Rapidminer Graph Studioは、オープンなW3C標準ベースのオントロジーに基づいて構築されたエンタープライズ規模のナレッジグラフプラットフォームです。これにより、組織は製造、サプライチェーン、品質、財務など、あらゆる分野のデータを、データを移動したり複製したりすることなく、統一されたクエリ可能なセマンティックレイヤーに接続できます。

従来のグラフデータベースソフトウェアとは異なり、Rapidminer Graph Studioは完全なナレッジグラフプラットフォームです。自動オントロジー生成、インメモリデータ変換、エンタープライズ規模のクエリ、AIエージェントの統合とガバナンスをすべて1つのソリューションで処理します。これはシーメンスDigital Industries Software ポートフォリオの一部であり、エージェントエンタープライズポートフォリオ内のエンタープライズナレッジグラフ機能です。

ナレッジグラフは、現実世界のエンティティ（製品、サプライヤー、顧客、バッチ）と、それらの間の明示的な名前付き関係を、共有オントロジー（意味の正式な定義）に従って整理されたセマンティックレイヤーです。

従来のリレーショナルデータベースでは、リレーションシップは暗黙的であり、テーブル間のJOIN操作に埋もれています。ナレッジグラフでは、人間関係は第一級です。ミリ秒単位で直接移動できます。1つのクエリで、「サプライヤーXから始める → すべてのコンポーネントを検索する → それらが使用されている製品を検索する → 遅延の影響を受ける顧客を探す」という答えが、複数のシステムにまたがってリアルタイムで得られます。

あなたの組織は、次のような場合にナレッジグラフを必要とします。

• 複数のシステム（ERP、CRM、PLM、MES）にデータがあるが、何週間もカスタム開発しないと分野間の質問に答えられない
• 根拠のある事実に基づくコンテキストを必要とするAIエージェントまたはLLMを利用したアプリケーションを構築している
• 複雑な分析クエリには、数秒ではなく数時間から数日かかります
• 規制遵守のためにはエンドツーエンドのトレーサビリティが必要です

Rapidminer Graph Studioは完全なプラットフォームとして出荷されます。機能階層、ユーザーごとの料金、アドオンモジュールはありません。中核となる機能は次のとおりです。

• Rapidminer Graph Studioは完全なプラットフォームとして出荷されます。機能階層、ユーザーごとの料金、アドオンモジュールはありません。中核となる機能は次のとおりです。
• オントロジーの自動生成と管理-何ヶ月もかけて手動でモデリングするのではなく、数週間でデータソースから直接オントロジーを生成します
• Graphmart Paradigm — ビジネスとともに進化する、構成可能で段階的に構築可能なナレッジグラフのデプロイメント
• インメモリMPPクエリエンジン（Graph Lakehouse）— 何十億ものエンティティにわたる超高速で複雑なクエリのための超並列処理
• グラフ内変換 — 外部のETLツールを使用せずに、企業規模でインメモリでナレッジグラフを変換して充実させましょう
• AIとエージェントの統合 — 主要なAIエージェント向けのMCP（モデルコンテキストプロトコル）互換性、LLMとBIツール用のSPARQL、REST、Pythonインターフェイス
• データGovernance とSecurity — 役割ベースのアクセス制御、データリネージュ、監査、コンプライアンストラッキング
• オープンスタンダード — ネイティブW3C RDF、OWL、SPARQL 1.1、SHACL — ベンダーロックインなし

Rapidminer Graph Lakehouseは、Rapidminer Graph Studioのすべてのナレッジグラフデプロイメントを支える、高性能なインメモリMPP（大規模並列処理）クエリおよび変換エンジンです。

主な特徴:

• クエリのワークロードを複数のノードに分散して並列実行します。複雑な分析クエリは、数時間ではなく数秒で返されます
• インメモリ処理は、頻繁にアクセスされるデータを1秒未満の応答時間でキャッシュします
• Kubernetesネイティブ — クラウド環境（AWS、Azure、GCP）にデプロイし、水平方向にスケーリングします
• 大規模で実証済み — 現在、生産量は数百億トリプル、ベンチマークは1兆トリプル
• W3C標準 — RDF、OWL、SPARQL 1.1、およびSHACLのネイティブサポート

これは、Rapidminer Graph Studioを従来のセマンティックグラフデータベースソフトウェアと区別するアーキテクチャです。これは単なるスケーラブルなグラフデータベースではなく、スケーラブルな分析グラフエンジンです。

グラフマートは、Rapidminer Graph Studio 内の自己完結型のナレッジグラフデプロイメントです。各Graphmartは次のものを組み合わせています：

• 構成可能なレイヤー — ソース → リンク → ナレッジグラフを段階的に構築するエンリッチメントレイヤー。各レイヤーは個別に更新可能で安全です。
• オントロジー — エンティティと関係の意味を定義する自動生成オントロジー、リンクオントロジー、正規オントロジー
• 専用のグラフ・レイクハウスMPPエンジン-高性能なクエリ用
• Security 構成 — レイヤーとグラフレベルでのロールベースのアクセス制御

複数のGraphmartsは、オントロジーを共有しながらさまざまなユースケースやビジネスドメインに対応できます。これにより、組織とともに成長する、構成可能でスケーラブルなナレッジグラフアーキテクチャが可能になります。

Rapidminer Graph Studioは、エンタープライズAIエージェントのコンテキスト基盤となることを目的として構築されています。LLMが幻覚を起こすのは、あなたの特定の事業に関する根拠のある事実に基づく知識が不足しているからです。Graph Studioは、AIエージェントが正確で追跡可能な回答をクエリできるセマンティックナレッジグラフを提供することでこれを解決します。

主なAI統合機能：

• MCP（モデルコンテキストプロトコル）— 主要なAIエージェントは、プログラムでナレッジグラフをリアルタイムで構築、クエリ、管理できます
• SPARQL/REST APIs — どのLLMまたはエージェントフレームワークでもナレッジグラフをクエリできます
• セマンティック・グラウンディング — エージェントは、幻覚的な回答ではなく、事実に基づいた、人間関係を意識した回答を得ます
• リアルタイムのインタラクティブなクエリ — メモリ内のMPP速度により、エージェントは事前に作成されたクエリを必要とせずにインタラクティブにデータを探索できます
• RAG+ Knowledge Graphハイブリッド — 構造化されたナレッジグラフクエリと非構造化文書検索を組み合わせて、両方の長所を活かします

はい、これはAI導入に関する主要なバリュープロポジションの1つです。LLMは、組織の特定の最新の構造化された知識にアクセスできないため、もっともらしいように聞こえますが、実際には正しくない答えを出します。

Rapidminer Graph Studioはセマンティック・グラウンディングを提供します。AIエージェントはナレッジ・グラフに次のような事実を問い合わせます。

• 追跡可能 — すべての回答はソースデータにリンクされています
• 関係を意識する — エージェントは、特定の事実だけでなく、エンティティがドメインを越えてどのようにつながっているかを理解しています
• 現在 — ナレッジグラフには、静的なtraining スナップショットではなく、企業のライブデータが反映されています
• 説明可能 — 推論経路は監査可能で、ブラックボックスではありません

そのため、ナレッジグラフテクノロジーは、単なるパフォーマンスの最適化ではなく、エンタープライズグレードのエージェントAIに不可欠です。

Graphmartのパラダイムは、反復的で構成可能なナレッジグラフ開発に対するRapidminer Graph Studioのアプローチです。データを読み込む前に完璧で完全なオントロジーを必要とする（ほとんどのKnowledge Graphプロジェクトで行き詰まっていた従来のアプローチ）代わりに、Graphmartsでは次のことが可能になります。

• ソースレイヤーから始める — 最初のデータソースからオントロジーを自動生成し、すぐにクエリを開始します
• リンクレイヤーの追加 — 追加のデータソースとドメインを段階的に接続します
• エンリッチメントレイヤーの追加 — 変換、ビジネスルール、正規語彙を適用します
• インメモリで進化 — ゼロから再構築せずにグラフを更新して改良できます

各レイヤーは個別に更新可能、セキュリティ保護可能、および構成可能です。つまり、再構築しなくても、ナレッジグラフはビジネスとともに拡大します。