本研究では、事故事例文書に含まれる事象を階層的ナレッジグラフ(KG)として構造化する手法を提案する。まず、KGのレイヤ構造を定義し、失敗知識データベース[1]を対象に自動取得システムを実装した。その結果、生成されたKGの有用性を確認するとともに、応用可能性を検討した。開発したシステムはGitHubにて公開している1）。

企業では、技術的なトラブルや装置の故障に関する問い合わせが日々発生しており、これらの対応には担当者が手作業で処理することが多い。このため、人的コストや対応時間が増大するという課題がある。近年、大規模言語モデルをはじめとするAI技術の発展により、自動応答システムが導入され、簡単な問い合わせに対応できるようになった。しかし、技術トラブルや装置故障のような複雑な問題については、AIでは十分に対応できず、依然として人間に依存している。本研究は、これら複雑な問題に対応可能な自動問い合わせ応答システムの実現を目指し、その基盤となる事故事例文書の構造化技術を提案する。事故に関する情報は通常、事故事例文書として記録される。この文書には、特定の場所や時間で発生した小さな事象(イベント)が相互に影響を及ぼし、最終的に原因事象から結果事象へ至るプロセスが含まれている。しかし、これらの情報は文書内に散在しており、人間やAIが十分に理解するには多大な労力を要する。そこで本研究では、事象間の相互作用や因果関係を効果的に整理・可視化するため、グラフ構造を採用したナレッジグラフ(KnowledgeGraph:KG)を構築することにした。1）https://github.com/four4minutes/NLP2025HEKGさらに、本研究ではKGに階層構造を導入し、文書が持つ分類や章立てなどの階層的な情報も保持できるように設計した。この階層構造により、水平方向では事象間の関係性を、垂直方向では文書のツリー構造を可視化できるという利点がある。本研究では、こうした階層的KGの構築方法を定義し、GPTなどの大規模言語モデルを用いた自動生成プロセスを提示する。また、失敗知識データベース[1]を用いてその有効性を確認し、応用可能性について議論する。