グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた社内人脈と専門知見の相関検索

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた社内人脈と専門知見の相関検索とは

グラフニューラルネットワーク（GNN）を用いた社内人脈と専門知見の相関検索とは、組織内の従業員とその専門的な知識、スキル、経験をグラフ構造としてモデル化し、GNN技術を適用してこれらの要素間の隠れた相関関係や関連性を発見する技術です。具体的には、社員をノード、共同作業や部署、プロジェクト履歴などをエッジとして表現し、各社員が持つ専門知見をノードの属性とします。これにより、「特定の技術に詳しい人物は誰か」「その人物と関連性の高い社内エキスパートは他に誰か」といった、従来のキーワード検索では見つけにくい複雑な人脈や知見のつながりを効率的に特定できます。これは、エンタープライズサーチの高度化として、組織内のナレッジ活用とコラボレーションを加速させる重要なアプローチです。

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