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株式会社ずんだもん技術室AI放送局 podcast 20250909

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 関連リンク Temporal Knowledge Graphで作る！時間変化するナレッジを扱うAI Agentの世界 AI Agent（AIエージェント）が賢く動くためには、まるで人間が経験や知識を記憶するように、「メモリ」や「ナレッジ」（知識）を持つことが非常に大切です。特に、社内ルールのように時間とともに変化する情報を扱うのは難しい課題でした。この記事では、この課題を解決する「Temporal Knowledge Graph（TKG）」（時間知識グラフ）という最新技術と、その具体的な応用事例について、新人エンジニアにも分かりやすく解説されています。 まず「Knowledge Graph（KG）」（知識グラフ）とは、情報（エンティティ）とその関係性をグラフの形で整理する技術です。これにより、データから複雑な関連性を直感的に理解しやすくなります。最近では、LLM（大規模言語モデル）の進化により、大量の文書から知識グラフを簡単に構築できるようになりました。KGは、単純な事実検索よりも、複数の概念が絡む複雑な推論や深い文脈理解が必要なタスクで特に威力を発揮します。 しかし、従来のKGは時間の変化に対応できません。そこで登場するのが「Temporal Knowledge Graph」（TKG）です。TKGは、情報に「いつ」という時間軸の概念を加えることで、時間とともに変化する情報や動的な変更を扱えるようにした知識グラフです。これにより、AI Agentは新しい情報やユーザーとのやり取りを通じて自律的に学習し、行動を改善していくサイクルを構築できるようになります。 TKGの代表的なフレームワークの一つに「Graphiti」（Zep）があります。Graphitiは、生の入力データ（エピソードサブグラフ）、そこから抽出されたエンティティと関係性（セマンティックエンティティサブグラフ）、さらに高レベルな概念の要約（コミュニティサブグラフ）という3層構造で情報を管理します。LayerXでは、このTKGを活用し、時間変化する申請ルールに対応するAI Agentの概念実証（PoC）を進めています。例えば、自然言語でルール変更を取り込んだり、人間の差し戻しコメントから学習してレビュー精度を高めたり、社内規定の曖昧な部分をAI Agentが自律的に発見・補完するといった、現実世界の課題を解決する機能が検討されています。 TKGを実際に構築する上でのノウハウも共有されています。特に日本語文書からグラフを構築する際は、長い文章を細かく分ける「チャンク化」や、日本語特有の「主語の省略」への対応が重要です。LLMへのプロンプトで、主語を明確にするよう具体的に指示を出す工夫が紹介されています。また、大量のデータを効率的に取り込むための「一括挿入」機能や、テナントごとに情報を分離する「group_id」の活用もポイントです。 構築したTKGやAI Agentの性能を評価することも非常に重要で、グラフの品質指標や、RAG（Retrieval-Augmented Generation）の評価フレームワークである「Ragas」を活用する方法が紹介されています。Temporal Knowledge Graphは、時間変化する動的なナレッジをAI Agentに与えるための強力な基盤であり、今後のサービス開発において競争優位性を生み出す重要な技術として期待されています。 引用元: https://tech.layerx.co.jp/entry/tkg-agent AIコードレビューがチームの”文脈”を読めるようになるまで 〜 レビューの暗黙知を継承する育成コマンド 〜 エムスリーのエンジニアチームでは、開発プロセスにAIコードレビューを導入し、効率とコード品質の向上を目指しています。AIは、変数名のタイポや文法ミス、冗長なコード、セキュリティの脆弱性などを自動で指摘してくれるため、エンジニアはより本質的なロジックや設計といった、考える必要があるレビューに集中できるようになりました。 しかし、AIコードレビューには課題もありました。一般的な指摘は得意ですが、チーム固有の「文脈」や「暗黙知」を理解できない点です。例えば、「プロジェクト全体の設計思想に合っているか」「共通関数を使っているか」「ファイルの置き場所はルールに沿っているか」といった、チームで培われた細かなルールや知見は、AIには判断できませんでした。また、AIに与える指示（プロンプト）の更新も滞りがちで、最新の...
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