グラフの復活：グラフの年ニュースレター2023年春

Graph Revival Graph Newsletter Spring 2023

新しいグラフの種類とグラフ年報の新時代

グラフに関するすべてを年々追跡する「グラフ年報」が、長い休止期間の後に戻ってきました。

ニュースレターの進化がドメインの進化に続いている方法や、関与する方法、産業ニュース、分析を読んで、以下を学んでください：

• グラフとグラフ年報の進化
• ナレッジグラフは会話モードで
• グラフデータベースの成長は幻滅の谷を通過して堅調に
• グラフAIは研究で注目を集め、産業に進出している
• グラフ分析が大規模かつリアルタイムに
• フォーシュエアグラフ、最初のジオスペーシャルナレッジグラフ
• Personal Knowledge Graph本、PKGに関する最初の本

グラフの進化とグラフ年報

グラフ年報の前回発行からはたくさんの水が流れました。グラフのような多様かつ急速に進化するものにとって、2年は長い時間です。編集者からの手紙があり、休止期間中に何が起こったか、そして次に何が起こるかの要約があります：

グラフのランドスケープの進化については、いくつかの変化がありました。ニュースレターは休憩を取ったかもしれませんが、グラフに関するすべてを年々追跡することは止まりませんでした。以下のセクションでは、ナレッジグラフ、グラフデータベース、グラフ分析、グラフAIが今日どこにあり、どこに向かっているかを評価します。

• PythonとRにおける機械学習アルゴリズムの比較
• 事前学習済みのViTモデルを使用した画像キャプショニングにおけるVision Transformer（ViT）
• TensorFlowを使用して責任あるAIを構築する方法は？

グラフ年報をしばらくフォローしている場合、ここで編集者の私、ジョージ・アナディオティスになります。2000年代初頭以来、何らかの形でグラフに関与しています。グラフデータベースのプロトタイプを構築したり、受賞したグラフR&Dの一員であり、グラフデータベースを本番で使用するチームをリードした経験があります。

過去数年間、私はグラフテクノロジーをカバーするアナリストおよびライターとして活動しています。独立した専門家としてベルリンで開催されたW3C Web Standardization for Graph Dataイニシアチブに参加し、グラフデータベースやそれ以上のものに関する3つのレポートや数多くの記事を執筆してきました。また、Connected Data Worldを主催し、グラフ年報を編集しています。それだけではありません。

それはたくさんですので、何かを諦めなければならないことがあります。これが休止期間を引き起こしたこと、そしてグラフ年報が変わる理由です。ニュースレターは従来、私自身によって編集され、ナレッジグラフ、グラフデータベース、グラフAI、データサイエンスに関する産業ニュースの短い抜粋が並んだ長いリストでした。それは維持できませんでした。

グラフの進化とグラフ年報

今後、ニュースレターは短くなり、私自身のグラフに関する作品からの長い引用、簡潔な編集、および分析が特集されます。産業や研究からのアップデートは引き続きYotG TwitterおよびLinkedInアカウントで公開されます。最新情報をフォローし、貢献に興味がある場合はお気軽にお問い合わせください。

YotGのウェブサイトはリニューアルされました。見た目が良く、ナビゲーションが容易になっていますが、最大の変更点は、YotGのリソースリストが対応するセクションの下にあることです。閲覧、検索、学習、共有を自由に行ってください。

おもしろい事実＃1：3,000以上のバックログの分類はChatGPTの少しの助けを借りて行われました。

最後に、いつでもYotGに連絡して質問や招待をしたり、ニュースアイテムを提出したり、スポンサーまたはプロフェッショナルサービスについて問い合わせたりできます。

• 質問や招待をする
• ニュースアイテムを提出するまたはその他の貢献をする
• スポンサーされたコンテンツまたは専門サービスについて問い合わせる

ナレッジグラフは会話モードで

ChatGPTの出現とその後のハイプは、異なるドメインの人々がLarge Language Model（LLM）技術を自分たちの利益に活用する方法を考えるようになりました。ナレッジグラフも例外ではありません。ディーン・アレマンが語るように：

「私がChatGPTとLLMに関して読んでいることのかなりの部分は、LLMの弱点が人々のお気に入りのテクノロジーの使用によってどのように解決されるかについてです。これはおそらく、人々が自分自身のペットテクノロジーに興味を持っているグループに出入りしているためだと思います。

私は知識グラフ技術の推進者であり、多くの年間、LLMsを有用にする鍵は知識グラフと組み合わせることだと考えてきました。しかし、私も次の作家たちと同じように、このことについて罪を犯しています。

知識グラフとLLMsを組み合わせる方法については、たくさんのアイデアがあります。それらのほとんどは、以下の3つのカテゴリーのいずれかに分類されます。LLMを使用して新しい知識グラフを作成する、LLMを使用して既存の知識グラフにアクセスする、または知識グラフを用いてLLMを拡張する。現在進行中の多数の取り組みや実験がありますが、ここではその中からいくつかを共有します。

言語モデルガバナンスにおける知識グラフの力を利用する

GraphGPTは、入力文に含まれる人と固有名詞の関連性の知識グラフを作成します。GraphGPTは、スタンフォード大学の研究者であるVarun Shenoyによって作成され、GPT-3を使用しています。

Peter Lawrenceは、知識グラフがLLMを促進または微調整することができることを示しています。彼は、プロセスプラントのRDF知識グラフ（デジタルツインの核）を使用して、OpenAIのGPT LLMを促進または微調整する方法を説明しています。面白い事実＃2：これは私たちが2020年に呼んだものです。

UBSの知識グラフエンジニアであるTony Sealeは、言語モデルガバナンスにおける知識グラフの力を利用することを提案しています。これには、知識グラフのオントロジーとの整合性が含まれます。つまり、知識グラフのオントロジーで定義された概念を活用して、言語モデルを制約することです。

グラフデータベースの成長は幻滅期を乗り越えて堅調に推移しています

YotGグラフコレクションの最初のアイテムの1つは、Markets and Marketsによるグラフデータベース市場予測レポートでした。2018年初頭には、レポートは2017年のグラフデータベース市場規模を7億ドルと評価し、2023年には24％の複合年間成長率（CAGR）で2.4億ドルに達すると予測しました。

それはかなり重要で楽観的ですが、実際に実現したのでしょうか？

最近のMarkets and Marketsによるこのレポートの最新の更新では、2021年のグラフデータベース市場規模は19億ドルと推定され、2026年には22.5％のCAGRで51億ドルに達すると予測されています。

これらの推定を以前の推定と比較することは実質的に不可能ですが、その点では予測はほぼ的中しているようです。CAGRはやや低下しましたが、依然として高く、市場は成長の可能性を秘めています。ただし、一直線の成長ではありませんでした。Gartnerのハイプサイクルを真剣に受け止めると、グラフデータベースはおそらくまだ幻滅期を乗り越えているのです。

グラフデータベースの有用性が疑問視される可能性があることを意味します。また、最近の経済的な不況もグラフデータベース市場に影響を与えています。いくつかのベンダーは解雇の波の一部であり、他のベンダーはリーダーシップを変更し、資金調達が遅れ、経済的状況は売上に影響を与えていると報告されています。

しかし、進歩が停滞しているわけではありません。グラフデータベースへの投資は消えていません。それどころか、グラフデータベースはよりアクセスしやすくなり、クラウドサービス、ビジュアルインターフェース、そして会話インターフェースなどを追加することで進化し続けています。

RDFおよびLPGグラフデータベースは、RDF-starを通じて収束し、RDFをプロパティグラフとして操作できるようにするRDFのアップデートと、2024年に一般に利用可能になると予想される新しい国際標準クエリ言語であるGQLを介して収束しています。

グラフデータベースを解読し、適切なソリューションを選択するための決定を下す場合は、YotGグラフデータベースレポートをチェックして、詳細なベンダー別分析を確認してください。

グラフAIは研究で注目され、産業への進出が進んでいます

YotGが最初にグラフAIを取り上げたとき、グラフAIは異色と考えられていました。グラフAIはまだ多くの研究成果を生み出していますが、産業への進出も進んでいます。

2019年には、G Graph AIは、トップのAI会場での新しい研究のかなりの部分を占めていました。このトレンドは加速しており、たとえば、このICLR 2023ガイドをチェックしてみてください。グラフ表現学習、幾何学的深層学習、および分子モデリングや物理学の応用におけるグラフAIが主要なテーマとなっています。

LLMsの背後にあるアーキテクチャであるTransformersは、グラフニューラルネットワークとしても見ることができます。グラフ畳み込みネットワーク（GCN）は、深層学習と特徴拡散を組み合わせて有用なノード埋め込みを生成します。そして、幾何学的深層学習は、CNN、GNN、およびTransformersなど、最初の原理から派生させることができる多様なニューラルネットワークアーキテクチャを提供します。

ニューラルグラフデータベース：グラフデータ管理の新たなマイルストーン

研究と産業の中間には、ニューラルグラフデータベースの概念があります。大規模かつ不完全なグラフに適したグラフ表現学習を利用した欠落したエッジのオンザフライ推論に対応するため、ニューラル推論は高い表現力を維持し、標準的なグラフクエリ言語に類似する複雑な論理クエリをサポートすることを約束します。

Graph AIは、薬剤探索に応用されることで、ファーマ業界で強固な地位を築いてきました。薬剤探索において主要なプレーヤーであるRecursionは、最近、Graph AIを活用した知的財産を有する2つのスタートアップ、ヴァランス・ディスカバリー（モントリオールのMila）とサイクリカ（トロント）をそれぞれ4,750万ドルと4,000万ドルで買収しました。ファーマ以外でも、Graph AIはAirbnbなどでも使用されています。

グラフアナリティクスが大規模かつリアルタイムに進化する

グラフアナリティクスは、独自の進化を遂げています。この主張を裏付けるいくつかの注目すべき証拠があります。まず、複数の市場予測レポートによって、グラフアナリティクスが独自の市場として考慮されるようになりました。例えば、Research and Marketsによれば：

「2022年のグローバルグラフアナリティクス市場の価値は、11.4億ドルでした。市場価値は、2023年から2028年の予測期間中にCAGR 34.80％で成長し、69億ドルに達すると予想されています。」

2つ目に、グラフアナリティクスに関するリソースがますます増え、多くの関心を集めています。最近の例には、Maryam Miradi氏による25のトップPythonライブラリ、タイプ、アルゴリズム、およびグラフアナリティクスの技術のコレクションがあります。Amy Hodler氏によるロンドンのG-Researchでのグラフアナリティクスの講演などがあります。

Databricksは重要な戦略的決定に直面しています。ここに理由があります。

しかしながら、何よりも重要なのは、グラフアナリティクスが現実世界で影響を与えているということです。ESGからCustomer 360、金融、サプライチェーン、小売、および反詐欺まで、グラフアナリティクスは採用が拡大し、ベンダー収益の重要な部分になっています。グラフアナリティクスの重要性は、Databricksの今後の戦略的決定の中心的な役割を果たす可能性があります。

産業のユースケースでは、要件がしばしばリアルタイムに大量のデータを処理することを求めています。グラフアナリティクスは、PayPalやLinkedInのような企業を代表して、その方向に成長しています。ストリーミンググラフアナリティクスのソリューションもあります。さらに、グラフアナリティクスは、サイバーセキュリティのユニコーンを活用しています。我々はこの領域を注視し、詳細をお届けします。

Foursquareがジオスペーシャルナレッジグラフで未来に向かって進む

Foursquareという名前が鳴り響くと、2010年代に存在していたことを意味します。可能性があるとすれば、データプロフェッショナルである場合を除きますが、それは否定肯定のいずれでもありません。

2010年代には、Foursquareは消費者向けのモバイルアプリケーションでした。その前提はシンプルでした：人々は異なる場所でチェックインし、ゲーム化された報酬を得ます。彼らの位置データはFoursquareと共有され、推奨などのサービスに使用されました。

FacebookやYelpがその市場の大部分を占めましたが、Foursquareはまだ存在しています。5億以上のユニークデバイスから月間90億以上の訪問を受けており、FoursquareのデータはApple、Uber、Coca-Colaなどに利用されています。

最近、同社はFoursquareグラフを発表し、これをジオスペーシャルデータにグラフ技術を適用した業界初のアプリケーションとしています。

個人知識グラフのノート：書籍に向けたノート

ヒーローズ・ジャーニー：個人知識グラフの書籍に向けたノート

過去数年間、新しいタイプの知識グラフ、個人知識グラフが登場しています。知識グラフの定義は数多くあります。個人的な知識グラフの定義は流動的です。

以前は、個人知識グラフは、第三者が保持する個人に関する事実を含むグラフとして学術的に定義されていました。しかし最近では、個人知識グラフは、データ主権とノートテイキングが重要な要素であるエンドユーザーに焦点を当てた、リアルワールドのツールの急成長するエコシステムを駆動しています。

ノート取りは、時代を超えた実践です。多数のソフトウェアツールが開発され、ノート取りを支援しています。パーソナル情報管理領域とノート取りにグラフのメタファーと原則を適用することにより、私たちはパーソナル知識グラフと呼ぶものを生み出します。

英雄の旅：パーソナル知識グラフのためのノート

パーソナル知識グラフに関する最初の書籍は、新興の実践とツールを探求し、マッピングする旅です。

英雄の旅は、冒険に出かけ、決定的な危機に勝利し、変化して帰る英雄を扱った物語の共通テンプレートです。本を書くこともまた旅のようです。最初のパーソナル知識グラフの書籍を書くことは、1人以上の英雄といくつかの危機が必要でした。

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