エンタープライズコンテキスト。
企業規模。
Graph Studioは、企業が運用するあらゆるデータソースを接続し、統一されたオントロジー全体にわたる関係性をマッピングし、AIエージェントが正確な推論を行うために必要な意味的コンテキストを、あらゆるデータ量において提供します。
データにコンテキストを追加する
AIエージェントに欠けているのはデータではない。コンテキスト、つまり複数の領域を横断して推論し、関係性を理解し、事実に基づいた回答を返す能力だ。
そのレイヤーがなければ、エージェントからの問い合わせはすべて、コストのかかる当てずっぽうのゲームになってしまいます。推論の反復処理が積み重なり、トークンコストが増大し、誰も完全に信頼したり、それに基づいて行動したりできない回答しか得られないのです。Graph Studioは、既存のデータインフラストラクチャを置き換えることなく、その上にそのレイヤーを構築します。
スキーマ制約やデータ移行なしに、あらゆる企業ソースから構造化データと非構造化データを取り込む
個々のシステム内だけでなく、企業全体のオントロジーにわたる関係性をマッピングする
エンタープライズ規模で数十億のデータポイントをクエリしても、パフォーマンスの低下はありません。
意味的に強化されたリアルタイムのコンテキストを、下流のすべてのAIモデルとエージェントに提供する。
データがアプリケーションに到達する前に、グラフ層でセキュリティとガバナンスを徹底する。
壊れた問題のために作られた
従来のデータアーキテクチャ
どんなデータでも、どんな規模でも、いつでも準備万端。
構造化データと非構造化データは、同じ場所に存在したり、同じ言語を使用したりすることはほとんどありません。Graph Studioは、スキーマを強制することなく両方のデータを取り込み、統一されたオントロジー内でそれらを関連付けます。
- データウェアハウス、データレイク、ドキュメント、OT/IoTフィード、エンタープライズアプリケーションから単一のパイプラインでデータを取り込みます。
- 数十億個のRDFトリプルをメモリ内、ディスク上、または仮想化環境で処理します。
- 従来の統合を遅らせるスキーマのボトルネックを解消する
エンタープライズ規模でも維持される速度
従来型のデータベースでは、ドメインをまたがるデータセットに対するアドホックなクエリの処理が困難です。Graph Lakehouse MPPエンジンは、まさにそのような負荷に対応するために設計されています。
- 企業全体のグラフにわたって、完全に分散された大規模並列クエリを実行します。
- 自動データシャーディングとクエリ並列化により水平方向に拡張可能
- クラウドまたはオンプレミスのKubernetesにデプロイ可能。大規模環境でもアーキテクチャ上のトレードオフは発生しない。
正当化可能なAI決定の背景
サイロ化されたデータで学習されたモデルは、誰も完全に信頼したり追跡したりできない回答を生成します。Graph Studioは、すべてのAI出力に検証可能なコンテキストを与えるオントロジーレイヤーを提供します。
- モデルやエージェントに到達する前に、すべてのデータポイントに意味的な関係性を追加する
- コンテキストをほぼリアルタイムで更新することで、モデルは古いスナップショットではなく、現在の状態に基づいて推論できるようになります。
- すべての推論を、その推論を生み出したソースデータと関係性まで遡って追跡する。
グラフに組み込まれたガバナンス
アプリケーション層で適用されるアクセス制御とセキュリティは回避される可能性がある。しかし、グラフ層で適用される場合は回避できない。
- メタデータ管理、データプロファイリング、およびアクセス制御をナレッジグラフ内で直接適用する
- あらゆる変換と推論にわたる完全な監査証跡でオントロジーのバージョンを管理します。
- データパイプラインを再構築することなく、既存のガバナンスフレームワークに接続します。
よくある質問
Graph Studioは、既存のシステムに接続できますか？
はい、データ取り込み開始前にデータ移行や統合を行う必要はありません。Graph Studioは、データウェアハウス、リレーショナルデータベース、データレイク、ドキュメント、OT/IoTフィード、エンタープライズアプリケーションに直接接続します。データは元の場所に留まります。グラフがデータを接続し、ドメインを横断してクエリできるようにします。
Graph Studioは、当社のような規模の企業において、どの程度のパフォーマンスを発揮するのでしょうか？
Lakehouse MPPエンジンは、完全分散アーキテクチャ上で数千億ものRDFトリプルを処理します。自動シャーディングとクエリ並列化により、データ量の増加に伴ってパフォーマンスが維持されます。Kubernetes、クラウド、オンプレミス環境にデプロイ可能で、ノードを追加することで水平方向に拡張できます。
これは、AI開発とどのように関連しているのでしょうか？ Mendix プラットフォーム？
Graph Studioはコンテキストインフラストラクチャであり、 AIスタジオ AI Studio を通じて展開されるモデルとエージェントは、エンタープライズ知識グラフから直接情報を取得し、企業全体の運用状況を把握した上で推論を行います。AI エージェントの場合、知識グラフがない場合、エージェントはすべてのエンティティ間の関係と命名の不整合を最初から解決する必要があり、推論の反復回数とトークンコストが増加します。一方、知識グラフがあれば、エージェントはオントロジーに従って、はるかに少ない手順で答えに到達できます。
Graph Studioはセキュリティとデータガバナンスをどのように扱っていますか？
企業規制環境向けに設計された階層型モデルを採用。ロールベースのアクセス制御は、グラフマートおよびレイヤーレベルで動作します。属性ベースおよびポリシーベースの制御は、データ分類、地域、または機密性に基づいて、きめ細かなルールを適用します。すべてのクエリ、データアクセス、および変換は、コンプライアンスのためにログに記録されます。エンタープライズID統合は、シングルサインオンとフェデレーション認証をサポートします。セキュリティはアーキテクチャに組み込まれており、導入後に後から追加されることはありません。