第6回ナレッジグラフ勉強会 manabian 発表資料
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December 02, 25
スライド概要
下記イベントでの発表内容です。
https://kg-wakate.connpass.com/event/373511/
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第6回ナレッジグラフ勉強会@オンライン A Domain Ontology for Ishikawa Diagrams to Enhance Root Cause Analysis の紹介 manabian
はじめに ISWC 2025 における Accepted Papers （Resource Track）に選ばれた 「A Domain Ontology for Ishikawa Diagrams to Enhance Root Cause Analysis」 の内容と感想を共有します。 本論文の発表に関するコードや Ontology 仕様書が公開されています。 出所：ishikawa-diagram-ontology/example/sourCoffee-diagrams.pdf 出所：Ishikawa diagram ontology
論文に関する情報 Author Title URL : Fleiner, C.; Yang, D.; Vandevelde, S.; Vennekens, J. : A Domain Ontology for Ishikawa Diagrams to Enhance Root Cause Analysis : https://doi.org/10.1007/978-3-032-09530-5_15 Ontology : https://rexpek.github.io/ishikawa-diagram-ontology/ishikawa-diagramontology/latest/index.html Code : https://rexpek.github.io/ishikawa-diagram-ontology/ishikawa-diagramontology
自己紹介 【主業務】 BI・DWH構築に関するSIベンダーにてテクニカルスペシャリスト職と して、次の業務を実施。 • データエンジニアリングの実装論の整理とライブラリ開発 • データ分析基盤とアプリケーションの設計・構築に関する支援 • データ分析基盤に関する技術検証 @manabian 【趣味】 趣味がデータ分析基盤に関する調査や検証であり、 主に Qiita を中心に データ分析基盤プラットフォームに関する記事を 投稿。
動機 ◼ データマネジメント分野で注目されているKnowledge Graph（KG）の有用性について調 査しており、本論文を読む目的は ①KGの構築手法と、②KGの活用方法の理解です 引用元：What Is a Semantic Layer | Graphwise Fundamentals 引用元： Supply Chain Reference Ontology のサンプルデータを data.world でク エリする方法 #SPARQL - Qiita
論文の構成 ◼ 本論文では、石川ダイアグラムの有用性について述べ、オントロジーの開発プロセスと具 体的な実践例を紹介しています。本資料では、第3章および第4章に焦点を当てます。 # Chapter 概要 1 Introduction RCA（根本原因分析）で使用される石川ダイアグラムに対応するド メインオントロジーを開発。 2 Related Work 先行研究として、石川ダイアグラムの概要や類似可視化方法を解説。 石川ダイアグラムのオントロジーに関する先行研究の言及はなし。 3 Ishikawa Diagram Ontology Methontology、Ontology 101、NeON の実践手法を検討し、 採用したLinked Open Terms（LOT）メソッドの開発手順を実施。 4 Ontology Implementation イテレーションにおける実際の実装過程を説明し、酸っぱいコー ヒーの例を用いた実践やオントロジーの評価と運用について触れる。 5 Conclusion 今後1年間、外部ステークホルダーとともに評価を進め、本オント ロジーの導入促進に向けたツールサポートの提供を予定している。
3. Ishikawa Diagram Ontology について LOT メソッドにて次の四つの活動から成る反復的なワークフローを実施。 Ontology Requirements Specification（オントロジー要求仕様） Ontology Implementation（オントロジー実装） Ontology Publication（オントロジー公開） Ontology Maintenance（オントロジー保守） 石川ダイアグラムの文献レビューにて 3 つのユースケースを特定。 # ユースケース 概要 1 Keeping Knowledge Explicit （知識を明示的に保持する） 省略されがちな要因定義や関係の重要度をデータモデ ルに保持し、知識を明示的かつ再利用可能に管理する。 2 Tracking the Dynamic Knowledge Space （動的な知識空間の追跡） ワークショップ毎の追加・変更履歴や関与者をを追跡 して、知識空間の進化や教育効果を評価可能にする。 3 Referencing Responsibilities （責任の参照） 要因や対策ごとに担当者や役割を明示的に紐付け、誰 が何をいつ実行するかを参照可能にする。
4. Ontology Implementation について (1/3) 視覚的成果物（Diagram）や要因と因果関係を下記の既存のオントロジーにより開発。 PROV-O (prov) : 因果や要因などの由来情報・履歴を表現 Procedural Knowledge Ontology(pko) : 知識フローとその実行を表現 Ontology for Media Resources (ma) : メディア成果物の基本属性を記述 Web Annotation Ontology (oa) : 画像上の意味的なアノテーションを付与 出所：Ishikawa diagram ontology
4. Ontology Implementation について (2/3) コーヒーが酸っぱくなっていることの架空の事例により実践。 原因は食器用スポンジにて発生した菌の増殖 出所：ishikawa-diagram-ontology/example/sourCoffee-diagrams.pdf
4. Ontology Implementation について (3/3) Handbook on Ontologiesで定められた品質基準に基づいて開発を行い、さらにPellet、 OOPS!、FOOPS!を用いて自動評価を実施した。 Pellet OWLDL 2対応の推論エンジンとして使用 「論理的一貫性」が保たれていることを検証 OOPS! 一般的なオントロジーミスの検出に利 主に2つのピットフォールが発見された FOOPS! FAIR原則への準拠度を評価するために使用 総合FAIRスコアは93％で、FOOPS!が参照しているExample Ontologyの78％を上 回っている。
感想 ◼ オントロジーの実装手順についてのイメージを持てた点は良かったのですが、オントロ ジーとして実装する際のコストパフォーマンスについては納得できませんでした。特に、 学習にかかるコストに対して得られるメリットを感じられませんでした。 ◼ 疑問点・不明点 • chowlk の具体的な活用方法がイメージできないこと • SPARQL のコードが示されていないため、活用のイメージが持てないこと • 苦いコーヒーの事例から、有用性を判断することが難しいこと
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