拓海先生、お忙しいところ失礼します。部下から『リポジトリから自然言語で情報を引き出せるようにしろ』と言われまして、正直どこから手を付けるか分かりません。要するに、うちの現場の履歴や変更履歴を簡単に質問して答えさせられる、そういう仕組みという理解でいいのでしょうか。
素晴らしい着眼点ですね！大丈夫、一緒に整理しましょう。今回の研究は、リポジトリの生データをそのままAIに投げるだけでなく、まずはデータを構造化して“地図”にすることで、AIが正確に答えやすくする手法を示しているんですよ。
地図、ですか。それは要するに、データの関係性を分かりやすく整理するということですか。うちの人間がExcelでやっていることを進化させるイメージでしょうか。
まさにその通りです。ここでの地図はKnowledge Graph（ナレッジグラフ）と呼ばれるもので、関係性をノードとエッジで表現します。難しく聞こえますが、要点は三つです。データを整理する、AIにはその整理を参照させる、そして自然言語の問いを正確なデータ抽出クエリに変換する、という流れですよ。
なるほど。で、実務的にはその“変換”をやるのがLLMということですか。LLMって確か名前だけ聞いたことがありますが、正確にどの程度頼っていいものなのでしょうか。
LLMはLarge Language Model（大規模言語モデル）の略で、人の言葉を理解して文章を作るのが得意です。ただし単独だと推測で答えることがあり、正確さが必要な業務ではナレッジグラフのような確かな“参照先”と組み合わせると効果的です。要点を三つで言うと、自然言語理解、クエリ生成、外部データ参照の補助、です。
それで、実際にうまくいったかどうかはどうやって確かめたのですか。投資対効果を考えると、導入しても誤った回答ばかりでは意味がありません。
評価は実データで行っています。オープンソースのリポジトリを使って複数の質問を投げ、LLMとナレッジグラフの組合せがどの程度正しいデータを返すかを測りました。結果として、組合せによる向上が確認され、特に複雑な問いや関係性を問う質問で差が出る、という結論です。
これって要するに、AIだけに頼らず“地図”を用意してAIに参照させることで、誤答を減らし業務に使えるレベルの信頼性を上げるということですか。
その通りですよ。大丈夫、一緒に進めれば必ずできますよ。まずは小さなリポジトリでナレッジグラフを作って、典型的な質問で検証する。次にLLMの出力をクエリに落とすテンプレートを整え、最後に運用で監視と改善を繰り返す。要点は三つ、段階的導入、検証ループ、そして運用監視です。
わかりました。自分の言葉で整理すると、まずデータを関係性ごとに整理して“参照できる形”にし、それをAIに参照させることで現場の質問に正確に答えさせる。段階的に試して改善することで投資対効果を見極める、という理解で間違いありませんか。
