知識グラフとRAGを活用した規制化学物質含有推定AIの高度化

環境規制が厳格化する中、第三者部品を含む製品の化学物質調査は難しく、製品構成情報の機密性から外部APIの利用が困難である。本研究はローカルLLMに検索拡張生成(RAG)とナレッジグラフ(KG)を組み合わせ、製品に含まれる物質を推定する手法を提案する。BM25検索1）とKGフィルタで誤検出を抑え、各構成要素の有効性を検証した結果、KG・LLM・RAGの統合により高い適合率とF1スコアを達成した。禁止物質に限らず将来規制されうる物質も予測し、プライバシーを保持したまま調査を支援する。