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# ナレッジグラフ

> Snorbeのナレッジグラフで調査結果を可視化し、未調査領域を発見する方法

# ナレッジグラフ

ナレッジグラフは、Snorbeが収集・分析した調査結果を「地図」として可視化したものです。丸い点（ノード）が情報の単位、線が情報同士のつながりを表します。

一言でいうと、**調査した情報全体を鳥瞰できる見取り図**のようなものです。

## グラフビューの見方

ナレッジグラフを開くと、いくつもの丸い点と、それらを結ぶ線が表示されます。初めて見ると複雑に見えるかもしれませんが、見方はシンプルです。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="丸い点（ノード）" icon="circle">
    企業、技術、論文、特許、人物など、調査で扱う「情報の単位」。色は情報の種類を表します。
  </Card>

  <Card title="線（エッジ）" icon="arrow-right-arrow-left">
    情報同士の関係性。「関連する」「引用している」「競合している」など、つながりの種類は文脈によって異なります。
  </Card>
</CardGroup>

### 情報の種類（ノードの色）

ノードの色は、その情報が何を表しているかを示しています。

| 色    | 情報の種類                 |
| ---- | --------------------- |
| 水色   | エージェント実行（調査の単位）       |
| 緑    | 公開ソース（Web上の情報）        |
| オレンジ | プライベートソース（アップロードファイル） |
| グレー  | エンティティ（情報の単位）         |

ノードの中心にある小さな点は、そのノードが属するコミュニティ（関連情報のグループ）を表しています。

### 関連情報のグループ（コミュニティ）

互いに強く関連している情報は、同じグループ（コミュニティ）としてまとまります。例えば「半導体材料」に関するコミュニティの中には、素材メーカー、関連特許、応用技術などが集まります。

グループごとに色分けされているので、「どの分野にどれだけ情報があるか」を一目で把握できます。コミュニティフィルターを使って特定のグループだけを表示することも可能です。

グループの境界は楕円形で表示されます。情報が増えるほど境界が広がり、グループの輪郭が視覚的に確認しやすくなっています。

## 検索機能

ナレッジグラフ内の情報を検索する際、2つの方法が組み合わされています。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="キーワード検索" icon="magnifying-glass">
    入力したキーワードから関連語句を類推し、グラフ上のエンティティ（人名、企業名、技術用語など）を検索します。
  </Card>

  <Card title="ベクトル検索" icon="diagram-project">
    意味的な近さで検索します。「りんご」と「アップル」のように、単語は違っても意味が近い情報を見つけられます。
  </Card>
</CardGroup>

この2つを同時に実行することで、表記ゆれや関連語句を含めた幅広い検索が可能になります。

### ノード検索ダイアログ

グラフ上の全エンティティとソースをキーワードで検索できるダイアログが用意されています。

* **フィルタチップ**: カテゴリや種類でフィルタリングして絞り込み
* **複数選択**: 複数のエンティティを選択して、一括でメンションに追加
* **グラフフィルターからのゴーストノード読み込み**: フィルターパネルから条件に合うノードを一括でグラフに表示

## 類似エンティティ検索

「類似のエンティティを探す」機能を使うと、現在注目している情報と似た特徴を持つ他のエンティティを自動的に発見できます。

**活用例：**

* 営業企画で「自治体Aと似た課題を持つ自治体B」を見つける
* 知財戦略で「競合他社と似た技術領域を持つ企業」を特定する
* 研究開発で「関連する技術トレンド」を発見する

エージェントが自動的にリコールツールを使ってグラフデータベースとベクトル検索を組み合わせ、関連性の高い情報を抽出します。

## ファクトチェックのしやすさ

Snorbeは、調査で参照したWebページやドキュメントの**元データを保存**します。これにより、レポートに記載された情報がどのソースに基づいているかを容易に遡って確認できます。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="ソースの透明性" icon="eye">
    各ノードやレポートの記述から、元のWebページやドキュメントに直接アクセスできます。
  </Card>

  <Card title="過去データの再利用" icon="database">
    一度調べた情報はエンベディング化されて保存されるため、同じ質問を繰り返す必要がありません。
  </Card>
</CardGroup>

## 基本的な操作

グラフビューでは、以下の操作ができます。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="ズーム" icon="magnifying-glass">
    マウスホイールまたはピンチ操作で、グラフ全体を縮小・拡大できます。全体像を見たいときは縮小、詳細を見たいときは拡大します。
  </Card>

  <Card title="パン（移動）" icon="arrows-up-down-left-right">
    グラフをドラッグして、見たい部分を画面中央に移動できます。
  </Card>

  <Card title="ノードの選択" icon="hand-pointer">
    丸い点をクリックすると、その情報の詳細がサイドパネルに表示されます。
  </Card>

  <Card title="関係の確認" icon="link">
    ノードを選択すると、その情報とつながっている他の情報がハイライトされます。
  </Card>

  <Card title="ノードのドラッグ" icon="up-down-left-right">
    3Dグラフ上でノードをドラッグして好きな位置に移動できます。
  </Card>
</CardGroup>

<Note>
  ノード数の多い大規模グラフでは、レイアウト半径がノード数に応じて自動調整され、密集を緩和します。3Dグラフのレンダリングも最適化されており、カメラの品質プロファイルやラベルの重なり軽減により、大量のノードでもスムーズに操作できます。
</Note>

### ノードをクリックして詳細を見る

興味のある丸い点をクリックすると、右側に詳細パネルが開きます。ここでは以下の情報を確認できます。

* 情報の名前と種類
* 要約や説明
* 関連する他の情報（直接つながっているエンティティの一覧）
* その情報がどの調査で収集されたか（調査履歴）
* 元データへの参照（論文ならDOI、企業ならURLなど）

詳細パネル右上の**ズームボタン**を押すと、グラフ上のそのノードの位置にカメラが移動します。全体を見ていて「このエンティティはグラフのどこにあるか」を確認したいときに便利です。

### 2Dと3Dを切り替える

グラフは2D表示と3D表示を切り替えられます。3D表示では情報のかたまりが立体的に見え、大規模なグラフの全体構造を把握しやすくなります。

### ノードの配置を整列する

グラフが複雑になってきたときは、整列機能でノードを自動的に並べ替えられます。エンティティの種類（人物・組織・場所など）ごとにまとめて配置することで、全体が見通しやすくなります。

### レイアウトは保存される

グラフ上でノードを動かして整理したあと、次回開いたときも同じ配置が保たれます。一度整理すれば、毎回やり直す必要はありません。

## ホワイトスペース検出

ナレッジグラフの最大の特徴は、**未調査領域（ホワイトスペース）を発見できること**です。

### 未調査領域はどう見えるか

ホワイトスペースは、グラフ上で「情報がまばらな部分」や「完全に空白の部分」として現れます。

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="まばらな領域" icon="chart-simple">
    点と点の間隔が広く、線が少ない部分。関連情報が断片的で、深堀りが必要な領域です。
  </Card>

  <Card title="空白の領域" icon="square">
    まったく情報がない部分。調査テーマとの関連が予想されるのに、データが存在しない領域です。
  </Card>
</CardGroup>

Snorbeは、これらの領域を自動で検出し、「次に調査すべき候補」として提案します。

### なぜホワイトスペースが見えるのか

従来の調査方法では、一つひとつの情報をリスト形式で確認するため、全体の中で「どこが抜けているか」を見逃しがちです。ナレッジグラフなら、情報の密度を可視化できるため、隙間に気づきやすくなります。

## カスタムビュー（Visual Map）

ナレッジグラフ上のエンティティを、任意の「軸」で分類・配置できる3D可視化機能です。比較表がテーブル形式の比較なのに対し、カスタムビューは空間的にエンティティの関係性を俯瞰できます。

### 使い方

1. グラフ画面で「カスタムビュー」を選択する
2. 2つの軸（例：「業界」×「規模」）を設定する
3. AIがエンティティの属性値を自動抽出し、3Dグリッド上に配置する

<CardGroup cols={2}>
  <Card title="軸の設定" icon="arrows-up-down-left-right">
    エンティティを分類する2つの軸を自由に設定できます。AIが各エンティティの属性を自動で抽出し、適切な位置に配置します。
  </Card>

  <Card title="ドラッグ＆ドロップ" icon="hand">
    エンティティをドラッグして別のセルに移動できます。AIの判断を手動で修正したいときに使います。
  </Card>

  <Card title="続きモード・編集モード" icon="pen-to-square">
    比較表と同じように、軸の追加や値の編集をAIに依頼できます。
  </Card>

  <Card title="エクスポート" icon="download">
    カスタムビューの内容をCSVやHTMLでエクスポートできます。
  </Card>
</CardGroup>

ビューは保存・名前変更・削除が可能です。よく使う分類軸を保存しておけば、次回以降すぐに同じ視点で俯瞰できます。

## ベネフィット

ナレッジグラフを活用することで、以下のメリットが得られます。

<CardGroup cols={3}>
  <Card title="調査の全体像を把握" icon="map">
    収集した情報がどれだけ網羅的かを一目で確認できます。調査の進捗状況も可視化されます。
  </Card>

  <Card title="見落としを防ぐ" icon="eye">
    リスト形式では気づきにくい「情報の隙間」を発見し、重要な見落としを防げます。
  </Card>

  <Card title="新しいつながりに気づく" icon="lightbulb">
    予想しなかった情報同士の関係性を発見し、新しい仮説やアイデアにつなげられます。
  </Card>
</CardGroup>

## よくあるユースケース

### 競合分析で「調査漏れ」を防ぐ

競合他社の技術動向を調査する際、ナレッジグラフで全体を俯瞰することで、見落としていた企業や技術領域を発見できます。

**具体例**: 電池材料の調査で、主要メーカーは把握していたが、ナレッジグラフを見て大学発ベンチャーの存在に気づいた。

### 技術マッピングで研究方針を決める

ある技術分野の全体像を把握し、どの領域が未開拓かを確認することで、研究開発の方向性を決定できます。

**具体例**: 次世代半導体の調査で、「材料開発」は情報が充実しているが「製造プロセス」の情報が薄いことに気づき、そちらを深掘りした。

### 新規事業の機会発見

市場のホワイトスペースを可視化することで、競合が手をつけていない領域を発見できます。

**具体例**: ヘルスケア領域の調査で、「高齢者向け」と「ウェアラブル」の交点に情報が少ないことを発見し、新製品のアイデアにつなげた。

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<Card title="機能一覧に戻る" icon="arrow-left" href="/ja">
  Snorbeの他の機能について確認する
</Card>
