プレスリリース配信元：AIVALIX
ナレッジグラフを活用した段階的質問応答手法「KGRAG」により、高精度かつ効率的な探索を実現
AIVALIX株式会社（本社：東京都世田谷区、代表取締役社長：中山太洋、以下「AIVALIX」）は、インディゴ株式会社（本社：東京都世田谷区、代表取締役社長：大島智樹）との共同研究チームにより、第67回 人工知能学会 セマンティックウェブとオントロジー研究会（SIGSWO）にて、「Knowledge Graph Retrieval Augmented Generation（KGRAG）」 に関する共同研究論文を発表いたしました。
■ 論文概要
論文タイトル：
「KGRAGにおける探索範囲の限定を目的とした、段階的サブグラフ抽出及びマルチホップ質問応答手法の検討」
本研究は、ナレッジグラフを活用した多段階質問応答（Multi-hop Question Answering）における探索空間の爆発的増加と計算負荷の課題に対し、「型情報（type）・ベクトル類似度・言語モデル評価」を組み合わせた段階的な剪定手法を提案したものです。
提案手法では、質問文から推論すべきエンティティ型の連鎖（type path）を学習し、これに基づいてサブグラフ探索を段階的に絞り込みます。さらに、埋め込み類似度と大規模言語モデル（LLM）による再ランキングを組み合わせることで、高い正答率と探索効率の両立を実現しました。
実験では、映画ドメインのベンチマークデータセット「MetaQA」を用い、従来のRAG手法に比べて探索効率を大幅に改善し、LLMの呼び出し回数を削減することに成功。AIの計算コストを抑えながら、複雑な質問にも安定して対応できることを確認しました。
発表論文のダウンロードはこちら：https://doi.org/10.11517/jsaisigtwo.2025.SWO-067_01
■ 研究成果のポイント
- 型情報（type path）による探索空間の段階的制御
T5モデルにより質問からtype連鎖を生成し、探索範囲を明示的に制約。
従来の単純なベクトル検索では不可能だった構造的制約に基づく高精度推論を実現。
- ベクトル類似度 × LLM再評価のハイブリッド設計
ベクトル剪定で候補を広く残し、LLM Rerankerで精密に選定。
計算資源を抑制しながら精度を向上させる、分業型の階層パイプラインを提案。
- MetaQA実験での有効性確認
多段階質問（3-hop）における性能改善を確認。
■ 今後の展望
本研究は、生成AIとナレッジグラフを統合した新たな知識活用基盤として、産業分野におけるナレッジ継承・意思決定支援・異常要因推定などへの応用が期待されます。
AIVALIXでは、本技術を応用し、特にインフラ・プラント・製造領域における「ナレッジグラフ × 生成AI」プラットフォーム（KGRAG）の社会実装を進めてまいります。
■ 共同研究チームを牽引する当社CTOの大島のコメント
AIVALIX 取締役副社長 大島虎太郎
今回の研究では、ナレッジグラフの“構造”を言語モデルがどう活かすかに焦点を当てました。
質問から型の連鎖を生成し、探索空間を段階的に制御することで、AIが“考える過程”そのものを最適化できるようになりました。
今後はこの手法を、インフラ・プラント・製造領域でのナレッジ継承や意思決定支援など、実務に根ざした知識活用AIへと展開していきます。
■ AIVALIX株式会社について
Mission: Resilient infrastructure. Powered by AI.
日本をはじめ世界各国で、社会インフラの老朽化や熟練技能者の減少が深刻化しています。上下水道・ガス・プラント・ビル・鉄道・バス・道路・通信など、生活と経済を支えるあらゆるインフラが、更新の遅れや人材不足、ノウハウの属人化といった構造的課題を抱えています。その結果、事故リスクの増大や運用効率の低下、技能伝承の断絶が進み、都市機能や産業活動の持続可能性を脅かしています。
AIVALIXは、こうした社会インフラ領域の課題に真正面から取り組む東大発AIスタートアップです。点検・維持管理・更新といったインフラメンテナンスの全プロセスを最適化・自動化するAIプラットフォームを開発し、現場知と先端技術を融合させることで、社会全体のレジリエンスを高める仕組みを提供します。
私たちが目指す「レジリエントなインフラ」とは、単に壊れにくいことではありません。変化やトラブルに柔軟に対応し、迅速に回復できる――そんなしなやかで強靭な社会基盤を意味します。そして、そのレジリエンスをAIによって高めていくことは、もはや選択肢ではなく、次の時代を支える必然です。
AIVALIXは、AI技術と現場の知見を掛け合わせ、レジリエンスに満ちた次世代の社会インフラを築くことを使命としています。
そして私たちは、インフラメンテナンス業界における世界一のDX／AIプラットフォーマーを目指し、持続可能で強靭な社会を支える新たな標準を創り出していきます。
採択歴
- 三菱地所×01Booster共催「01 Start Next」
- 東京都主催「TIB STUDIO」
- INTLOOP主催「INTLOOP Ventures Accelerator」第1期
- Google主催「Founders at Campus community」第1期
- 経済産業省主催 J-StarX（UC Berkeley 若手起業家コース）
受賞歴
- 2025/5/9 東京都主催 SusHi Tech Tokyo 2025「出世魚ピッチ」審査員賞
- 2025/6/14 「Next GenAI Summit powered by DeNA」最優秀賞【優勝】
- 2025/6/19 第7回「Startups Emergence Ecosystem」（Gold Sponsor: NTTデータ）Grand Prize【優勝】
- 2025/6/28 「U25 TORYUMONピッチ」AWS賞・DeNA賞
- 2025/7/10 「JAFCO SEED Pitch 2025」大賞【優勝】
- 2025/9/30 「INTLOOP Ventures Accelerator」第1期 最終ピッチ 最優秀賞【優勝】
- 2025/10/7 Generative AI Conference TOKYO（主催：AWS / ANOBAKA / DeNA / キャナルベンチャーズ / サーバーワークス / ニッセイ・キャピタル）最優秀賞【優勝】
- 2025/10/29 住友不動産ベンチャーサミット2025「Ignition Stage」2nd WINNER【準優勝】
会社概要
■ 本件に関するお問い合わせ先
AIVALIXでは現在、生成AIとナレッジグラフを活用した「KGRAG」技術の社会実装に向けて、現場データや技術文書など、知識活用に関する実データをご提供いただける企業・自治体・研究機関の皆さまを広く募集しております。
現場の知見と最先端のAI技術を掛け合わせることで、産業分野における知識継承・判断支援・保全効率化を実現し、よりレジリエントで持続可能な社会基盤の構築を目指しています。
PoC開発・業務連携・研究など、多様な形での共同検討が可能ですので、ご関心をお持ちの方は、ぜひお気軽にご連絡ください。
また、本取り組みは「知識活用による生産性革新」「AIの説明可能性」「産業DX」といった社会的テーマにも直結しております。 取材・掲載をご検討いただけるメディア関係者の皆さまからのご連絡も、心よりお待ちしております。
AIVALIX株式会社 広報担当
Email：info@aivalix.co.jp
電話：080-1383-0702
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