知識ベース

知識ベース

知識ベース（Knowledge Base、略称：KB）は、ナレッジマネジメントを効率的に行うために設計された特殊なデータベースです。その主な目的は、組織内の知識を体系的に整理、集約し、必要に応じて迅速に検索・活用できるようにすることにあります。

知識ベースの種類

知識ベースは、大きく分けて以下の2つの種類があります。

機械が読み取り可能な知識ベース
コンピュータが解釈できる形式で知識を格納します。これにより、知識に対する自動推論が可能になります。知識は、論理演算子（論理積、論理和、論理包含、否定など）を用いて規則として記述され、知識間の関係性が明確に定義されます。
人間が読み取り可能な知識ベース
人間が理解しやすい形式で知識を集積したものです。教育・研修、トラブルシューティング、技術文書、マニュアルなど、特定の目的のために組織化された情報が含まれます。これにより、経験の浅い担当者でも、過去の解決策を参考にしながら問題解決に取り組むことができます。

知識ベースの重要な要素

知識ベースの価値は、その中に含まれる情報の質に大きく依存します。質の高い知識ベースを構築するためには、以下の要素が重要になります。

情報の質：正確で最新の情報が維持されていること。注意深く作成された文章を保持し、定期的に更新することが重要です。
検索システム：必要な情報を迅速に見つけられるように、高度な検索機能が備わっていること。
格納形式：情報の種類や関連性に応じて、適切な形式で格納されていること。構造や分類基準を示すためにオントロジーが用いられることもあります。
分類構造：情報が整理され、体系的に分類されていること。

知識ベースの実装

知識ベースの構築においては、どのような情報を収集し、どのように格納するかを決定するために、システムサポート機能が用いられます。堅牢なプロセス構造を基盤とすることが、良質な知識ベースを構築するための鍵となります。

知識ベースには、人工知能（AI）の要素が組み込まれることもあります。AIを活用した知識ベースは、ユーザーに対して問題解決策を提供したり、過去の経験から学習したりすることが可能です。このようなシステムはエキスパートシステムと呼ばれ、知識表現や自動推論といったAI研究の分野で活発に研究が進められています。

タフツ大学医学部では、Tufts University Sciences Knowledgebase (TUSK)というソフトウェア基盤を開発し、医学部、歯学部、獣医学部などのカリキュラム情報の知識ベースとして利用しています。この基盤は他の大学や研究機関でも利用されており、それぞれのニーズに合わせて知識ベースを構築できるようになっています。

関連項目

オントロジー
オントロジー (情報科学)
RuleML
Semantic Web
Cycプロジェクト
FAQ
ハウツー
チュートリアル
ウィキ
テキストマイニング

外部リンク

Whatis.com definition of Knowledge Base
High Performance Knowledge Bases
Content Repository API JSR 170
Computability Logic Homepage
Protege, an open source ontology editor and knowledge-base framework
JAIRO : Japanese Institutional Repositories Online

もう一度検索