Megagon Labs の データとAIの共生（DAIS） グループは、データマネジメントと AI の融合領域にある研究課題を探求しています。 DAIS グループの中心的な目標は、マルチエージェントワークフローを含む複合AI システムにおいて、大規模なセルフサービス型データ分析を可能にする次世代データプラットフォームの構築です。
大規模言語モデル（LLM）の進歩、特に深い言語理解能力の向上は、データ統合、エンティティマッチング、データ探索といった従来のデータマネジメントの課題に取り組む新たな機会をもたらしています。 私たちは、AI を活用したデータマネジメントの研究において、言語モデルと最先端の機械学習手法を活用し、データレイクにおけるデータ探索、データテーブルの理解、データマネジメントのためのデータ拡張、自然言語からドメイン固有クエリの生成に注力しています。
一方で、LLM のエンタープライズシステムへの導入が進むにつれ、正確性、プライバシー、信頼性、ガバナンス、説明可能性が極めて重要な要素となっています。そのため、知識集約型クエリ理解の強化、異種データソースにおける知識検索の最適化、検索・クエリ処理の最適化、ファクトチェックと検証の堅牢性向上、ドメイン適応の柔軟性向上といった課題に対する体系的なアプローチの開発が求められています。 私たちの研究は、AI を活用したデータマネジメントだけでなく、データマネジメントを活用した AI の発展にも焦点を当てています。具体的には、エンタープライズ向けのデータカタログ管理、ファクトチェックと検証、データレイクの利便性向上、マルチエージェントシステムのベンチマークに取り組むことで、LLM を活用した知識に基づく生成のための知識グラウンディングと文脈化の強化を目指しています。
