本記事では、企業などの組織内に分散している多様なデータを統合してナレッジグラフを作成し、効率的な情報活用を目指す研究を紹介します。

組織内で情報がばらばらに管理されていることによって起こる問題を解決するため、LLMを活用した柔軟で動的な仕組みが提案されています。組織の規模を問わず活用できる可能性があります。

背景

日々の業務の中では、さまざまなデータが大量に生成されています。情報はメール、カレンダー、ドキュメント、チャットログなど個別のシステムに分散して保管されているため、必要なタイミングで活用するのは困難です。

データがそれぞれ独立していると、業務の優先順位や取引先との関係、会議準備に必要な情報を素早く把握できず、データに基づいた正確な意思決定が難しくなります。また、データ同士の関連性が見えにくいため、隠れたトレンドやリスクに事前に気づくことも難しくなります。

こうした課題を解決する手段として、さまざまなデータを意味的に結びつける「ナレッジグラフ」と呼ばれる技術が注目されています。ナレッジグラフは、データ間の関連性をモデル化することで、より高度で包括的なデータ活用を可能にします。
しかし、通常、ナレッジグラフの作り方は、あらかじめ決まった枠組みや特定のシステムに依存することが多く、企業ごとの細かな要望や状況の変化に柔軟に対応できないという課題があります。

そこでLLMに白羽の矢が立ちます。LLMは、自然言語の意味を理解し、文脈から情報を抽出したり関係性を推測したりする能力が高いため、ナレッジグラフをより柔軟で効果的に構築するための技術として期待されます。

このような状況を受けて、今回研究者らは、LLMを活用してさまざまなデータから自動的に情報を取り出し、それらを統合して柔軟で拡張性の高いナレッジグラフを作成するための仕組みづくりに取り組みました。以下で詳しく紹介します。

組織の規模を問わず、データを効果的に統合し、柔軟で動的なナレッジグラフを作ることで、業務上のさまざまな課題の解決を助け、意思決定の質を高められる可能性があります。