knowlerは、オントロジーをモデルとしてナレッジグラフを生成し、検索機能の強化やリコメンド機能を提供します

インターネット上の情報の潮流の中で探していたものを簡単に見つけることができたり、約束の時間に間に合うように移動する時間を勧めてくれたり、日中に実践すべき運動を提案して健康に気を配ってくれたりなど、私たちが日常的に使用しているシステムの背後には何があるのだろうかと疑問に思うのは当然のことです。

人工知能は、私たちが思っているよりもずっと長い時間をかけて、私たちのポケットやデバイスの中に入り込み、既に開発された（あるいは開発予定の）あらゆる種類のテクノロジーソリューションに組み込まれ、永久的なトレンドとして確立されています。人工知能の社会的インパクトを知るためには、ハイプサイクルに登場するAI関連技術をすべてチェックすればいいのですが、今回はknowlerに関連のあるナレッジグラフを紹介します。

 

知識モデルは、オントロジーを通じて確立されます。オントロジーとは、「共有されている概念化の形式的・明示的仕様」（Thomas R. Gruber, 1993）であり、異なるリソースをリンクするために必要なセマンティクスを表現できるようにし、ナレッジグラフと呼ばれるものを生成します。これは異なるデータスキーマを統合するモデルであり、情報を統合したり、連携してアクセスしたりするための「傘」の役割を果たします。また、オントロジーは、推論ルールによって新たな知識を発見することができます。このようにしてknowlerは、オントロジーモデルと推論ルールを用いてその知識ベースを作成し、それを強力な検索エンジンツールに関連付けることで、自然言語であっても必要なものを正確に探し出すことができるのです。

但し、プロパティグラフは、RDFトリプレットリポジトリ上のオントロジーを通じて情報を統合するだけでなく、ナレッジグラフを様々なknowlerの機能に合わせて特定のビューに変換したり、グラフ上に人工知能アルゴリズムを適用する機能を提供するためにも使用されます。このようにして、knowlerはオントロジーモデルと「プロパティパス」の可能性を最大限に引き出し、データに対して実行する操作の種類に応じて、常に効率的に作業を進めることができます。

要約すると、企業の情報を整理し、関連づけ、データすべての力を誰もが利用できるようにすることで知識に変え、社員の日常業務に付加価値を与えることができる複雑なシステムがknowlerの背景にはあります。

情報提供者：Enrique Solano（everis Smart Knowledge Management (SKM) オフィス Knowlerチーム シニアリードナレッジエンジニア）、Carlos Bobed（SKMオフィス Knowlerチーム コンピュータサイエンス博士）