エンタープライズナレッジグラフ
AIが依拠するコンテキストレイヤー
データは、データウェアハウス、データレイク、エンタープライズアプリケーションなど、数十ものシステムに分散して存在している。それぞれが全体像の一部を保持しているが、それらの断片間の関係性は保持していない。そして、そのギャップこそがエージェントの機能を阻害する原因となる。
グラフスタジオ エンタープライズナレッジグラフを構築し、以下のデータを取り込む
すべてのソースは、完全なオントロジーにわたる関係をマッピングし、そのコンテキストをすべてのソースに提供します。
プラットフォーム上で動作するモデル、エージェント、およびアプリケーション。
スキーマの制約なしに、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、ほぼ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。
AIが見落としていた近道
データがどのように接続されているかを示す意味マップがない場合、エージェントのクエリはすべて最初からやり直しになります。スキーマの発見、名前の解決、推論による結合、行き詰まりなどが発生し、実際の回答が得られるまでに何十回もの推論の反復が行われ、その都度トークンが消費されます。
エージェントに、あらゆるドメインにわたるエンティティ関係の事前構築済みマップを提供し、クエリごとにスキーマ検出を行う必要がないようにします。
LLMがトレーニングデータに含まないビジネスルール、構成ロジック、ドメインセマンティクスをエンコードする
AIの価格設定が消費ベースモデルに移行するにつれて、エージェントの推論コストを削減します。トークン数を減らし、応答速度を速め、クエリあたりのコストを削減します。
自己構築され、成長するにつれて賢くなる知識グラフ
ほとんどの企業向けナレッジグラフプロジェクトでは、レコードが1件読み込まれるまでに、オントロジー設計に数ヶ月を費やす。 Graph Studioはオントロジーを自動生成します 既存のデータソースから取得し、初日から段階的に構築していきます。
希少な専門家による数ヶ月に及ぶ事前モデリングを必要とせず、既存のデータソースからオントロジーを自動生成します。
構成可能なグラフマートで段階的に構築する：既に機能しているものを再構築することなくドメインを追加する
MCPを介してAIエージェントを導入することで建設を加速：以前は数週間かかっていた作業が数日で完了する
持ち出されないエンタープライズメモリ
企業にとって最も価値のある知識は、どのシステムにも存在しない。それは、データが文脈の中で何を意味するのかを理解している特定の人々によって保持されている。彼らが退職すれば、その知識も彼らと共に失われる。
ドメイン専門知識は、文書や個人に閉じ込められるのではなく、明示的なオントロジー関係としてエンコードする。
クエリ実行時に専門家の関与を必要とせずに、すべてのエージェントとアプリケーションがドメイン横断的な知識を利用できるようにする。
チーム構成が変わっても企業コンテキストを維持：グラフは、たとえメンバーが異動しても、メンバーが知っている情報を保持します。
企業全体の資産規模に合わせて構築
ほとんどのナレッジグラフの導入は、本番規模になると限界に達します。Graph Studioは、まさにその限界が生じる段階に対応するために設計されています。
既存のグラフマートを中断したり、オントロジーを再構築したりすることなく、新しいドメインとデータソースを追加します。
既に導入されている企業コンテキストを基盤として、その後のすべてのAIイニシアチブを加速させる
単一のユースケースから企業全体への展開まで、同じアーキテクチャ上で拡張可能。プラットフォームの再構築は不要。
よくある質問
エンタープライズナレッジグラフは、データウェアハウスやデータレイクとどのように異なるのでしょうか？
データウェアハウスは構造化されたレコードを格納します。データレイクは大量の生データを格納します。どちらもシステム間のデータポイント間の関係をマッピングしません。これは、AIモデルやエージェントが正確な推論を行うために必要な情報です。エージェントがサプライヤー、コンポーネント、注文、顧客など、複数のドメインにまたがる質問をする場合、データがどのように接続されているかを把握できるセマンティックレイヤーが必要です。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、その上にセマンティックレイヤーを構築します。
ナレッジグラフの構築にはどれくらい時間がかかりますか？
従来の方法よりも短時間で済む。 Graph Studioのデータ駆動型オントロジー抽出 既存のデータソースからオントロジーを自動生成します。まず自動抽出を行い、その後反復的に改良していきます。グラフはビジネスの成長に合わせて進化し、ゼロから再構築する必要はありません。ほとんどの導入事例では、単一の高価値ユースケース向けに2つか3つのデータドメインから開始し、そこから拡張していきます。
データを新しいシステムに移行する必要があるでしょうか？
いいえ。データは現在保存されている元のシステムにそのまま残ります。 Graph Studio はセマンティックオーバーレイを作成しますソースシステムからのデータをコピーや移行することなく、オントロジーに基づいて接続し、コンテキスト化します。ソースシステムは、信頼できる情報源として維持されます。すべての構成、オントロジー、セキュリティルール、および変換ロジックは、グラフの状態とは独立して保持されます。