拓海先生、最近の論文で「テキストを知識化する」って話が出てきて、部下が勝手に導入を提案してきたんですが、正直ピンと来なくてしてしまいます。要するに何が変わるんでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！今回の研究は、散らばった学術論文を「Knowledge Graph (KG) — ナレッジグラフ」に組み直すことで、研究の関係性や潮流を可視化するのです。大丈夫、一緒に噛み砕いて説明しますよ。
ナレッジグラフは言葉だけ聞いたことがありますが、現場でどう役に立つかイメージしにくいです。Excelで表にするのと何が違うんですか。
良い質問です。簡単にいうと、Excelは表形式で個別の値を扱うが、KGは「人・場所・概念」といった要素（エンティティ）と、それらを結ぶ関係（リレーション）をネットワークとして扱える点が違います。実務でいうと、個別の報告書から誰が誰と何について関わっているかを一目でたどれるようになるんですよ。
なるほど。で、その変換作業は人手でやると膨大になるはず。今回の論文ではどうやってその作業を短縮しているのですか。
そこが肝です。彼らはGenerative AI (GAI) — ジェネレーティブAIと、Large Language Models (LLMs) — 大規模言語モデルを使い、論文のメタデータやアブストラクトから「主語–述語–目的語」のトリプルを自動抽出しています。3点に要約すると、1) 自動抽出で作業量を劇的に下げる、2) 抽出後にフィルタリングで精度を上げる、3) 可視化で意思決定につなげる、です。
それって要するに、膨大な論文をAIが読み取って“人と概念の関係図”を作ってくれるということ？導入すればうちの研究・技術開発の道路地図が見えるようになる、と。
そうですよ。例えるなら、散らばった取引先情報や技術ノウハウのメモをAIが整理して“誰が何を得意にしているか”という地図を作るようなものです。大丈夫、一緒にやれば導入のハードルは下げられますよ。
ただ、AIの結果が間違っていたら困ります。投資対効果を説明するとしたら、どこを押さえればいいでしょうか。
重要な点は3つです。1) 初期は人の目で検証する仕組みを入れること、2) 汎用的な除外ルール（ノイズ語のフィルタ）を用いること、3) 視覚化を通じて意思決定者が直感的に利用できるダッシュボードを用意すること。これで投資の初期リスクを下げられますよ。
具体的には現場で誰がその検証をやるんですか。うちに専門家はいませんよ。
最初は外部の研究者や技術パートナーと一緒に、コアとなる少数の人が検証すればよいのです。重要なのは多人数が毎回検証することではなく、モデルの誤りパターンを早期に見つけ、ルール化するプロセスを作ることですよ。
それなら何とかなりそうです。最後に確認ですが、要するに「AIで論文を整理→関係図を作る→意思決定に使う」という流れで、初期は人がチェックしてリスクを抑える、という理解で合っていますか。自分の言葉でまとめると、そういうことですかね。
その通りですよ。大丈夫、一緒に導入計画を作りましょう。要点を3つにまとめると、1) 自動抽出でスピードを出す、2) 人の検証で品質を確保する、3) 可視化で意思決定に直結させる、です。必ずできますよ。
分かりました。自分の言葉で言うと、「AIで散らばった知見をつなげて可視化し、まずは少人数で精度確認してから現場に展開する」ですね。これで稟議を説明してみます。ありがとうございました、拓海先生。
