Neo4j: The Definitive Guide

第1章. たった5日間でグラフから価値を得る方法

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世界はすべてグラフだ2010年代初頭、現代の企業はオンライン・リアルタイム・レコメンデーションや影響分析などのユースケースに、当時ニッチだったグラフを採用した。彼らがリレーショナルデータベースやその他のNoSQLデータベースではなく、グラフデータベースを選んだ理由は、そのパフォーマンス、スケーラビリティ、そしてデータをつなぐリレーションシップをリアルタイムでトラバースする驚異的な能力にあった。グラフは、実世界を映し出す豊かなつながりを捉えていた。

それから10年が経ち、グラフ・テクノロジーは爆発的に普及した。グラフは、初期の使用例を超えて、今日のデータの重要な側面である「複雑さ」に対する答えとなっている。

過去20年間は、データ-データの収集、分析、予測、保護が中心だった。身の回りのあらゆるものがデータを取得している。データを分析し、洞察を提供するためだけに存在する組織もある。また、データの活用がビジネスの成功を左右する組織もある。

クライブ・ハンビーが¹2006年にクライブ・ハンビーが「データは新しい石油だ」と宣言して以来、データから価値を引き出そうとする様々な企業の想像力、創造力、技術革新はとどまるところを知らない。2000年代の最初の10年間におけるNoSQLデータベースの台頭から、今日のジェネレーティブAI（GenAI）の気の遠くなるようなペースに至るまで、我々がデータとの付き合いを終えようとしていないことは明らかだ。我々は確かにデータ時代に生きているが、より重要なのは、我々はコネクテッド・データの有効期間に生きており、価値はコネクテッドにある、ということだ。デジタル・コンシューマとして、私たちは今、関連性が高く、パーソナライズされた体験を期待している。世界はつながっており、世界中のデータは本質的につながっており、デバイスやトランザクションにまたがる私たちのデジタルの足跡は、解明されるべき豊かなストーリーを残している。

多くの大企業は、、様々な企業システム間でデータをサイロ化し続けており、たとえ10年前よりはるかに良い状態であったとしても、隠れた価値を解き明かすためにこれらのシステム間でクエリを実行することは、まだ非実行的である。

組織の隅々からデータを発見し活用することは、一般的にデータエンジニアやサイエンティストに委ねられてきたが、これではアナリティクスやデータ主導の意思決定が、信頼できるデータに日常的にアクセスする必要のある人々からますます遠ざかってしまう。どうすればこれを解決できるだろうか？

グラフはデータを民主化する。グラフは、サイロ化されたデータを、組織のデジタル・ツインであり、進化するビジネス・ニーズに適応できる柔軟性を持ったモデルにまとめることができる。リレーションシップは、このデータを異種システム間で結びつけ、価値の乗数として機能する。突然、誰もがビジネスデータを直接探索し、扱うことができるようになる。アナリティクス・ツールは、信頼できる単一の情報源に接続し、仮説の検証や意思決定の裏付けに必要な洞察を提供し、ビジネスの最前線にいる人々に力を与えることができる。

GenAIの台頭により、ナレッジグラフはさらに顕著になっている。ナレッジグラフは明示的な関係を捉え、制度的知能をデータに近づける。暗黙の関係（意味論に基づく関係）を明らかにするベクトル検索と組み合わせることで、ナレッジグラフは大規模言語モデル（LLM）からのレスポンスを検証された事実に基づかせる。 ...