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
ほとんどの企業はデータの問題を抱えているのではなく、関係性の問題を抱えているのです。データは数十ものシステム（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）に分散しており、それぞれのデータが他のすべてのデータとどのような関係にあるのかを、単一のレイヤーで結びつけることができません。
Graph Studio はそのレイヤーを構築します。エンタープライズ ナレッジ グラフは、以下のデータを取り込みます。
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
シャドウAIは未来のリスクではありません。サイバーセキュリティ責任者の69%が、従業員が禁止されているAIツールを使用していると報告しています。チームごと、あるいはプロジェクトごとに機能するガバナンスモデルは、拡張性に欠けます。 Mendix すべてのアプリ、エージェント、ワークフローにわたってポリシーを一元的に適用するため、ある事業部門に適用されるルールは、すべての事業部門に適用されます。
ポートフォリオ全体にわたって、一貫したセキュリティ、コンプライアンス、およびリスクに関するポリシーを適用する。
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
企業向けナレッジグラフプロジェクトが失敗する原因は、技術にあるのではなく、アプローチにある。つまり、レコードを1件読み込む前に、何ヶ月もかけてオントロジーを設計しなければならないのだ。Graph Studioはこの常識を覆す。
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？
従来の手法よりも短時間で済みます。Graph Studioのデータ駆動型オントロジー抽出機能は、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。自動抽出から始め、繰り返し改良していくことで、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がありません。ほとんどの導入事例では、まず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ソースシステムにそのまま残ります。Graph Studioは、ソースシステムのデータをコピーしたり移行したりすることなく、オントロジーに基づいて接続し、コンテキスト化するセマンティックオーバーレイを作成します。ソースシステムは、信頼できる情報源として引き続き機能します。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。