地理的ナレッジグラフGeoKGって何に使える？
地理的ナレッジグラフ（GeoKG）を一言でいうと、「場所」と「場所」、「場所」と「モノ・コト」の多種多様な関係性を意味でつないだ、賢いデジタル地図のようなものです。 従来のデジタル地図（GIS）が「どこに何があるか」という位置情報を記録することを得意としていたのに対し、GeoKGはそれに加えて「なぜそこにあるのか、何と関係があるのか、どう影響し合うのか」という文脈（セマンティックな関係）までをデータとして扱います。 例えば、「横浜駅」という一つの地点に対して、以下のような無数の関係性をネットワークとして構築します。 * 横浜駅は「乗り入れている」→ JR東海道本線、京急本線、東急東横線... * 横浜駅は「隣接している」→ そごう横浜店、髙島屋横浜店 * そごう横浜店は「分類される」→ 百貨店 * 百貨店は「競合関係にある」→ GMS（総合スーパー） では、このような「関係性」をデータ化したGeoKGは、具体的に何に使えるのでしょうか？ 地理的ナレッジグラフ（GeoKG）の具体的な使い道 GeoKGの真価は、複数の条件や複雑な関係性を組み合わせた、人間が思考するような問いに答えを出せる点にあります。 1. 高度な都市分析と防災シミュレーション 従来のGISでは、ハザードマップと避難所のマップを重ねて表示することはできても、両者の関係性を深く分析するのは困難でした。 GeoKGを使った問いの例： > 「横浜市西区で震度6強の地震が発生し、主要な橋（Bridge-A）が通行不能になった場合、最も避難が困難になる高齢者施設はどこか？ そして、代替となる避難経路は？」 > GeoKGの答え方： 地震情報、インフラ（橋、道路）の状態、施設の種類（高齢者施設）、避難所の位置、人口統計といった全く異なるデータを「通行不能」「避難が困難」「代替経路」といった意味で連結します。これにより、単なる重ね合わせでは見えなかった複合的なリスクを瞬時に特定し、より現実的な防災計画の立案を支援します。 2. 対話型AIによる「賢い」場所探し スマートスピーカーやAIアシスタントに話しかけるように、複雑な条件で場所を探すことができます。 GeoKGを使った問いの例： > 「横浜駅の近くで、今から一人で入れて、評価が4以上で...