データ界のブログや記事を紹介するコーナーです。本編を読むキッカケとなればと思います。
はじめに：Loysさんについて
最近、データマネジメントやナレッジグラフの領域で注目されている人物に、Loys Belleguie（ロイス・ベルギー）さんがいます。Loysさんは、データカタログやメタデータ管理の分野に詳しい専門家で、特に
「ナレッジグラフ（知識のネットワーク）をどう活かすか」に深い知見を持っています。
彼は、データガバナンスやAI活用に関する実践的な記事をMediumに投稿していて、今回はその中のひとつ、「An implementation of an Agentic AI framework powered by a Knowledge Graph (2/n)」
を読んでみました。この記事では、「ナレッジグラフを使って、AIをもっと賢く動かす方法」がわかりやすく紹介されています。
記事の要約：3ステップで賢いAIを作る
Loysさんの記事は、大きく分けて3つの流れで構成されています。
① 知識を集める
社内のデータカタログ、社内ドキュメント、オープンな用語集など、バラバラに存在している情報を一箇所に集めます。これらをベースに、ナレッジグラフ（情報をネットワーク状に整理したもの）を作ります。
② 知識を整理・補強する
集めた情報同士の関係性を整理し、必要に応じて新しい「線」を引いたり、用語を補ったりします。
AIが自動でやる部分もありますが、まだまだ人間のチェックが必要なところもあるそうです。
③ AIに活用させる
ナレッジグラフを使って、AIが質問に答えたり、情報を探したりできるようにします。AIはただデータを読むだけでなく、「関係性」や「文脈」を考えながら動けるようになる、というのがポイントです。
記事のエッセンス：何が大事なのか？
この記事を読んで感じたポイントは、次の3つです。
- AIにちゃんと働いてもらうには、まず知識をきちんと整理することが必要
- ナレッジグラフがあると、AIは「考えながら」動けるようになる
- 今はまだ「人の手」も必要。でもその先には、もっと賢いAIの未来がある
つまり、
データをただ集めるだけじゃダメ。
意味のある「つながり」を作ることで、AIが真価を発揮する。
そんなメッセージが込められていました。
「情報をきちんと整理すれば、AIはもっと役に立つ」という考え方は、どんな仕事にも通じるものだなと感じました。これからのデータ活用やAI時代に向けて、Loysさんの発信はとても参考になりそうです。
また面白い記事があったら紹介します！
🔗 An implementation of an Agentic AI framework powered by a Knowledge Graph (2/n)
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