グラフの更新と同義語・トピックの整理

全6レッスン中 6番目14分

このレッスンで学ぶこと

ナレッジグラフの左レールにあるすべてのメンテナンス画面を見つけ、それぞれの用途を説明できる
ワンクリックの「AI検索をチューニング」パイプラインを実行し、進捗スレッドを読み取れる
トピックマップを構築し、テーマ、橋渡し概念、要約ノートを活用できる
同義語を統合・分割し、提案された関係を整理できる。「スキップ」とオフの違いも理解する
エージェントが学習したノートを確認し、除外ファイルを管理できる

資料が増えると、同じ対象が複数の名前に分かれたり、エンティティの種類が未設定だったりすることがあります。文書の追加・編集後は、抽出状況、同義語、トピックマップも確認します。

これらはグラフビューの左レールで管理できます。このレッスンでは、各管理画面の役割とグラフを更新する手順を学びます。

同義語や種類の整理はグラフに反映されます。ただし、要約ノートの作成や学習済みノートの削除など、文書ファイルを作成・削除する操作もあるため、対象を確認してください。

左レール：12のセクション

タイトルバーの「ナレッジグラフ」ボタン、または⌘⇧Gでグラフを開きます。左側には設定画面のようなレールがあります。最初の「グラフ」は3Dキャンバスそのものです。その下に、ノートがアプリ内を流れるおおよその順番で11の調整セクションが並びます。セクションを選ぶとキャンバスは隠れますが、背後では読み込まれたままなので、戻るとすぐに表示されます。

レールのセクション	ここで行うこと
「グラフ」	3Dキャンバスそのもの。ホーム画面です。
「ライフサイクル」	各段階の状態を確認し、ワンクリックの「AI検索をチューニング」を実行します。
「トピックマップ」	全ノートにまたがる大きなテーマを構築し、閲覧します。
「分野の語彙」	分野、読み手のペルソナ、標準述語を設定し、抽出に専門領域を教えます。
「同義語」	似たラベルを1つのエンティティに統合するか、別々に保つかを確認します。
「関係」	提案されたリンクを承認、再分類、却下します。上位／下位／関連／同一から選びます。
「改訂」	後のノートが以前の意思決定を改訂しているか確認し、承認または却下します。
「抽出」	カバレッジ、ノートごとの「再抽出」、大きな「すべて再抽出」ボタンがあります。
「エンティティの種類」	種類の一覧と「不足している種類を補完」があります。
「コードインテリジェンス」	コードインデックスの状態と「概念 ↔ コード」の橋渡しを確認します。
「学習済み」	エージェントが自ら学習して保存したノートを確認し、不要なものを削除します。
「除外」	抽出とコードインデックスが無視する`.consilienceignore`内のファイルを管理します。

各段階を選ぶと、そこで行われることを確認できます。

1学習自動抽出の設定に従って実行

自動抽出が有効な場合、ノートの保存後に概念と関係をグラフへ抽出します。抽出した事実は出典の一文に結び付けられます。

レールの背後にある循環。アプリはノートから事実を学び、同じものや関連するものを結び、ワークスペースをテーマへまとめます。その提案を人が整え、新しいノートが加わると循環が再び始まります。

ライフサイクル：状態確認とグラフの整理

「ライフサイクル」パネルは、「いまのグラフはどれほど健全か」という問いに答えます。上部には抽出カバレッジ（「{total}件中{done}件をAI検索に追加」）が表示されます。

その下には6つの段階カードが並び、それぞれに役割の説明と現在の状態バッジがあります。バッジには「未調整」「再調整を推奨」「調整済み · {time}」「最新」「要確認 {n}件」「未構築」などが表示されます。「次におすすめの操作」カードがそれらを読み取り、いま最も有効な次の作業を示します。

「トピックと用語」：抽出処理はあなたの分野の語彙を理解しているか（「分野の語彙」で設定）。
「ファイルの追加」：すべてのノートがAI検索に入っているか（「抽出」で設定）。
「同一対象の照合」：重複した名前が1つのエンティティに統合されているか（「同義語」で設定）。
「接続」：提案されたリンクが確認され、適用されているか（「関係」で設定）。
「トピックマップ」：テーママップが構築済みで、現在も新しい状態か。
「経験」：エージェントが自ら何を学んだか（「学習済み」で確認）。

ワンクリックのチューニングを実行する

おすすめを読む
「ライフサイクル」を開き、「次におすすめの操作」カードを読みます。いまチューニングする価値があるかを教えてくれます。
どこまで深く処理するか決める
通常は「すべてのノートを再読込（時間はかかりますが、より徹底的）」をオフのままにします。最新の語彙を使って古いノートも再抽出したいときだけオンにします。
「AI検索をチューニング」を押す
ボタンが「チューニング中…」に変わり、すぐ下に「進捗」スレッドが現れます。
パイプラインを見守る
分野の語彙 → 再抽出 → 同義語チェック → 関係チェック → トピックマップの5段階が順番に進みます。各段階には、待機中、実行中、完了、スキップ、エラーの状態、詳細行、完了後の要約が表示されます。

バッジにメンテナンス時期を任せる

メンテナンス予定表は必要ありません。最後のチューニング以降にワークスペースが増えると「再調整を推奨」「再構築を推奨」が表示され、機械が判断を求めるたびに「関係」と「改訂」の「要確認 {n}件」が増えます。

すべてが「最新」「調整済み」なら、本当に何もする必要はありません。レールを閉じ、執筆へ戻りましょう。

トピックマップ：テーマ、橋渡し、孤立した島

「トピックマップ」パネルは、ワークスペース全体を貫く大きなテーマを見つけます。各テーマは関連するエンティティのクラスタで、AIが名前と要約を付けます。必要なときに「トピックマップを構築」（以後は「再構築」）を押すと、「ノート内のテーマを検出中…」が実行されます。完了後、ヘッダーに「{themes}テーマ · {concepts}概念」と表示されます。

各テーマカードには、グラフ上のテーマ色を示す点、名前、「{count}概念」、要約、所属するノートが表示されます。
ほかのテーマとつながらないテーマには「単独」バッジが付きます。これは孤立した島です。つなぎとなるノートを書いて橋を架ける価値があります。
「要約ノート」は、テーマのノートと概念をウィキリンクで集めた目次ノートを作ります。
「テーマを結ぶアイデア」には橋渡しとなる概念が並び、それぞれに「{count}テーマを接続」と表示されます。

マップの構築はグラフ画面自体も変えます。ノードがテーマ色になり、統計の「テーマ: 0」が更新され、表示設定に「マップモード」が現れます。オンにするとグラフ全体がテーマごとに1つのノードへまとまり、全体の形をひと目で確認できます。

同義語と関係の提案を確認

「同義語」は、「同一対象の照合」を詳しく確認する画面です。アプリは「k8s」と「Kubernetes」のように、表記は似ていなくても同じ対象を指すラベルを見つけ、1つのノードへ統合します。各行に組み合わせ、状態（「統合済み」または「分離」）、切り替え用トグルが表示されます。

変更すると解決グラフが再構築され、再抽出なしですぐに反映されます。後でエンティティページに出てくる「別名」チップも、同じ仕組みを反対側から見たものです。そこでチップを分割すると、ここでの組み合わせも「分離」に変わります。

何を同一とみなすか

2つのレコードが現実世界の同じ対象を指すか判断する処理は、エンティティ解決、またはレコードリンケージと呼ばれる古典的な問題です。「Acme Corp」と「Acme Corporation」が混在するデータベースは、どれもこの問題を解く必要があります。Consilienceもノート内のラベルに対して同じことを行います。

Consilienceが重視するのは、出典を守ることです。機械による統合は毎回ゼロから再構築される独立した解決グラフに置かれ、人が決めた統合・分割は永続的に保存されます。そのため、照合を再実行しても、人の判断が上書きされることはありません。

「関係」には、エンティティ間の構造的なリンク候補が入ります。組み合わせごとに種類（上位、下位、関連、同一）を選び、スイッチを切り替えます。オンは関係を適用し、オフは却下します。まだ適用していない行だけに表示される「スキップ」は、判断を記録せず後回しにします。

構造からの関係提案で「同一」を選ぶと統合されます。この同一性提案は自動追加を有効にしても承認を待ちます。AIの意味判定は別の経路で、同義語や疑わしい統合の確認から修正できます。

ひとつの統合が全体へ届く

ここで「同一」を選ぶことも、「同義語」パネルで統合することも、2つのエンティティの事実を全体でひとつにまとめます。検索、プロフィール、ステートメントのすべてが、それらを同一の対象として扱い始めます。ひとつの確認で、グラフ全体の配線が変わります。

2つのノードが本当に同じなら、統合はレール内で最も効果の大きい操作です。今後エージェントが返すあらゆる答えが、統合されたひとつの像を引き継ぎます。

学習済みノートと除外ファイル

「学習済み」には、エージェントが自分のために書いたノートが並びます。あなたが教えた答え、検証済みの作業結果、調査で得た事実などです。learned/フォルダに保存され、追加と同時にグラフへ索引付けされます。各ノートには生成元の印があるため、機械が書いたノートと自分のノートを簡単に見分けられます。

事前承認の段階はないため、このパネルで事後確認します。内容を読み、誤りや不要なものがあれば「削除」を押してください。ノートはOSのごみ箱へ移動し、対応するグラフ項目も削除されます。

「除外」は.consilienceignoreを管理します。これは抽出とコードインデックスが完全に無視するファイルの一覧です。3つの表示があります。

「リスト」：除外されたすべてのパス。「復元」でファイルを抽出対象へ戻せます。存在しないパスには「見つかりません」バッジが付きます。
「参照」：除外チェックボックス付きのワークスペースツリー。クリック操作で除外できます。
「ファイルを編集」：gitignore形式のパターンを使う生の.consilienceignoreエディタ。「保存」と「元に戻す」があります。

トピックマップ: 全ノートから検出した関連エンティティのクラスタを、AIによる名前と要約付きで示すワークスペース全体のテーママップ。
橋渡し: 複数のテーマをつなぐ概念。ワークスペースの結合組織です。
孤立した島: ほかのテーマとリンクを持たず、「単独」バッジが付くテーマ。
解決グラフ: 機械が構築した同義語統合用の独立グラフ。毎回ゼロから再構築されるため、人が決めた統合・分割は常に残ります。
学習済みノート: エージェントが自ら書いて索引付けしたノート。生成元の印によって、人のノートと簡単に区別できます。
.consilienceignore: 抽出とコードインデックスが無視するパスを列挙する、gitignore形式のファイル。

グラフを点検する

タイトルバーの「ナレッジグラフ」ボタン、または⌘⇧Gでナレッジグラフを開きます。
左レールで「ライフサイクル」を開き、各段階カードのバッジを確認します。「未調整」や「未構築」はありますか。
「AI検索をチューニング」を押し、「進捗」スレッドが分野の語彙 → 再抽出 → 同義語チェック → 関係チェック → トピックマップと進む様子を見ます。
完了したら「トピックマップ」を開き、最近書いている内容に最も近いテーマを見つけます。
そのテーマの「要約ノート」を押します。

テーマのノートと概念をウィキリンクで集めた新しいノートが開きます。ワークスペースにこれまでなかった目次です。「ライフサイクル」に戻るとボタンが「もう一度実行」に変わり、段階バッジに新しい件数と時刻が表示されます。

グラフの更新と個別の結果確認

成長するナレッジグラフには手入れが必要で、その場所が左レールです。「ライフサイクル」が遅れている箇所を示し、ひとつのボタンが全工程を実行し、個別パネルでは機械の推測が外れた場所を直接直せます。ときどき10分を使うだけで、エージェントの答えはより明確になります。次は、調整した点の集まりを行として見るエンティティテーブルへ進みます。グラフ内のすべてのエンティティを、ひとつずつ確認できる画面です。

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