006-01/) - この度、なうデータ研究所ではTwitterアカウントを開設しました。 ルールエンジン、AI、DXやウェビナー開催など最新情報を随時発信していきます。 ルールエンジン「NaU DSP」「NaU Rulebook」に関するお問合せも受け付けておりますので、是非いいね・フォローをお願いいたします。
- [創立記念日による休業のお知らせ（11/1）](https://www.nau.co.jp/news/20211005-02/) - この度、なうデータ研究所ではTwitterアカウントを開設しました。 ルールエンジン、AI、DXやウェビナー開催など最新情報を随時発信していきます。 ルールエンジン「NaU DSP」「NaU Rulebook」に関するお問合せも受け付けておりますので、是非いいね・フォローをお願いいたします。
- [なうデータ研究所のTwitterアカウントを開設しました](https://www.nau.co.jp/news/20210512-01/) - この度、なうデータ研究所ではTwitterアカウントを開設しました。 ルールエンジン、AI、DXやウェビナー開催など最新情報を随時発信していきます。 ルールエンジン「NaU DSP」「NaU Rulebook」に関するお問合せも受け付けておりますので、是非いいね・フォローをお願いいたします。
- [ウェビナー開催のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20210114-01/)
- [YouTube「DANGOチャンネル」開設のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20210310-01/)
- [ニュースレター配信開始のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20210303-01/) - なうデータ研究所の25年におよぶAI（ルールエンジン）導入経験から皆様のDX（デジタルトランスフォーメーション）推進やAI活用に役に立つ情報を月1回ニュースレターとして配信させて頂くことになりました。 皆様のDX推進検討にお役に立てれば幸いです。是非メールアドレスをご登録ください。
- [日商エレクトロニクス株式会社とルールエンジン「NaU DSP」のパートナー契約を締結](https://www.nau.co.jp/news/20170529-02/)
- [エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社とルールエンジン「NaU DSP」のパートナー契約を締結](https://www.nau.co.jp/news/20170529-01/)
- [株式会社ビジネスブレイン太田昭和主催「【BBS 次世代会計セミナー】 ～会計システムが変わる～」セミナーを共催](https://www.nau.co.jp/news/20170908-01/)
- [プライバシーマーク取得のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20171226-01/)
- [株式会社CADネットワークサービスとルールエンジン「NaU DSP」パートナー契約を締結](https://www.nau.co.jp/news/20180129-01/)
- [プライバシーマーク更新のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20191127-01/)
- [株式会社ジェーシービー様のプレスリリースに掲載されました](https://www.nau.co.jp/news/20210115-01/) - ニュース JCB様では、業務効率化への取り組みを強化するため、判断を伴う業務の自動化に弊社ルールエンジン「NaU DSP」を採用頂きました。
- [第7回フクオカRuby大賞において奨励賞を受賞](https://www.nau.co.jp/news/20150310-01/)
- [株式会社ヒューマンテクノシステム東京様主催のセミナー 「ルールエンジンを用いた高速開発のすすめ」で「NaU DSP」を紹介](https://www.nau.co.jp/news/20150519-01/)
- [導入事例に「観光ルート案内システム」を追加](https://www.nau.co.jp/news/20150715-01/)
- [採用情報ページを公開](https://www.nau.co.jp/news/20151215-01/)
- [日商エレクトロニクス株式会社様主催「オムニチャネルに対応した事務への変革！ ～フロントとバックオフィス業務連動による顧客エンゲージメント最大化 ～」セミナーに協賛](https://www.nau.co.jp/news/20160916-01/)
- [日本空港テクノ株式会社様の事例を追加](https://www.nau.co.jp/news/20161111-01/)
- [株式会社オープンストリームとルールエンジン「NaU DSP」の販売代理店契約を締結](https://www.nau.co.jp/news/20170908-02/)
- [創立記念日（11月1日）による休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20191025-01/)
- [年末年始休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20181219-01/)
- [創立記念日による休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20171020-01/)
- [年末年始休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20161216-01/)
- [東京事務所開設のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20161003-01/)
- [富士通株式会社様社内セミナーにてNaU DSPを紹介](https://www.nau.co.jp/news/20160329-01/)
- [第16回日本医療情報学会にて発表](https://www.nau.co.jp/news/20160318-01/)
- [年末年始休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20151217-01/)
- [富士ゼロックス株式会社様主催 「Solution Mall 2015 Tokyo」に「NaU DSP」を出展](https://www.nau.co.jp/news/20150602-01/)
- [富士ゼロックス株式会社様主催「Solution Mall 2015 Tokyo」に 「NaU DSP」を出展](https://www.nau.co.jp/news/20150527-01/)
- [年末年始休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20141218-01/)
- [Webサイトリニューアルのお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20141215-01/)
- [東京事務所移転のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20180413-01/)
- [福岡事業所開設のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20190425-01/)
- [2019年夏インターンシップ開催報告](https://www.nau.co.jp/news/20191025-02/)
- [特別休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20200420-01/)
- [当社Webサイトリニューアルのお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20201217-01/)
- [創立記念日による休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20181019-01/)
- [在宅勤務実施のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20200403-01/)
- [年末年始休業のお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20171215-01/)
- [当社Webサイトリニューアルのお知らせ](https://www.nau.co.jp/news/20190328-01/)

## 導入事例

- [導入事例一覧](https://www.nau.co.jp/case/case-list/) - ルールエンジン「NaU DSP」「NaU Rulebook」を導入し、業務効率化を実現した事例を紹介します。大規模顧客情報管理、申請書類チェックシステム、技術情報漏えい防止・監視、観光ルート案内システムなど。
- [申請書チェックシステム / 早稲田大学](https://www.nau.co.jp/case/13/) - DX推進には、業務プロセスと業務ルールを環境変化に合わせて柔軟かつスピーディに変更できるシステムが求められます。 早稲田大学様は、臨時雇用者申請業務においてRPA、AI-OCR、ルールエンジンを組み合せ柔軟性の高い業務環境を実現しました。 これにより年間約5,500時間の作業削減が見込まれています。
- [観光ルート案内システム](https://www.nau.co.jp/case/04/) - ルールエンジン『NaU DSP』だけの提案型判断機能により、旅行者の好み、希望時間や現在地などを考慮して複数の観光ルートを順次に提案。楽しく充実した旅をルールエンジンがサポート。
- [大規模顧客情報管理 / 株式会社NTTドコモ](https://www.nau.co.jp/case/01/) - 新顧客管理システムでは「NaU DSP」の導入を含むシステム構成改革により、旧システムに比べ開発コスト40% 削減、開発期間50％削減を実現。
- [技術情報漏えい防止・監視 / 大手精密機械製作会社](https://www.nau.co.jp/case/02/) - 膨大なアクセスログから不正なアクセスを自動検出するため、ルールエンジン「NaU DSP」を採用しました。

## お客様の声

- [勤務シフト作成の自動化 / 日本空港テクノ株式会社](https://www.nau.co.jp/interview/01/) - 多種多様な業務を担当する専門スタッフの勤務シフト表の作成、および業務割振りにおける課題解決の為にルールエンジン「NaU DSP」を採用しました。
- [お客様の声](https://www.nau.co.jp/interview/interview-list/) - ルールエンジン「NaU DSP」を採用した経緯や解決された業務課題などを伺いました。

## ウェビナー

- [RAG（検索拡張生成）とルールエンジン連携による高度な業務自動化](https://www.nau.co.jp/webinar/042/) - 生成AIの進化により、業務活用が加速しています。特に注目されるRAG（検索拡張生成）は、検索エンジンと生成AIを組み合わせ、正確な情報加工を実現する技術です。弊社では、このRAGとルールエンジンを連携させることで、複雑な業務判断の自動化を進めています。本ウェビナーでは、RAGの詳細とルールエンジンとの連携による業務効率化の方法を解説します。
- [ルールエンジンによる新しいスコアリング審査の実現方法](https://www.nau.co.jp/webinar/041/) - DX推進の鍵となる業務自動化において、業務に含まれる「人の判断」が障壁となりがちです。特に、金融業、製造業、商社、および大中規模の自治体で見られる、判断基準の非明文化や業務知識の属人化が課題となります。本ウェビナーでは、生成AIやルールエンジンを用いた判断業務の自動化方法を、弊社の実践例を交えて解説します。
- [ChatGPTとルールエンジンを駆使して少量多種の文書デジタル化を簡単に実現](https://www.nau.co.jp/webinar/039/) - 文書デジタル化は業務効率化の鍵ですが、少量多種の文書に対するAI-OCR導入のコストが高騰する問題があります。しかし、全文OCR、ChatGPT、ルールエンジンを組み合わせることで、コスト効率の良い解決策が実現可能になります。本ウェビナーでは、これらの技術を利用して文書デジタル化のコストを大幅に削減し、小さな改善を積み重ねて大きな効率化を実現する方法を紹介します。
- [ウェビナー一覧](https://www.nau.co.jp/webinar/webinar-list/) - 企業活動のDX化を推進する上で、業務知識のデジタル化は必須のテーマです。一方で業務知識のデジタル化、判断業務の自動化への活用に関する方法論は ほとんど公開されておりません。本ウェビナーでは弊社のコンサルティング経験・ルールエンジン導入実績をベースにした実用的な業務知識のデジタル化に役立つ情報提供を行います。
- [DX推進担当者のための「判断自動化」実践ガイド](https://www.nau.co.jp/webinar/040/) - DX推進の鍵となる業務自動化において、業務に含まれる「人の判断」が障壁となりがちです。特に、金融業、製造業、商社、および大中規模の自治体で見られる、判断基準の非明文化や業務知識の属人化が課題となります。本ウェビナーでは、生成AIやルールエンジンを用いた判断業務の自動化方法を、弊社の実践例を交えて解説します。
- [書籍「プロダクト・レッド・グロース」で新しい成長戦略を学ぼう！](https://www.nau.co.jp/webinar/029/) - ソフトウェア業界の関係者向けに、戦略的ウェビナーを開催いたします。ベストセラー書籍『PLG プロダクト・レッド・グロース』のエッセンスをコンパクトに紹介します。ここで紹介されている指針はZoomやSlack等の飛躍的な成長によって効果が確かめられているものです。またルールエンジンメーカーである弊社を題材として、今後PLG戦略を取り入れた場合にどのような活動を取るべきかについて検証結果を紹介いたします。
- [2030年すべてが「加速」する世界にルールエンジンで備えよ](https://www.nau.co.jp/webinar/015/) - 2021年の年末に発売された書籍『2030年：すべてが「加速」する世界に備えよ』は早くもベストセラーとして反響を呼んでいます。この本の中では、既存技術を複数融合（本中では「コンバージェンス」と紹介）することで今後10年間に私達の生活の様々な分野で大きな変革が生じることが示されています。弊社はルールエンジンを活用して世の中の知識をデジタル化することで判定自動化を実現し、社会活動をより高度化・効率化することを目指します。本セミナーでは、この本が示す2030年の社会において、ルールエンジンがどのように関わって行くのかを提言します。
- [プラットフォームビジネスとは](https://www.nau.co.jp/webinar/009/) - AI-OCR導入を進める際、データチェックの自動化も検討されると思います。一般的にデータチェックは多量のチェック要件の整理やプログラム設計・実装に膨大な時間を要するため、諦めるケースもあると思います。本ウェビナーではNaU RulebookのDataCheckerを用いてデータチェックを自動化するためのルール定義をライブ配信します。短時間でデータチェックを自動化する方法を理解できます。
- [保育所入所選考プロセスの自動化「NaU Rulebook Solution for 保育所入所選考」紹介](https://www.nau.co.jp/webinar/038/) - 待機児童問題は、多くの自治体と家庭が直面する深刻な課題です。保育所に空きがないために、保護者が職場復帰を見送ることや、子どもの成長に最適な環境を提供できないという状況が生じています。弊社は、この待機児童問題解決の一助となるために自治体向けに「NaU Rulebook Solution for 保育所入所選考」を開発しました。このソリューションにより、保育所入所申請のチェックや児童入所先の自動割当などが可能になり、自治体担当者の業務負担を大幅に軽減することで、自治体の担当者がより保護者や保育所の支援に注力できることを目指しています。
- [大規模パラメータ処理の解決策：『NaU Rulebook』によるデータチェックと自動判定の進化](https://www.nau.co.jp/webinar/037/) - DXの時代において、大量パラメータのデータチェックと自動判定の自動化ニーズが高まっています。従来のプログラム開発やソリューションでは、数百から数万のパラメータに対してチェックや判断を作り込むことが困難でしたが、「NaU Rulebook」ルールエンジンはこの挑戦に応え、新たな可能性を開拓しています。本ウェビナーでは、数百パラメータから数十万パラメータまで「NaU Rulebook」の進化と大規模パラメータ処理の実績を紹介します。
- [2023年ルールエンジン活用トレンド大公開！DXの最前線を振り返る](https://www.nau.co.jp/webinar/036/) - このウェビナーでは、2023年に弊社が関わったルールエンジン導入プロジェクトや提案活動を振り返り、DXにおけるルールエンジン活用トレンドを紹介します。今年6月にリリースした、世界初の生成系AIと連携するルールエンジン「NaU Rulebook 2023」に関しても現在検討中の活用方法をお話します。
- [デジタルBPOを推進し、業務改革を成功へ導く 世界初！ChatGPTと連携するルールエンジン「NaU Rulebook」× RPAツール「BizRobo!」](https://www.nau.co.jp/webinar/035/) - 現在、GPTをはじめとして多くのAI技術が注目を集めており、実際に業務で活用しているという方も多いのではないでしょうか。そのAI技術の中でも40年以上の歴史を持つのが「ルールエンジン」で、業務の判断基準の明示化と判断の自動化を実現する手段として再評価されはじめています。今回は、世界で初めてChatGPTとの連携機能を搭載したルールエンジン「NaU Rulebook」と2,700社以上が導入しているRPAツール「BizRobo!」についてご紹介します。
- [ルールエンジン導入・運用の不安を解消！「ルールエンジン導入セカンドオピニオン」](https://www.nau.co.jp/webinar/033/) - 業務自動化と効率化の波に乗り、AIとルールエンジンの導入が注目されていますが、ルールエンジンの適用はあまり情報がないために導入効果が十分であるのかを客観的に把握するのが困難です。こうした不安を持つ企業の方に対して、弊社は25年以上の実績と経験に基づいて「ルールエンジン導入セカンドオピニオン」を実施する場合があります。ここでは、専門家チームが適用の妥当性、費用対効果、ルールの適切な実装、運用性の確保などを総合的に評価します。今回のウェビナーでは、この「ルールエンジン導入セカンドオピニオン」に焦点を当てて詳しく解説します。
- [業務知識を組織資産化するためのグラフィックファシリテーション講座](https://www.nau.co.jp/webinar/030/) - DXやBPRなどの業務デジタル化では判断基準の自動化が課題です。知識の属人化や不十分なドキュメント整備が常です。このウェビナーでは、これらの問題を解決する手法としてグラフィックファシリテーションを紹介します。弊社で実績のある「属性間関係図」「コンテンツ（ルール表）」等の独自の記法を用いることで視覚的な情報共有で業務知識の見える化と共有を促進し、議論を活性化します。絵が得意でなくても適用可能なこの手法は、組織内のコミュニケーションや業務知識の見直しのきっかけになります。
- [ルールエンジン活用を加速させるChatGPTの使い方](https://www.nau.co.jp/webinar/028/) - 最新の汎用型AI「ChatGPT」とルールエンジンを組み合わせることで、ビジネスプロセスの最適化や業務フローの効率化、デジタルトランスフォーメーションの加速化について解説します。参加者には、ChatGPTを活用してルールエンジンを効果的に運用するための具体的なステップが提供されます。このウェビナーは、ルールエンジンを活用したビジネスプロセスの最適化や業務フローの効率化に興味のある企業の経営者、IT担当者、デジタル人材育成に関心のある方に最適です。
- [「DX白書2023」から読み解くデジタル時代の人材に必須の業務モデル化技法](https://www.nau.co.jp/webinar/027/) - IPAから「DX白書2023」が発表されました。この白書のサブタイトルは『進み始めた「デジタル」、進まない「トランスフォーメーション」』です。「トランスフォーメーション」が進まない要因のひとつとしてデジタル人材不足が指摘されています。デジタル人材を社内外から発掘し育成する為には、ビジネスモデルやビジネスプロセスを俯瞰して必要最小限に簡素化して本質をとらえ、表現する能力を養うことが有効と考えます。この方法としてソフトウェア工学の「モデル化技法」が役に立ちます。本ウェビナーでは、弊社が様々な企業に対してルールエンジンを導入するなかで確立したビジネスプロセスのモデル化技法を紹介します。
- [BPMSとルールエンジンが実現する高度な効率化と柔軟性](https://www.nau.co.jp/webinar/023/) - 大規模な事務処理センターでは、紙を中心とした業務からデジタルを中心とする業務への変革が喫緊の課題だと思われます。ビジネスプロセスマネージメントシステム（BPMS）は業務のながれ（ワークフロー）をデジタル化するだけでなく、各プロセスの作業負荷状況を可視化し、業務改善情報の取得も可能になります。一方でルールエンジンは、「人による判断」を自動化するツールです。BPMSとルールエンジンの連携は「人による判断」の自動化により、大きな業務効率化を期待できます。本ウェビナーでは、事務処理センターの将来像について紹介いたします。
- [ローコードの真価は業務ルールで発揮される！～業務システムにおける正しいローコードの活用方法～](https://www.nau.co.jp/webinar/022/) - 最近、企業のDX推進に合わせて業務システム内製化の動きも活発化しております。この動きのなかで「ローコード／ノーコード」が注目を集めてきました。業務システム特有の事業によりローコード／ノーコード開発が上手くいかないケースを紹介し、またこの解決策としてルールエンジンを用いて、業務固有のルールをローコード開発する方法を紹介いたします。
- [RPA・AI-OCRとルールエンジン連携で一気に進める高度な業務自動化](https://www.nau.co.jp/webinar/020/) - 最近のITトレンド調査報告書によると、RPA・AI-OCRは中小企業を中心に導入が加速し、さらに市場拡大が進むとされています。このRPA・AI-OCRにルールエンジンを連携させることで、業務判断の自動化を含む高度な業務効率化が実現できます。本ウェビナーではデモンストレーションや、その仕組みの解説を行います。
- [提案シーン・バックオフィス事務で成果の上がるDX事例](https://www.nau.co.jp/webinar/018/) - 顧客との接点業務やバックオフィス業務はデジタル化の対象として注目を集めています。なうデータ研究所では、これまで様々な業務の自動化・効率化に取り組んできました。その中から、特に効果的と思われる適応事例を3例ほど解説します。業務のデジタル化を検討中の皆様のヒントになれば幸いです。また、通常はあまり語られない失敗事例も紹介します。
- [DX実現に繋がる！三種の神器（AI-OCR・イメージワークフロー・RPA）とルールエンジンを活用した自動化・効率化](https://www.nau.co.jp/webinar/014/) - ルールエンジンを用いて、業務効率を向上する方法に「知識のフロントローディング」という手法があります。簡単に言えば、後続プロセス（他部署・他担当者）が持っている業務知識をルールエンジンに搭載し、前方プロセスで利用することです。これにより業務の手戻りを劇的に減らすことが可能になり、品質やサービスレベルも向上します。今回のウェビナーでは「知識のフロントローディング」の考え方を解説します。
- [「守りのDX」他部署の知識を借りることで業務を劇的に効率化する方法](https://www.nau.co.jp/webinar/013/) - ルールエンジンを用いて、業務効率を向上する方法に「知識のフロントローディング」という手法があります。簡単に言えば、後続プロセス（他部署・他担当者）が持っている業務知識をルールエンジンに搭載し、前方プロセスで利用することです。これにより業務の手戻りを劇的に減らすことが可能になり、品質やサービスレベルも向上します。今回のウェビナーでは「知識のフロントローディング」の考え方を解説します。
- [ルールエンジンの進化と今後の展望](https://www.nau.co.jp/webinar/010/) - なうデータ研究所は今年で25周年を迎えます。創業当時からルールエンジン「NaU DSP」を中心として、様々な業務の高度化・効率化に取り組んでまいりました。昨年度は、これまで蓄積したノウハウを基に、よりユーザに近く日常業務で使えるルールエンジン「NaU Rulebook」をリリースしました。本ウェビナーでは弊社ルールエンジンの進化を、その適用業務の変遷とともに紹介し、今後DX社会におけるルールエンジンの理想像についても紹介いたします。
- [書類（紙）のデジタル化の落とし穴『データチェック自動化の難しさ』を克服する方法](https://www.nau.co.jp/webinar/006/) - 金融機関だけでなく行政や医療機関でもAI-OCRを活用して書類（紙）の記載内容をデジタル化する動きが活発になっています。ところが、これまで人手で行っていたデータチェックを自動化しようとすると大変難しいことに気が付きます。しかしデータチェック自動化を諦める必要はありません！！本ウェビナーでは弊社の経験から書類（紙）のデジタルデータのチェックが難しい原因を解説し、その対応方法をご紹介いたします。
- [DXレポート2に示された理想的なシステムをルールエンジンで実現する!!](https://www.nau.co.jp/webinar/005/) - コロナウィルスの蔓延による予測不能な変化が急速に進む今、企業はDX化を進め社会変化への対応力を高めることが急務となっています。本ウェビナーではルールエンジンメーカーの視点から、経済産業省のDXレポート2を読み解きます。そしてDX企業のシステムにルールエンジンを活用するための運用方法、その期待効果を説明します。
- [ルールエンジン導入事例から見た、判断自動化が「成功する業務」・「失敗する業務」](https://www.nau.co.jp/webinar/004/) - 業務スピードアップや業務効率化のため、業務判断を自動化したいと考えられる企業は増えています。弊社の様々なルールエンジン導入経験を通して、業務判断自動化が成功するケース、また逆に難しいケースが見えてきました。本セミナーでは弊社導入事例を用いて、飛躍的な高度化・効率化ができる業務の見極め方をお伝えいたします。
- [【事例解説】AI-OCRとルールエンジン連携による文書チェック自動化](https://www.nau.co.jp/webinar/002/) - AI-OCRはDX推進のキーコンポーネントとして注目を集めています。AI-OCRでデジタル化した情報をルールエンジンで処理することで高い業務効率化が可能になります。本ウェビナーでは、早稲田大学様でのAI-OCR・ルールエンジン連携のベストプラクティスを紹介します。
- [DX推進とルールエンジン](https://www.nau.co.jp/webinar/001/) - 急速に進むデジタル社会においてDX推進は重要な経営課題となっています。弊社では『業務知識のデジタル化がDXのキーになる』と捉え、業務知識を中心としたDX推進を提唱しています。本ウェビナーでは通信会社様の事例を用いて、顧客ニーズの変化に対し、高度な柔軟性を有するサービス提供基盤を紹介します。
- [IT古典を読み解く:「Prologの技芸」とDX ～なうデータ研究所のルールエンジンの起源とその実用性～](https://www.nau.co.jp/webinar/034/) - 1980年代に注目されたPrologは、現在は時代遅れと見られがちですが、DXの新しい鍵となる可能性を秘めています。Prologは「論理」ベースの計算メカニズムを持ち、複雑なビジネスロジックやデータ駆動型の判断をサポートします。しかし、デバッグや速度に課題があり、それを改善したのが弊社のルールエンジンです。生成系AIとの組み合わせは、業務の自動化やビッグデータ解析を加速する技術として期待されています。
- [知っているようで知らないルールエンジンの真実 ～『NaU Rulebook』と一般的なルールエンジンとの違い～](https://www.nau.co.jp/webinar/032/) - AIとDXが融合した現代ビジネスにおいて、ルールエンジンの重要性はますます増しています。しかし、ルールエンジンは一概に「IF〜THEN」のプロダクションシステムだけではなく、各ルールエンジンには業務適用への明確な向き不向きがあります。この理解の欠如は、効果的な業務自動化の阻害要因となり得ます。今回のウェビナーでは、ルールエンジンの総合的な理解を深め、適材適所の選択方法を学び、業務効率化への新たな一歩を踏み出しましょう。
- [世界初！ChatGPTと連携するルールエンジン「NaU Rulebook」登場。飛躍的に広がる業務自動化の世界](https://www.nau.co.jp/webinar/031/) - ChatGPT等の大規模言語モデルが業務効率化で注目を集めています。一方で、ルールエンジンもDXとBPRの普及とともに再評価が進んでいます。しかし、自然文の利用難や人間の常識に基づく判断の困難性など、ルールエンジンの弱点は否めません。そこで今回、ChatGPTと標準的に連携できる新型ルールエンジン「NaU Rulebook 2023」が登場しました。このウェビナーでは、その利用による業務効率化の可能性を探ります。
- [RPAのブラックボックス化を回避！ルールエンジンとの連携でRPAをローメンテナンスで持続的に運用する方法](https://www.nau.co.jp/webinar/026/) - RPA普及の裏側で業務の変化に追随してメンテナンスする負担が大きいという導入後の課題があります。多くの企業では、RPA導入初期にRPAのシナリオ作成をシステム会社に委託しました。その結果、業務の変化の度にシナリオ修正を外部に委託する必要が生じています。しかし、この問題は、RPAとルールエンジンの連携で解決可能です。本ウェビナーでは、一般的なRPAの活用方法において、RPAとルールエンジンを連携させることで、メンテナンス性を飛躍的に高める方法を解説します。
- [ルールエンジン「NaU Rulebook」とローコード開発プラットフォーム「ToolJet 2.0」ではじめる業務自動化](https://www.nau.co.jp/webinar/025/) - ローコード開発プラットフォーム「ToolJet2.0」がリリースされました。「ToolJet2.0」ではデータベースの内包、複数画面からなるアプリケーションへの対応など、実用的な業務アプリケーション開発に必要な機能がさらに充実しています。今回のウェビナーでは、データエントリー、業務ルールに基づく判断の自動化やナビゲーション、そして他のアプリケーションとの連携などの実用的な業務アプリケーション開発について解説いたします。
- [超簡単！ローコード開発プラットフォーム「ToolJet」とルールエンジン「NaU Rulebook」で業務アプリの高速開発と柔軟な運用を実現](https://www.nau.co.jp/webinar/024/) - 本ウェビナーではローコードツール「ToolJet」とルールエンジン「NaU Rulebook」を連携させた簡単な業務アプリケーションを紹介します。この「ToolJet」はオープンソースの非常に優れたローコードツールですが、国内では殆ど知られておりません。この機会にローコードツール「ToolJet」とルールエンジン「NaU Rulebook」の連携により、高度な業務判断の自動化が簡単に実現できることを実感ください。
- [ルールに基づく判断自動化を実現する「NaU Rulebook Classificator」解説](https://www.nau.co.jp/webinar/021/) - 単純作業へのRPA適用が一巡し、より複雑な業務に対してもRPA適用を検討するケースが増えております。より複雑な業務には「人による判断」を伴う業務も少なくありません。例えば、審査業務や見積業務などはその典型例です。このような業務の自動化に最適なルールエンジン「NaU Rulebook」の判定（分類）機能「Classificator」について解説を行います。
- [ルールに基づく書類チェック自動化を実現する「NaU Rulebook DataChecker」解説](https://www.nau.co.jp/webinar/019/) - 「DataChecker」は文書やマスターデータなどの複数項目からなるデータをルールに基づいてチェックする機能です。RPAやAI-OCRの普及に伴い、人手で行っていたチェックを自動化したいというニーズは高まっています。しかし業務知識が明文化されてなかったりと以外に難しいものです。このようなシーンで「DataChecker」は有効です。
- [ルールに基づくナビゲーションを実現する「NaU Rulebook Selector」解説](https://www.nau.co.jp/webinar/017/) - 人による判断を伴う業務を自動化するニーズは高まっていますが、「対人業務などで人が対応しなければならない」「判断対象となるインプット情報が自然言語や画像などで整備されていない」などの業務では簡単なことではありません。そのような場合は、システムから業務内容をナビゲーションすることで解消できます。今回のウェビナーでは、業務ナビゲーションを簡易なルールで記述できる「NaU Rulebook Selector」について解説します。
- [NaU Rulebook 2022の進化を語る](https://www.nau.co.jp/webinar/016/) - NaU Rulebookのリリースから1年半が経過し、これまで複数の企業に、様々な業務で「人による判断を自動化する」ために導入頂きました。これらの導入経験からのフィードバックを受けて、より業務に適合しやすいように改善を重ねた「NaU Rulebook 2022」をリリースします。このバージョンアップによる改善点・追加機能について解説します。また、最新の導入事例についてもご紹介します。
- [ルールエンジン『NaU Rulebook』Q&A　～ よくある疑問を解決!! ～](https://www.nau.co.jp/webinar/012/) - 業務の自動化に関心があるが、ルールエンジンを実際に導入するとなると色々と疑問が出てくる、というお話をよく頂きます。そこで本ウェビナーでは、弊社がこれまでに頂いた質問をピックアップして、皆様のルールエンジンに関する疑問にお答えします。
- [業務知識を可視化する「属性間関係図法」解説](https://www.nau.co.jp/webinar/011/) - 「人による判断」を自動化する際に重要なのは、業務知識の本質を的確に捉え、その原理・原則に従って定式化を図ることです。一般的な手法はフローチャートや決定木を用いてそのままシステム化するものですが、これでは将来的に発生しうる変化に耐えれません。この解決策として様々な業務知識のモデル化に活用できる「属性間関係図」をご紹介いたします。
- [文書チェック自動化の実演：ルール文書作成をライブ配信](https://www.nau.co.jp/webinar/008/) - AI-OCR導入を進める際、データチェックの自動化も検討されると思います。一般的にデータチェックは多量のチェック要件の整理やプログラム設計・実装に膨大な時間を要するため、諦めるケースもあると思います。本ウェビナーではNaU RulebookのDataCheckerを用いてデータチェックを自動化するためのルール定義をライブ配信します。短時間でデータチェックを自動化する方法を理解できます。
- [ルールエンジン『NaU Rulebook』解説](https://www.nau.co.jp/webinar/007/) - なうデータ研究所は数々のルールエンジン導入経験・ノウハウを集大成し、バックオフィス業務の自動化・効率化に特化したルールエンジン「NaU Rulebook」を開発しました。本当の意味で業務担当者が使いこなせるルールエンジンです。 本ウェビナーでは、その概要を解説します。
- [協調型ルールエンジン『NaU DSP』解説](https://www.nau.co.jp/webinar/003/) - ルールエンジン「NaU DSP」は一般的なプロダクションシステム（IF-THEN型）とは異なる独自のルールエンジンです。DXのキーコンポーネントとしてルールエンジンも注目されていますが、本ウェビナーでは、「NaU DSP」とはどんなルールエンジンなのか、DXにおけるルールエンジン選定のポイントはなにか、を解説します。

## コラム

- [【Vol.025】ユニークなインターンシップ](https://www.nau.co.jp/column/025/) - なうデータ研究所では、毎年、情報系大学院生を対象とした10日間のインターンシップを実施しております。このインターンシップは、弊社にとっては、学生の自由な発想に基づく新たな知識処理技術活用の可能性を発掘することを目的とし、学生にとっては、実用的な知識処理技術を身に着けることを目的としています。
- [コラム一覧](https://www.nau.co.jp/column/column-list/) - 企業のDX化やナレッジマネジメントに関する情報を発信しています。
- [【Vol.024】OCRと連携するルールエンジン：DXに与えるインパクト](https://www.nau.co.jp/column/024/) - 2023年、生成系AI（ChatGPT）との連携が可能になった弊社ルールエンジン「NaU Rulebook」ですが、ついにルールエンジンからダイレクトにOCRを呼び出せるようになりました。このOCRとChatGPTの連携機能を組み合わせることで、文書画像に対する業務判断をルール定義だけで実現可能になります。
- [【Vol.023】DX「業務自動化」の着眼点](https://www.nau.co.jp/column/023/) - DXを進めるなかで「業務自動化」は主要なテーマですが、「さて、どこから手を付けよう」と思われているDX担当の方は多いのではないでしょうか。この「業務自動化」はオペレーションの自動化と業務判断の自動化に大別でき、オペレーションの自動化はRPAやBPMSを導入し、業務判断の自動化はAIやルールエンジンの活用し、この両輪を上手く組み合わせることで革新画像的な業務効率化が達成できます。
- [【Vol.022】審査業務の自動化は『急がば回れ』](https://www.nau.co.jp/column/022/) - 皆さんご存じのように世の中には様々な審査業務があります。クレジットカードの入会審査、各種ローンの融資審査、賃貸物件の入居審査や園児の入所審査などなど。金融業界を中心にはじまった審査自動化は、DXの浸透にともない不動産、行政などでも積極的な検討が進んでいることが弊社へのルールエンジン活用のお問い合わせからも垣間見ることができます。
- [【Vol.021】ルールエンジンで社会課題解決「入所施設選考業務の自動化」](https://www.nau.co.jp/column/021/) - 保育所の待機児童問題について一度は耳にされたことがあるのではないでしょうか。待機児童問題といえば保護者側の問題が注目されていますが、一方で保育所を所轄する自治体においても入所申請手続き業務が非常に負担の大きな業務となっています。そこで弊社は、ルールエンジンによる自治体の入所申請手続き業務の効率化・自動化への取り組みを始めました。自治体の業務担当者を支援することで、業務担当者が児童の保護者や保育所の支援に多くの時間を割けるようにすることを目的としています。
- [【Vol.020】画像データ自動化の新たな可能性：ChatGPT & ルールエンジン](https://www.nau.co.jp/column/020/) - 最新のChatGPTでは、画像データの解析が可能になりました。例えば、知人との飲み会の写真をChatGPTに投入すると参加人数や男女比、場所の推定までの情報抽出が実現しています。圧巻の進化です。前回のコラムでは、弊社ルールエンジン「NaU Rulebook」が大規模言語モデルと連携する方式で特許申請を行なったことを報告しました。今回は、この言語モデルとの組み合わせで、画像データの新しい活用領域に焦点を当てます。
- [【Vol.019】ルールエンジンと大規模言語モデルの連携方式で特許出願](https://www.nau.co.jp/column/019/) - 業務効率化に生成系AIを活用する動きが広がる中、なうデータ研究所はルールエンジンと大規模言語モデル（ChatGPTなど）の連携方式に関する特許を出願しました。ルールエンジンとChatGPTを連携させることで、これまでは難しかった①自然文からデータ抽出して推論に利用すること、②人の常識に基づいて判断すること、が可能になります。
- [【Vol.018】『NaU Rulebook 2023』 ChatGPTとの連携により業務自動化が新たな次元へ](https://www.nau.co.jp/column/018/) - NaU Rulebook 2023は、従来のルールエンジンが苦手としていた「非構造化データの解析」や「一般常識に基づく判断」を大規模言語モデルChatGPTとの連携により克服しました。この次世代のルールエンジンは、DXやBPRを進める企業において、「業務の透明性と効率化」及び「変化するビジネス環境への適応性」の点で、強力なソリューションとして皆様の業務でお役に立てると思います。
- [【Vol.009】レガシーシステムのモダナイゼーションを効率的に進める業務ルール抽出手法](https://www.nau.co.jp/column/009/) - 経済産業省が発表した『DXレポート～ITシステム「2025年の崖」の克服とDXの本格的な展開～』では、DXの阻害要因としてレガシーシステムの存在が指摘されています。いざ、レガシーシステムのモダナイゼーションを検討すると、膨大なプログラム資産やドキュメントに圧倒され、なかなか進まないことが多々あります。その結果、現状をそのままに実装言語だけを変更するような一時しのぎをせざる得ないケースも聞かれます。
- [【Vol.010】RPAとルールエンジン『NaU Rulebook』の 連携がより簡単に](https://www.nau.co.jp/column/010/) - 2022年8月のウェビナーでは、弊社ルールエンジン『NaU Rulebook』とRPA・AI-OCRを連携させて高度な業務自動化を実現するデモンストレーションを行いました。お見逃しの方は是非YouTubeをご覧ください。最近、上記のようにRPAの適用範囲を広げたいという声を多く伺います。ここでの課題の一つに「人による判断を含む業務」をどのように自動化するか、があります。一般的に業務上の判断基準は時間とともに変化します。
- [【Vol.011】ルールエンジン適用業務マップ～行政の許認可業務編～](https://www.nau.co.jp/column/011/) - 近年、行政業務においてもDX検討が盛んになっています。電子申請システムの導入やチャットボット等による問合せ対応などはその一環です。行政業務は、基本的には法律や法令、つまりルールに基づいて実施されるという点でルールエンジンと相性の良い業務と言えます。
- [【Vol.013】 作らない技術のための技術](https://www.nau.co.jp/column/013/) - 昨今の激しいビジネス環境変化に追随するため業務システムに高い柔軟性が求められていることは、この業界に係る人にとって既に共通認識になっていると思います。そのようななか「作らない技術」というキーワードが話題になっています。「作らない技術」とは、従来のプログラミング中心のシステム開発から、可能な限り既存のソフトウェア・サービスを組み合わせてシステムを構成し、プログラミングを最小化するための技術要素および開発・運用手法をさします。
- [【Vol.014】～業務マニュアルの考古学～ 業務自動化を図る際の業務マニュアル分析の視点](https://www.nau.co.jp/column/014/) - デジタル化が進む昨今、弊社には業務プロセス管理（BPM）ツール導入における業務判断自動化の相談が増えています。弊社では業務判断自動化に着手する際、エンドユーザーから対象業務に係る業務マニュアルを提供頂き、その分析を時間をかけて行います。業務判断自動化において重要なことは業務マニュアルに記載された手順をそのままソフトウェア化するのではなく、その業務における判断基準を抽出し、判断の基とするデータと判断結果を繋ぐ関係性として明示的に再整理することです。
- [【Vol.015】グラフィックファシリテーション～ソフトウェア開発を円滑にするツール～](https://www.nau.co.jp/column/015/) - 業務システム開発は、多くの専門性を持った人たちが共同作業を行う難解なパズルと言えます。このプロセスにおいて効率的で深いコミュニケーションは極めて重要となります。コロナ禍以降は、オンラインで会議をする機会も増えており、コミュニケーションが難しくなったと言われています。そこで今回は、オンラインにおいても有効なコミュニケーションのツールとして「グラフィックファシリテーション」についてご紹介します。
- [【Vol.016】書類チェック自動化検討の進め方](https://www.nau.co.jp/column/016/) - RPAやAI-OCRの普及が急速に進んでいますが、弊社にも「人手で行っている書類チェックを自動化したい」というお問合せが増えています。そこで書類チェック自動化について良く頂く質問や検討のポイントをまとめました。
- [【Vol.017】業務知識に基づくデータ突合の自動化～NaU Rulebook DataCheckerの裏技～](https://www.nau.co.jp/column/017/) - データ突合の本質は「種類の異なるデータを関係性に基づき紐づける」です。この「データ」と「関係性に基づく紐づけ（データ突合の業務知識）」は業種・業務や企業により様々で課題が多くあります。しかし、データ突合をプログラム等で自動化する際にも弊社ルールエンジンは有効です。
- [【Vol.012】 ルールによる住所チェックの自動化](https://www.nau.co.jp/column/012/) - 金融機関や行政窓口などの手続き業務に情報システムが導入された当初から、書類に記載された住所とホスト等に登録された住所を自動的に精度良く比較したいというニーズがありました。このニーズに対して、これまでは個別に住所比較プログラムを作成したり、人が比較してきましたが、近年AI-OCRの普及によりデジタルデータ上で住所比較を行う機会が増えたことで、一層自動化ニーズが高まっています。
- [【Vol.007】ソフトウェア工学の古典に学ぶ](https://www.nau.co.jp/column/007/) - ソフトウェア開発や業務改善、最近ではDX推進チーム編成の話になると頭に浮かぶキーワードがあります。それは「外科手術チーム」です。これは約50年前に書かれたソフトウェア工学とプロジェクト管理の名著『人月の神話 狼人間を撃つ銀の弾はない』で紹介された考え方です。著者は元IBMのソフトウェアエンジニアのフレデリック・P・ブルックスで、彼が大規模オペレーティングシステム開発プロジェクトに関わった（そして失敗した）経験をもとに書かれた本です。
- [【Vol.006】大胆な変化を恐れないことが事業継続の要諦](https://www.nau.co.jp/column/006/) - オフィスライフの中でも昼食は楽しみの一つではないでしょうか。弊社オフィスの付近には多くの企業や大学があり、お昼時にはビジネスパーソンや学生が美味しい昼食を求めて溢れています。界隈では古くからの飲食店がひしめくなか、新しいお店がオープンし、いつの間にか消えていくことが繰り返されています。そんななか3年前から注目しているお店があります。
- [【Vol.005】目指せヤタガラス人材](https://www.nau.co.jp/column/005/) - 2022年4月、IPAから「DX実践手引書 ITシステム構築編」の改訂版が公開されました。既にご覧になった方も多いとおもいます。DXに関わる方の必読の資料です。もしまだご覧になっていなければ、是非、ご一読ください。最近のIPAのDXに関する資料の内容には、国を挙げてDXに取り組む本気度が感じられ、とても読み応えがあります。
- [【Vol.004】IPA DX白書2021を読み解く](https://www.nau.co.jp/column/004/) - 2021年10月にIPAから「DX白書2021」が発表されました。既にご覧になられた方も多いと思いますが、未だの方は是非、ご一読ください。DXを検討するうえで素晴らしい資料だと思います。このDX白書は、日米の企業トップへのアンケートに基づき、両国におけるDX化の差、DX推進の示唆および手法・技術解説が全396ページに渡り記載された超大作です。
- [【Vol.003】業務マニュアルのデジタル化のすすめ](https://www.nau.co.jp/column/003/) - 昨今、企業のDX化が本格化するにつれ、弊社には「作業を自動化したい」というご相談が増えております。これらの「作業の自動化」の目的は概ね次の4つです。【1】省人化、【2】スピードアップ、【3】品質向上、【4】属人化解消。このような目的に対してルールエンジンを活用する際のアプローチは次の2つになります。①業務（作業）の自動化、②人へのナビゲーション、です。
- [【Vol.002】健康管理支援システム「NaU HCS」](https://www.nau.co.jp/column/002/) - 皆さんは、毎年、健康診断を受診され、健診レポート（紙）を受け取られていると思います。その健診レポートは、ただ検査値が列挙され、それぞれが基準値内かどうか、ABCDによる総合判定などが印刷されたものではないでしょうか。ある検査値が基準外だけど、どこが悪いのだろう、どうすればいいのだろう、など疑問が浮かばないでしょうか。弊社は、創業当時から健診結果を日本語の文章で説明する健康管理支援システム（NaU HCS: ナウ エイチシーエス）を提供しています。
- [【Vol.001】設計用知識プロセッサ『NaU DSP』](https://www.nau.co.jp/column/001/) - 現在、弊社が汎用ルールエンジン「NaU DSP」として提供しているソフトウェアは、元々は機械設計者や建築士といったいわゆる設計者の知的生産性を向上するツールとして誕生しました。1980年代後半、一部の先進的な設計者は関数電卓や表計算ソフトを駆使して設計計算の効率化を試みていました。ところがこれらのツールを使いこなすためには一定の修練が必要で、また作成した数式やプログラムは再利用が難しいという課題がありました。この課題を解決するため設計者なら誰でも簡単に設計知識を記述して設計計算を自動化できるツールとして「NaU DSP」が開発されました。
- [【Vol.008】DXに関わるビジネスパーソンに役立つプログラミング的思考](https://www.nau.co.jp/column/008/) - 2020年度から小学生へのプログラミング教育が必修になりました。この主旨はプログラミングを通してモノゴトの手順や組合せを論理的に考える力を養うこととされており、この考える力は「プログラミング思考」と定義されています。このプログラミング思考の定義を少し拡張して人・モノの関係性までを対象とすると、ビジネス現場でDXを考える際にとても強力なツールとなります。今回は、これを「プログラミング”的”思考」と称して、DXやBPRの検討に役に立つ4つの観点とその図化方法を紹介します。