JSAI2026 企業内人材・スキル検索におけるナレッジグラフRAGの設計指針と有効性評価
テーマ
企業内で「誰が何を知っているか」を探す Know-Who 検索のためのKGベースRAG 文書QAではなく、人・スキル・部署・業務・文書の関係をたどって人材候補を探す研究
背景課題
通常のRAGは、少数の関連文書から回答を作るタスクには向いている
しかし企業内人材検索では、該当者の網羅的列挙、部署・時期による条件絞り込み、根拠文書の提示が必要になる
ベクトル検索中心のRAGでは、候補者の取りこぼしや、複数文書に分散した根拠の統合が難しい
ここでもブラックボック問題 daiiz.icon
提案
社員・スキル・部署・業務・文書をナレッジグラフとして構造化する
検索時は、まずKG上で候補者を絞り、その後に根拠文書を集めて回答を生成する
KG設計のポイント
人物とスキルを HAS_SKILL エッジで結ぶ
スキルの強さ
その人物とスキルが根拠文書から何回観測されたかで疑似的に表す
人物—文書—業務—スキルのリンクを残すことで、推薦理由や根拠文書をたどれる
いいね daiiz.icon
この設計により結果が説明可能になる
スキル名はWikipediaリダイレクトで正規化し、表記ゆれを吸収する
部署異動や所属期間は関係属性として保持し、時系列・組織条件付き検索に対応する キーワード
Know who検索