AIの可能性を解き放つ：グラフとAIでデータを変革

今日のデータ駆動型環境において、人工知能（AI）は産業を変革する驚異的な可能性を秘めています。しかし、幻覚、信頼性の懸念、説明可能性の欠如といった障害が、広範な採用の妨げとなることがよくあります。この記事では、データ分析を2Dから3Dにシフトさせ、グラフとAIを活用することで、これらの技術の完全な可能性を引き出し、より信頼性が高く洞察に満ちた結果を提供する方法を探ります。

主なポイント

• グラフデータとAIによるデータ変換は、分析能力を向上させます。
• 説明可能なAIは、信頼性と採用の課題に対処できます。
• 知識グラフは、AIの洞察にコンテキストと関係性を提供します。
• ゼロトラストセキュリティモデルは、信頼性の高いAIアプリケーションを保証します。
• グラフデータベースは、AIエージェントが現実世界の問題に取り組む力を強化します。

グラフとAIでデータを変革する力

2Dデータ分析の限界を理解する

従来のデータ分析は、スプレッドシートやリレーショナルデータベースのような2次元（2D）形式に依存することが多いです。これらは単純なタスクには適していますが、現実の多くのデータセットに存在する複雑な関係性やコンテキストの詳細を捉えるのには苦労します。たとえば、スプレッドシートで金融取引を閲覧する場合、支払者、受取人、その他の関連エンティティ間のつながりを迅速に特定することは難しいです。2D形式は、これらの関係性を効果的に分析する能力が通常不足しています。AIの出力が本当の意味で説明可能だったら素晴らしいと思いませんか？

それがまさに問題です。現在のシステムとユーザーは、データを行と列として見ています。

そのため、Data2の顧客の一部は、AIの運用においてより高い透明性、説明可能性、洞察を一貫して求めてきました。失敗が許されない環境では、これがさらに重要になります。

第三の次元を取り入れる：グラフデータベースとAIの導入

グラフデータベースは、データをノードとエッジとして表現し、相互接続された情報の3次元（3D）ネットワークを作成することで、魅力的な代替手段を提供します。このアプローチにより、複雑な関係性をより自然かつ直感的に表現できます。AIとグラフデータを組み合わせることで、従来の方法を上回る強力な分析能力が開かれます。

グラフデータベースは、次のような質問に答える際に輝きます：

• あなたのデータは他のものとどのように関連していますか？
• 「これ」について教えてください。

リレーショナルデータベース（ExcelやSQLなど）とは異なり、グラフはデータポイントをより広範につなげますが、各接続にはより多くの労力が必要です。

実際には、次のようになります：

• 相互接続された概念の視覚的表現。
• 何が何とつながっているかを簡単に見る。
• データ構造内のエンティティや関係性の間の接続組織をクロールする。

ジョン・ブリュートンは、Data2のアプローチの力は、インテリジェンスおよびアナリティクスチームがデータ構造内のエンティティと関係性の間の接続組織をクロールするのを助ける点にあると述べています。

説明可能なAIの利点

グラフとAIでデータ分析を変革する主な利点の一つは、説明可能なAI（XAI）の実現です。これは、AIによる決定の背後にある推論を人間が理解できるようにし、信頼と透明性を促進します。

説明可能性は、医療、金融、政府などの分野で特に重要であり、そこでは説明責任と透明性が不可欠です。これはモデルのドリフトを軽減し、AIの出力に対する信頼を高めます。

• 出力の有効性を証明することでリスクを軽減し、賛同を得る。
• AIの決定の「どのように」「なぜ」を理解し、監査と説明を改善する。

ダニエル・ブコウスキーは、Data2の目標の一つは、追跡可能で透明かつ説明可能な結果を構築することだったと述べています。

Data2：グラフとAIでデータを変革

高リスク産業向けに構築

Data2は、ジョン・ブリュートンのリーダーシップのもと、2023年半ばに立ち上げられ、次のような高リスクシナリオを扱う産業にサービスを提供することを目指しています：

• 防衛
• インテリジェンス
• エネルギー
• 金融
• 医療

彼らのソフトウェアプラットフォームは、データの追跡可能性、説明可能性、透明性に焦点を当てています。

Data2は、CursorやGitHub CoPilotなどのツールを活用してコード開発を効率化しています。

Data2がNeo4jを活用してデータを接続する方法

Data2は、Neo4j知識グラフを基盤として構築されており、多様なソースからデータを統合し、AIを適用してデータとそのコンテキストをより良く理解できるように設計されています。Neo4jは、データの意味を理解するために接続をクロールすることを簡素化し、AIアプリケーションを強化します。

Neo4jの強みには以下が含まれます：

• リニアなデータシートとは異なり、固定の開始点がない。
• データ構造内の関係性を理解し、すべてのポイントをシームレスに接続する。
• AIとの柔軟性により、追跡可能で透明かつ説明可能なソリューションを可能にする。

MicrosoftやGoogleなどの主要企業も同様の理由でNeo4jに依存しています。

変革的なデータ分析のための実践的なステップ

グラフデータベースとAIの変革的な可能性を活用するには、以下のステップを実行してください：

1. データ内の主要な関係性を特定する。
2. 適切なデータ構造（グラフ、ベクトルデータベースなど）を選択する。
3. すべての接続とそのコンテキストを追跡しながら、非構造化データを埋め込む。
4. 接続をコンテキスト化することでグラフデータを充実させる。
5. 透明性のために説明可能なAI技術を実装する。
6. 高リスクアプリケーションのためにゼロトラストセキュリティを優先する。
7. トレーニングとドキュメントに投資する。

Data2の価格Manhwa>

エネルギー、防衛、金融などの産業向けにカスタマイズされたソリューションを検討するために、Data2との相談をスケジュールしてください。彼らのウェブサイトには、いくつかの高レベルのユースケースが記載されています。

グラフデータベースとAIのメリットとデメリット

メリット

• 複雑なデータセットの関係性分析の強化。
• AIアルゴリズムによるコンテキスト理解の向上。
• より高い透明性のために説明可能なAIモデルを可能にする。
• 技術コストが低下するにつれて推論能力の向上。

デメリット

• 複雑な実装と管理には専門知識が必要。
• グラフデータベースとAIモデルのスケーリングはコストがかかり、困難である可能性がある。
• AIアルゴリズムは、トレーニングデータからバイアスを継承し、不公平な結果につながる可能性がある。

Data2の主要機能

Data2は、高リスク産業でAIを活用可能かつ信頼性の高いものにするために設計されました。主な機能には以下が含まれます：

• 認知の連鎖：生データから洞察までのAI推論の追跡可能性。
• ゼロトラストセキュリティモデル：すべてのノードでセキュリティとデータの完全性を確保。
• ノーコードツール：ベクトルストア、グラフデータベース、可視化を単一のインターフェースからアクセス。

Data2のユースケース

Data2は、次のようなビジネス課題に対処します：

• 詐欺検出。
• 内部脅威の防止。
• 脅威の軽減。
• 患者360ビュー。
• ソーシャルネットワーク分析。

よくある質問

AI採用の一般的な障壁は何ですか？

幻覚、信頼性の問題、説明可能性の課題が、広範な採用を妨げています。

説明可能なAIが最も必要な産業はどれですか？

エラーの許容度がゼロである産業—防衛、インテリジェンス、エネルギー、金融、医療など—が主要な候補です。

知識グラフとは何ですか？

知識グラフは、現実世界のオブジェクト、イベント、概念の相互接続された説明の集合です。

Data2はグラフデータベースですか？

いいえ、Data2はNeo4jグラフデータベース上に構築されたプラットフォームです。

グラフデータベースとAIの未来

グラフデータベースとAIの融合は、データ分析、知識発見、インテリジェントな意思決定において計り知れない可能性を秘めています。両者の強みを組み合わせることで、