McKinsey、AIで知識グラフ化

キャプラン氏は知識グラフを、企業が導入に慎重なよく知られた技術として位置づけた。ソーシャルメディア企業は企業より先にグラフの力を理解したと同氏は指摘し、LinkedInやWikipedia、ソーシャルメディアを使う人はすでにグラフを使っていると述べた。同氏が描いた変化は、誰が作業を担うかという点にある。以前は乱雑な情報を評価するには、業務アナリストやデータサイエンティストによる時間と費用のかかる、しばしば不完全な作業が必要だった。今やAIがそのデータを照会し、決定論的な業務ルールをプログラムで作成できると同氏は語った。

マッキンゼー自身のこの技術の活用はEcliptOSを通じて行われる。同社はこれを、エージェント型ワークフローを通じて経営層の戦略と日々の実行をつなぐAIオペレーティングシステムと説明する。キャプラン氏によれば、このシステムはデータベースのグラフとも言え、グラフの柔軟なデータスキーマにより多くのデータベースをつなぐ仮想グラフを作りやすくなる。また同氏は、組織がAIによる改善をどこに適用するかは業務上の優先順位で決めるべきだとし、例として生産性より顧客体験を先に挙げた。ノード間の相互接続が豊かになるほどグラフの知能は高まり、より多くのことを判定できると同氏は述べた。