国内最新事例！日本企業におけるナレッジグラフ採用データベース徹底調査

概要

シンプルフォーム株式会社 : [企業名 : シンプルフォーム株式会社, 企業規模 : スタートアップ, 使用データベース : Amazon Neptune, 活用目的 : 金融犯罪や不正取引対策のためのリスク評価サービス「SimpleCheck」で、法人間の複雑なネットワークを可視化する。, 導入効果 : 従来数日かかっていた最新情報の収集を約30秒で完了させ、企業間のつながりを起点とした深層的なリスク分析が可能になった。, 参照記事URL : https://aws.amazon.com/jp/blogs/startup/simpleform-amazon-neptune/], 株式会社インターネットイニシアティブ (IIJ) : [企業名 : 株式会社インターネットイニシアティブ (IIJ), 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Neo4j, 活用目的 : WANシステム「IIJ Omnibusサービス」の膨大なネットワーク情報の運用管理基盤として活用。, 導入効果 : 2年間にわたり障害ゼロという高い安定性を実現し、高速な検索性能、迅速な開発サイクル、容易な運用管理に貢献した。, 参照記事URL : https://www.creationline.com/clientvoice/case31], 経済産業省 : [企業名 : 経済産業省, 企業規模 : 政府機関, 使用データベース : Amazon Neptune, 活用目的 : オープンデータの法人情報検索サービス『gBizINFO』のLOD（Linked Open Data）基盤として活用。, 導入効果 : 法人名検索のレスポンス時間が約48秒から0.1秒へと劇的に向上し、システムの信頼性、性能、可用性が解消された。, 参照記事URL : https://aws.amazon.com/jp/solutions/case-studies/meti/], エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社 : [企業名 : エヌ・ティ・ティ・コムウェア株式会社, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Neo4j, 活用目的 : 既存システムの深刻な情報検索性能問題を解決し、膨大なネットワーク機器を管理するためのコア検索基盤として導入。, 導入効果 : 従来のRDBベースのシステムと比較して数百倍の検索速度（数十分→数秒）を実現し、開発生産性も向上した。, 参照記事URL : https://www.creationline.com/clientvoice/case17/], ジヤトコ株式会社 : [企業名 : ジヤトコ株式会社, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : ストックマーク「Stockmark A Technology (SAT)」, 活用目的 : 膨大な設計ナレッジや技術文書といった知的資産を形式知化し、属人化している暗黙知を全社で活用する仕組みを構築する。特に、システムズエンジニアリングで増大する情報検索の負担を軽減し、将来的な自動設計プラットフォームの構築を目指している。, 導入効果 : 図表を含む複雑な設計文書からの高精度な情報抽出を可能にし、開発の手戻りを削減。グラフRAGの活用により、従来のベクトル検索では困難だった複雑な文脈理解を実現し、情報間の関係性を可視化することで故障分析の高度化にも貢献が期待される。, 参照記事URL : https://sat.stockmark.co.jp/cases/jatco/, https://prtimes.jp/main/html/rd/p/000000280.000024407.html], 株式会社日本触媒 : [企業名 : 株式会社日本触媒, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : ストックマーク「Stockmark A Technology (SAT)」, 活用目的 : 新規研究テーマおよび新規事業創出の確度向上と効率化。社内外の情報活用課題の解決。, 導入効果 : 自社保有技術を理解した生成AIが構築され、自社技術情報を参照した新規用途の提示が可能になり、属人的だったリサーチ業務が高度化された。, 参照記事URL : https://stockmark.co.jp/news/20250327], 大手日系自動車メーカー : [企業名 : 大手日系自動車メーカー, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Neo4j, 活用目的 : 製品検証ライフサイクルにおけるテストデータを統一し、チーム間でサイロ化していた情報を連携させて開発プロセスの遅延を解消する。, 導入効果 : 製品テストと検証プロセスが効率化され、テストデータが再利用可能となり、最終的に市場投入までの時間を短縮できた。, 参照記事URL : https://iasys.jp/2022/12/13/%E3%83%8A%E3%83%AC%E3%83%83%E3%82%B8%E3%82%B0%E3%83%A9%E3%83%95%E3%81%AE%E4%BA%8B%E4%BE%8B%E7%B4%B9%E4%BB%8B/], 富士通株式会社 : [企業名 : 富士通株式会社, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : 自社開発技術（グラフデータベース活用）, 活用目的 : 生成AIの信頼性向上（ハルシネーション対策）に加え、システム障害や製造業の不具合に関する根本原因分析（RCA）を支援する。特に、スタートアップと協業し、部品構成情報と不具合の因果関係を統合したナレッジグラフを構築する『KG拡張RAG for RCA』技術を開発している。, 導入効果 : 業務知識に忠実な回答の生成や障害原因の特定を支援する。PoCでは、複数機種を横断した不具合分析を実現し、熟練者の知見をAIで継承することで高精度な原因特定が可能であることを実証した。, 参照記事URL : https://pr.fujitsu.com/jp/news/2024/05/17.html, https://blog.fltech.dev/entry/2025/04/16/rca-plm-ja], パナソニックコネクト株式会社 : [企業名 : パナソニックコネクト株式会社, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : 詳細不明（自社開発の新技術）, 活用目的 : AIエージェントがRAG（検索拡張生成）の参照にナレッジグラフを活用し、回答の推論能力を向上させる。, 導入効果 : AIエージェントが自己学習を繰り返すことで、従来のGraphRAG手法と比較して回答の推論能力が約13%向上した。, 参照記事URL : https://zenn.dev/jnch/articles/8597b6f645a1a0], 某金融サービス企業 : [企業名 : 某金融サービス企業, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Neo4j, 活用目的 : 統合データ配信基盤の中核となるナレッジベースを構築し、データセットや属性の履歴を管理する。, 導入効果 : 新しいデータソースやルールに柔軟に対応可能となり、データセット間の関連性など多様な質問に容易に答えられるようになった。, 参照記事URL : https://service.creationline.com/neo4j_financialservices], トヨタ自動車株式会社 : [企業名 : トヨタ自動車株式会社, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Azure Cosmos DB (Gremlin API), 活用目的 : レクサスのテレメトリーデータ（車載センサーデータ）をグローバル規模で管理・分析し、リアルタイムな予防保守サービスを実現する。, 導入効果 : グローバルレベルでの高い可用性と低遅延のデータアクセスを実現し、ドライバーへのリアルタイムなサービス提供（例：遠隔でのエンジンスタート）を可能にした。, 参照記事URL : https://atmarkit.itmedia.co.jp/ait/articles/1807/23/news006.html], 光村図書出版株式会社 : [企業名 : 光村図書出版株式会社, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Azure Cosmos DB, 活用目的 : デジタル教科書配信プラットフォーム「まなビューア」の学習ログ機能で、児童・生徒の操作ログや学習結果など大量のデータを蓄積・分析し、個別最適な指導に繋げる。, 導入効果 : 全国300万人を超えるユーザーの多岐にわたる学習データを効率的に処理し、そこから有益な洞察を導き出すためのデータ利活用基盤を構築した。, 参照記事URL : https://www.microsoft.com/ja-jp/customers/story/1657973651489461736-mitsumura-discrete-manufacturing-azure-ja-japan], 株式会社Things : [企業名 : 株式会社Things, 企業規模 : スタートアップ, 使用データベース : グラフデータベース（自社サービスPRISMと富士通の技術を連携）, 活用目的 : 製造業の不具合分析（RCA）において、部品構成情報（BOM）と不具合の因果関係を統合したナレッジグラフを構築し、熟練者の知見をAIで継承する。, 導入効果 : PoCにて、機種を横断した不具合分析を実現。従来のRAGでは不可能だった、暗黙知を考慮した高精度な原因特定と具体的な対策提示の可能性を実証した。, 参照記事URL : https://blog.fltech.dev/entry/2025/04/16/rca-plm-ja], 伊藤忠商事株式会社 : [企業名 : 伊藤忠商事株式会社, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Azure Cosmos DB (Microsoft Fabric, Azure AI Studioと連携), 活用目的 : 食品業界向けデータ分析基盤「FOODATA」において、RAG（検索拡張生成）の知識ソースとして活用し、生成AIによる回答の質を高める。将来的にはBIを介さず生成AIとの対話で結論を得るサービスを目指す。, 導入効果 : PoC段階で、データ分析に基づき商品企画書を自動生成するなど、これまで人の「勘と経験」に依存していたアイデア出しの領域で高付加価値なアウトプットを目指している。, 参照記事URL : ], ノバルティスAG : [企業名 : ノバルティスAG, 企業規模 : 大企業, 使用データベース : Amazon Neptune, 活用目的 : 購買エンジン(Buying Engine)のナレッジベースを構築。構造化されていない製品記述からBERTを用いて製品属性を抽出し、ナレッジグラフを構築・充実させる。, 導入効果 : 製品に関するインサイトを効率的に分析・抽出できるようになった。製品とプロパティの関連性を視覚化し、より良いアイテム選択やレコメンデーションに貢献している。, 参照記事URL : https://aws.amazon.com/jp/blogs/news/novartis-ag-uses-amazon-to-build-knowledge-graph-using-bert/]

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