知識グラフとは
知識グラフ（Knowledge Graph）とは、実世界の知識をエンティティ（実体）とその間の関係のネットワークとして構造化したデータベースです。「東京 - 首都 - 日本」「アインシュタイン - 発見 - 相対性理論」のように、主語-述語-目的語のトリプル（三つ組）で知識を表現します。
| ひとことで言うと | 「誰が」「何と」「どういう関係か」を点と線で結んだ、知識のネットワーク。 |
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| どこで使う | 検索エンジンの関連情報表示、製品と部品の関係管理、社内ナレッジの整理。 |
| 注意点 | 構築と保守の手間が大きい。関係の定義を最初に決めておく必要がある。 |
知識グラフの構造
知識グラフはグラフ構造で表現され、ノード（エンティティ）とエッジ（関係）で構成されます。エンティティは人物、場所、組織、概念などの実世界の対象を表し、エッジはそれらの間の関係を表します。各エンティティには属性（プロパティ）も付与されます。
1文書を集める社内資料・Web
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2実体を抽出人・組織・製品など
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3関係を判定「所属する」「作る」
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4点と線でつなぐネットワーク化
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5たどって検索関連情報を芋づる式に
代表的な知識グラフ
Google Knowledge Graph はGoogle検索の知識パネルを支えています。Wikidata はWikipediaの構造化データ版で、オープンな知識グラフです。DBpedia はWikipediaの情報を自動抽出した知識グラフです。企業では社内の知識を体系化するためのプライベート知識グラフも構築されています。
知識グラフとNLP
知識グラフは質問応答、情報検索、推薦システム、対話システムなどのNLPタスクと深く関連しています。大規模言語モデルの知識を補完する外部知識源としても注目されており、RAGと組み合わせた活用が進んでいます。