前回、
上記の第３回が完了し、とりあえず、うまくまとめたかな？と一定の満足はしていたのだが、その後「そういえば、パランティア（Palantir）のAI活用も、似たようなことをしているんじゃなかったっけ？」、というのを思い出してしまった。
書かないでおくのはちょっとサボっている。
改めて整理しておこうと思います。
パランティア（Palantir）とは
ここに飛んでくる方々は知っている・聞いたことがあると思うが、一般的にはまだまだ知られていない企業。
ビジネス系、政府機関向けのAI・データ活用において、圧倒的な実績を持つ米国のビッグデータ解析企業。がっつり儲けている、かつ、国（政府）の最高機密レベルのデータも扱っている、なかなかやり手の会社です。
彼らの事業プラットフォームを要約すると、
・データ・オントロジー
バラバラのデータを綺麗に整理し、AIが理解できるようにする。
・LLM実行
上記オントロジーをもとに、セキュアな環境でLLMを動かして回答・提案を得る。
・アクション
AIからの回答・提案を分析し、次へ繋げる。
なんか雰囲気、僕の提案書やMythosくんと似てる感じ、するでしょ？
僕の提案書、Mythos、Palantirの比較
一応、各々の特徴をまとめておこう。
| 比較対象 | 主な特徴・位置づけ |
| 僕の提案書 | 現場のデータ（エクセル設計書、ソース、Jiraログ等）を整理し生成AIを組み込んで、具体的な「次の業務アクション」へ繋げる実践的なAI活用の提案。 |
| Mythos | 提案書で示された思想を、実際のシステムとして具現化・運用するベースプラットフォーム（そして、この構造の先にある「次への進化」を、Anthropicはもう見据えている…？）。 |
| Palantir (AIP) | 米国のビッグデータ解析企業が大企業や政府向けに、圧倒的な実績を持って提供するエンタープライズ向けAIプラットフォーム。 |
上記3つは、「僕の提案書」対「世界的な巨大システム２つ」という、比較するのも恐ろしい差があるにも関わらず、意外と「同じような3つのステップ」で構造化されている。
1. データのクレンジングと構造化
AIにいきなりバラバラのデータは渡さない。3つとも、まずはデータを綺麗に整理し、AIが正しく文脈を理解できる「土台」を作ることを最優先している。
- 僕の提案書 / Mythos： 課題領域に散らばったログやエクセル、システムデータを整理・統合する。
- Palantir： これを「データ・オントロジー」と呼んで、現実のビジネス概念（人・物・プロセス）に再構築する。
2. セキュアな環境でのLLM実行
整理された確かなデータをベースに、安全な環境で生成AI（LLM）を実行する。
- 共通点： 課題領域の業務ルールや現状の正確なデータをAIにインプットしているため、嘘（ハルシネーション）の少ない、きちんと特化した的確な回答や提案を導き出すことができる。
3. 次のアクション・ワークフローへの接続（実行）
３つが最も強力に一致しているのが、AIを「質問に答えさせる便利ツール」で終わらせず、「実際の業務を動かすトリガー」にしている点。
- 共通点： AIの導き出した回答や提案を分析し、そのまま「次の業務指示を出す」「システムを連動させて動かす」といった、次のアクションへ繋げるワークフローを内包している。
結局僕が現場の課題から逆算して作った提案書と、実際に動いているMythosの構造は、世界最高峰のデータ解析企業であるPalantirが何千億円も稼ぎ出している仕組み（AIP）と全く同じ思想・構造なのだ。
つまり僕が「何千億円も稼げた」かもしれないのだ。
あぁ、もったいない。。。
だいたいこの形に行き着く？
まぁ、お金のことは良いとして、これってつまり、AI活用での「デザイン・パターン」だよね。
突き詰めるとみんな「（データ整理 ✕ LLM ✕ アクション）×繰り返し」の形に行き着くということだ。
これからどんどん、この方向性でシステムが作られていくのだろう。
というか、そこまでも見越してAnthropicは、汎用的な統合AI「Mythos」を出してきている。
やっぱさすがだね、アモディ。
そしてCosmosが登場する
没になったAI活用提案書（第３回）Mythosとの比較 の終盤で、会話型・統合AI構築システムが登場した。
次期Mythosである。
その時のCosmosくん（仮称）が登場する時は、やはり近いと思う。
そしてIT会社のみんな、経営も現場も、今からもの凄く考えて、がんばって。