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我々の脳と同じ様に、生物を見ても、個々の細胞内、細胞間に複雑なネットワークが形成され、様々な生命現象が生まれています。

さらには、生物や、様々なモノ、コトがつながりできている社会はまさにグラフ構造であり、これこそが、企業活動をはじめとした様々な社会活動を表象できると考えています。

私たちは、このようなグラフデータベースをバックエンドとし、マイクロサービスとクラウドを組み合わせて、お客様にとって最適かつ軽量な製品、サービスを提案致します。

すべてをつなげる

soma-xの中心には、グラフデータベースがあります。

このグラフデータベースには、

  • 〇文書や画像などのデータ
  • 〇キーワードやカテゴリなどのメタデータ
  • 〇データ、メタデータのつながり

が格納され、巨大なネットワークが構築されます。

柔軟なタグづけ

機械学習技術により、様々なコンテンツに、キーワードやカテゴリなどのタグをつけることができます。
グラフデータベースを使っているため、つながりをたどって柔軟にタグをつけることができ、検索やBIで活用することができます。

つながり検索

グラフデータベース は、つながりをたどって検索するのが得意です。
ファイル検索で、見つかったファイルと関係の深いファイルや、そのファイルのキーワードを同時に表示するといったことを高いパフォーマンスで実現できます。
また、つながりから新たな気づきを得たり、つながりを辿ってさらに詳細な情報を追うことが可能となります。

軽快なBI

soma-xでは、グラフデータベース 上に様々な種類のつながりを作ることによって、柔軟に分析の切り口を構成できます。構成した切り口を組み合わせることで、高速なBIを容易にできるようになります。

生きたネットワーク

soma-xへのデータ追加、ディープラーニングなどの機械学習技術を使ったつながり解析により、グラフデータベース上に構築されたネットワークを、日々成長させることができます。
また、履歴情報もメタデータとして格納されているため、過去と未来のトレンド推移なども検索できます。

Human-in-the-loop

機械学習でのメタデータ、つながり解析の結果は、完璧とは限りません。
soma-xでは、この間違いを付属の「編集ツール」で人間が修正し、それを機械学習エンジンへフィードバックさせ、現実世界に歩み寄ることができます。

拡張する

プラグイン

soma-xは、プラグインを組み込むことにより、お客様のニーズに合わせて無駄なく、容易に拡張することができます。
また、簡単にお客様独自のプラグインを作ることもできます。
※プログラミング言語はJava

プラグイン ラインナップ

メタデータプラグイン
グラフデータベースに格納されたコンテンツから、機械学習によりキーワードなどのメタデータを学習、抽出します。

つながりプラグイン
メタデータ学習/抽出プラグインで抽出したメタデータの間に、つながりを作成します。

文書解析プラグイン
soma-xにインポートした文書を解析し、文書構造や文書間のつながり、作成日、作成者などをグラフデータベースに格納します。

インポートプラグイン
JSON、CSVなどでデータを取り込みます。入力元としてGitを指定することができるため、変更のあったデータのみを効率的に解析できます。

エクスポートプラグイン
グラフデータベースに格納されたデータをJSON形式でエクスポートし、Elasticsearchなどsoma-x以外のシステムでご利用いただけます。
Elasticsearch連携

グラフデータベースのデータは、Elasticsearchに取り込むことができます。これにより、大量ユーザからの要求もスケールアウト等により高速に処理可能になります。

Elasticsearchは、クラウドで安定して動作し、管理が容易で、高速な集計が可能といった特徴があるため、soma-xと組み合わせることで、お客様の業務効率を大幅に向上させることができると考えています。

また、soma-xではElasticsearchを拡張する機能をご用意しています。

  • 関連検索プラグイン:簡単なクエリでelasticsearchに格納されたつながりを検索できます
  • 関連解析プラグイン:グラフデータベースの関連を格納し、全文検索の結果と関連とを同時に検索できます
  • レポート作成プラグイン:検索結果をPowerPointやWordにレポート出力します

導入

マイクロサービス/Kubernetes

soma-xを導入する際には、マイクロサービス化、Kubenetesによる管理をお勧めしています。

もっと詳しく>

事例

10年前から、グラフデータベースを使ったシステム開発を始め、soma-xが誕生しました。
マイクロサービス、機械学習技術、Elasticsearchなどを組み合わせ、エンタープライズシステムに導入しています。

某出版社 様

情報収集プラットフォーム

情報収集プラットフォームのクライアントAPI、バックエンド、および会社全体のAWSインフラ基盤を構築しました。
このシステムは、自作のElasticsearchプラグインでクエリ呼び出しの低コスト化を実現、そしてsoma-xのすべてのプラグインが使われています。