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ナレッジグラフは、データポイントが関係によってリンクされ、グラフのような構造を形成する情報の構造化表現である。オブジェクト、概念、イベントなどのエンティティを結びつけることで、ナレッジグラフは機械やシステムが複雑な関係や文脈情報を理解することを可能にする。データを整理するためのこの構造化されたアプローチは、人工知能（AI）や機械学習（ML）において、自然言語理解、推薦システム、セマンティック検索などのタスクに広く使用されている。
ナレッジグラフは3つの主要コンポーネントから構成される：
これらのコンポーネントが連携することで、複雑なクエリや洞察を可能にするグラフベースのフレームワークが構築されます。エンベッディング（Embeddings）のような関連概念についてはこちらをご覧ください。エンベッディングは、計算タスクのためにエンティティをベクトル空間で表現するためによく使用されます。
Google のような検索エンジンは、検索結果を向上させるためにナレッジグラフを利用している。例えば、「Ultralytics YOLO 」を検索すると、検索エンジンはナレッジグラフから抽出された企業とそのモデルの関係など、関連する詳細をナレッジパネルとして表示することができる。
NetflixやAmazonのようなプラットフォームは、パーソナライズされたレコメンデーションを提供するためにナレッジグラフを利用している。ユーザー、商品、行動の関係を分析することで、これらのシステムはユーザーが喜びそうな商品を提案することができる。レコメンデーション・システムとAIテクノロジーとの統合について、さらに詳しくご覧ください。
ナレッジグラフは、Neo4jのようなグラフデータベースを活用して、リレーショナルデータを効率的に格納し、クエリを実行する。RDF（リソース記述フレームワーク）やSPARQL（SPARQLプロトコルとRDFクエリ言語）のようなセマンティック技術を統合し、高度な推論とクエリ機能を可能にすることが多い。
グラフ・ニューラル・ネットワーク（GNN）を含む機械学習モデルは、知識グラフを分析し、そこから洞察を引き出すために頻繁に適用されている。GNNはパターンを学習し、エンティティ間の新たな関係を予測することができるため、知識グラフを拡張・改良するための強力なツールとなる。
ヘルスケアでは、ナレッジグラフは診断や治療計画を強化するために使用される。例えば、グラフは症状、病気、治療法を結びつけ、AIシステムが正確な診断を提案できるようにします。ヘルスケアにおけるAIとその変革的影響について、詳しくはこちらをご覧ください。
ナレッジグラフは、道路標識、車種、交通ルールの関係をマッピングすることで、自律走行に役立っている。この文脈理解により、自動運転システムは情報に基づいた意思決定を行うことができる。自動運転におけるAIがこのような技術をどのように活用しているかをご覧ください。
ナレッジグラフは、AIやMLの進歩とともに進化し続けている。Ultralytics HUBのようなツールは、AI主導の洞察とナレッジグラフの統合を合理化し、企業がその可能性を最大限に活用できるようにする。ナレッジグラフをマルチモーダルモデルのようなテクノロジーと組み合わせることで、拡張現実や会話AIなどの領域における新しいアプリケーションが可能になりつつある。
まとめると、ナレッジグラフは相互接続されたデータを整理し活用するための汎用的なフレームワークを提供する。ナレッジグラフの応用範囲は業界をまたがり、AI技術の進歩とともに拡大し続け、イノベーションと効率化の新たな機会を提供している。
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