Dream Arts 發布 AI 實踐概念「DAPA 2.0」，透過「語義 DX」將 SmartDB 進化為 AI Ready 數據生成基礎架構

為大型企業提供雲端服務的 Dream Arts 公司宣布推出其 AI 實踐概念「DAPA(R) (DreamArts Practical AI(R))」的最新版本——「DAPA(R) 2.0」。

DAPA(R) 是 Dream Arts 為了讓 AI 能夠切實、有效地應用於業務流程中的根本概念。自 2025 年 6 月發布第一版以來，它一直被定位為持續探討「如何將 AI 應用於業務」的框架，並不斷進行更新。其最新版本「DAPA(R) 2.0」聚焦於業務數位化雲端平台「SmartDB(R)」，展示了透過為業務數據增添意義、語境與權限的「語義 DX (Semantic DX)」，將 SmartDB(R) 進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」的發展路徑。

在 DAPA(R) 2.0 中，Dream Arts 除了整合其 20 年來積累的兩大優勢——「關鍵業務數據」與「權限管理台帳」外，更旨在透過業務運作持續產生 AI 與 AI 代理能安全且切實利用的「AI Ready 數據」，從而獲得新的競爭優勢。

此外，作為支撐該基礎架構的核心技術，公司計畫在 2026 年內實現向量化，並在 2027 年 6 月前陸續將語義技術整合至 SmartDB(R) 中。

本次發布重點 - 宣布「DAPA(R) 2.0」構想，將 SmartDB(R) 從業務記錄系統 (SoR: System of Record) 進化為組織決策支援系統 (SoDI: System of Decision Intelligence)。 - 其核心在於為業務數據增添意義、語境與權限的「語義 DX (Semantic DX)」，以及作為成果的「AI Ready 數據」。 - 不僅停留在構想階段，已著手陸續導入核心技術（向量化/語義技術），第一階段預計於一年內啟動。

背景：AI 應用的下一個瓶頸在於「意義」與「語境」 儘管許多企業導入了 AI，但仍有許多回饋稱「AI 導入後在實際業務中未能發揮顯著效益」。其原因之一並非 AI 模型的優劣，而是提供給 AI 的業務數據品質。缺乏「為何得出該結論」的經過、部門或系統間缺乏串聯的語境、通用 AI 無法理解組織特有的「呈報」、「轉呈」、「決策權限」等專業術語，這些問題導致了成果的差異。

「擁有數據」與「理解意義」是兩回事。Dream Arts 認為，在傳統 DX 所推進的「數位化、視覺化、儲存、整合」之後，推動賦予數據本身意義與語境的「語義 DX」是當前的必然階段。

DAPA 2.0：將 SmartDB 進化為「AI Ready 數據生成基礎架構」——「第三個邊角」 自 SmartDB(R) 發布的 20 年來，Dream Arts 一直秉持尋找「黑白棋邊角（Othello's corners）」——即競爭對手難以輕易複製的優勢領域——來建立持續的競爭力。

邊角 1「數據」：成為儲存大型企業關鍵業務數據的核心基礎。 邊角 2「使用者主檔與權限管理台帳」：能處理包含集團企業、系列企業、協力廠商外部人員在內，日本大型企業特有且複雜的組織與權限結構。

這兩大邊角支撐了 SmartDB(R) 的長期使用與全社部署。隨著 AI 代理時代的來臨，公司新增了邊角 3「AI Ready 數據生成基礎架構」以獲得新的競爭優勢。透過日常使用 SmartDB(R)，系統能持續生成 AI 可安全利用、且具備語義的業務數據（AI Ready Data）。這是唯有同時具備邊角 1（數據）與邊角 2（權限管理）才能獲得的領域，對其他競爭對手而言具有很高的進入門檻。

「AI Ready 數據」並非僅僅指結構化或數位化的數據，而是指具備業務意義、流程定位、關係性、權限、決策依據以及符合 AI 可處理格式等條件，確保 AI 或 AI 代理能安全、實際運用的業務數據。