十年かそこら過去の時間では、知識マップは、このような音声アシスタントなどによって私たちの日常生活、に潜入されている（例えばアレクサ、シリやGoogleアシスタント）、直感的な検索結果、またはパーソナライズされたオンラインストアショッピング体験推薦による。私たちは常に毎日の知識プロファイルと相互作用しています。それがシームレスに私たちの生活の中に、私たちのほとんども技術への依存を知っている、またはさらに悪いことしていないので、しかし、ほとんどの人のための基本となる地図データベースとマッピングの知識は、謎のままどのように我々は今、我々は一定の品質や規格に慣れていることを期待しています。
多くの組織は、すでに彼らが先に滞在を支援するための知識マップ技術を使用しています。知識マップとデータベースをする銀行、自動車、石油・ガスから、産業のすべてのタイプで使用されている医薬品・ヘルスケア、小売、出版、メディアなど。これらの企業はさまざまなユースケースのための知識マップを使用しますが、が、最終結果は同じである：さまざまなデータベースからの大量のデータを得るために、その付加価値のものを使用するより有意義かつインテリジェントな方法することができますので、（そして最終的に再利用）それは。
コンテンツとコンテキスト役割の成長のAI技術を通じて洞察を提供する上で、製品の表面に押し付けは、最新の知識マップ知識マップAIアプリケーションを持っています
ガートナー（2018）：「人工知能のハイプ・サイクル」
知識マップとは何ですか
知識マップでは対象の専門家であるインテリジェントな機械学習アルゴリズムのドメインモデルを作成した知識は。これは、すべてのデータのための構造と共通のインターフェースを提供し、そしてあなたは、データベース全体でインテリジェントな多国間の関係を作成することができます。知識マップは、既存のデータベースまたはデータセットの上には、構造化または非構造化されているかどうかを、一緒にリンクされているすべての大規模データで提供され、余分な仮想データ層として構成されています。
知識のマッピングとデータベースの違いは何ですか？
知識マッピングデータです。彼らは、保存管理し、延長保証および照会することができなければなりません。これは、データベースと上部のアセンブリは、通常、ミドルウェア層のセマンティクスで実装されている必要があります。サードパーティ製のシステムと統合するサービスエンドポイントを提供しながらこれは、データベース上の「位置します」。
したがって、地図データベースは、各知識マップの基礎を形成します。典型的には、リソース記述フレームワーク（リソース記述フレームワーク、RDF）に基づいて、これらの技術のW3C 標準は、マーカーまたは属性図（ラベル付きプロパティグラフ、LPG）に基づきます。
しかし、データベースだけでなく、企業内のマッピングの知識を起動するために：介してのみ分類し、エディタオントロジー、エンティティの抽出、マップマッパー、検証、可視化および検索ツールやその他のコンポーネント、知識マップは、持続可能な開発および管理することができることを確実にするために、 。地図データベースは、通常、専門の技術者やセマンティックWebデータの専門家によって維持されますが、セマンティックミドルウェアインタフェースはまた、人々が知識マップと対話することができます、知識マップは、技術的な知識をグラフ化してあまり貢献ではなく、ビジネスや専門知識がありますが。
Googleのナレッジグラフと知識マップの違いは何ですか？
どこでも知識のマッピング：インフラストラクチャの一部として、知識マップの全てを所有することになるのFacebook、マイクロソフト、グーグル、。Googleは2012年に独自のバージョンと知識マップの解釈を開始しました。それ以来、「知識マップ」の概念は、ますます人気があります。表面には、Googleのマッピング知識からの情報は、検索結果を拡張するために使用することができます。
GoogleのアシスタントとGoogleホーム音声クエリに話さ直接質問に答える際に最も重要なことは、GoogleマップにもAI（人工知能、AI）の知識を向上させることができています。その見返りに、その機械学習アルゴリズムを改善するためにGoogleがバックグラウンドでその知識マップを使用しています。
しかし、Googleの「知識マップ」の方法で、どのようにユーザーがソフトウェアエージェントとの対話は非常に限られています。これは、いくつかの業界固有の知識をカバーしていますが、社内の知識をカバーしていないだけ。APIは、配線形状のオブジェクトを返すことなく、単一のマッチングエンティティを返します。
企業のナレッジをマップする場所です。知識マップは、企業がそれぞれの分野を代表してネットワークの特定の知識を作成することができます。その結果、彼らは、シームレスに情報資産を使用することにより、機動的な方法を、データベースを打破することができます。また、それは、既存のITシステムを置き換えることはできませんし、既存のITシステムを向上させることができ、費用対効果の高いソリューションです。知識は、リアルタイムの情報源のために満たすために、今日の要求をマッピングし、異なるシステムに格納されたデータから知識を取得します。
知識マップはあなたの4つの理由を助けることができます
1.異なるデータサイロの合併は、
二つの別々の部門間の仕事について考えていない完全に重なり、2つの部門が互いに通信するのが面倒である方法でありますか？これは頻繁に発生し、企業のニーズは、彼らがにお金を使うものを再評価する：我々はすでに持っているものに浪費、またはスタッフが絶えず再学習しましょう。知識マップは、データベースの異なる組み合わせを助けるすべての知識の概要、セクター別の知識だけでなく、分野横断的かつグローバルな組織の知識だけでなく、を提供するために、。
2.構造化および非構造化データの組み合わせ
蓄積されたデータは、単に組み立てる文書やExcelワークシートを意味するものではありません。知識管理システムのデータサービスのほとんどより豊かな知識のマッピング技術有意義な方法でデータの種類を接続することができるという手段、およびサポート。その後、組織はにAIと機械学習技術の助けを借りて技術を使用するエキスと深く、より微妙なパターンを発見します。
すぐに物事を見つけることによって、より良い意思決定を行うために3
でも、コンピュータの前に、情報の山のための外観は、ドキュメントを通して、あなたの貴重なアイデアを特定の文章や番号を検索し、その上ですることを意味します。知識の使用は、あなたがのための技術は、より豊かな、より詳細な検索結果を提供することができますマッピングし、この状況を緩和します。知識はあなたが特定の問題とコンテキストの回答についての関連事実を提供するのに役立つためにマッピングし、より広範な検索結果多くの（無関係な）ドキュメントやメッセージが含まれていないが、これらは入力値ではありません。知識のマッピングは、それは「もの」のネットワークを持っているので、これを行うと、これらの「もの」があるという事実に属していることができました。プロジェクト、製品、従業員、または自分のスキル：「物事は」など、あなたの財産とこれらのビジネス・オブジェクトまたはビジネスオブジェクトの局面のいずれかとすることができます。任意のマップは、他の図と同様にリレーショナルデータベースにリンクすることができます。これらのリンクのすべてを通じて、成熟した知識マップは、ビジネス・インテリジェンス・アプリケーションのための任意の固体基盤とインフラストラクチャを提供することができます。
将来のために4.標準データベースを証明した
ほとんどの企業のAI戦略にコミット外部のサプライヤーがブラックボックスを作成することができ、インテリジェントなナレッジグラフにまとめて、そのデータを持って来ることを想定しています。これはまた、これらの企業は、外部のサービスに大きく依存している、と自分のマシンが意思決定を行う方法を知らないことを意味します。品質データがなければ、高品質な知識を得ることは不可能です。企業のナレッジ・マップでは、管理データモデルの組織は、W3C標準に彼らの知識スペクトル準拠しているため、データの再利用性が高いから利益を得るであろう。これは、内部ネットワーク効果をトリガーするだけでなく、再利用マップと体公に利用できる（例えばなどFIBO、CHEBI、ESCO、）だけでなく、多言語シソーラスのためのISO標準に業界を可能にするだけでなく。すべての内容は内部に保持されているので、それはまた、あなたの知識マップを完全に制御を確保することができます。
達成するためのマッピング知識の4つの例
製薬業界
トップ20の製薬企業は、その研究活動のすべての統一されたビューを提供するために、機能的な知識・マップ・ビジネスの広い範囲を使用します。
情報通信
知識マップビジネス機能からの利益のために世界的な通信会社は、半構造化文書に基づいてチャットボットを生成することができます。
ITおよびITサービス
大企業は、それは彼らがその構造化データに（法的）文書非構造化すべてのリンクをマップを支援するビジネス知識にサービスを提供します。ヘルプ組織の自動化の評価は通常、一般的な法的文書上のリスクに隠されています。
政府
（などメッシュとDBpediaのような）いくつかの標準的な業界知識マップを使用して、市民に信頼された健康情報を提供する大規模な政府組織。政府の健康プラットフォームへのリンクは、より多くの医療情報の200信頼できるソースよりも、情報のヘルプのこれらのソースは、検索結果を豊かにし、正確な答えを提供します。
リソース
[1] ナレッジグラフとは何ですか？
