講演情報
[3F1-OS-8-01]生命科学分野の知識グラフを活用するTogoMCPの構築
〇山本 泰智1、金城 玲2、藤澤 貴智3 (1. 情報・システム研究機構、2. 合同会社アニマ・マキナ、3. 国立遺伝学研究所)
キーワード：
MCPサーバー、知識グラフ、自然言語クエリ
生命科学分野では多くの知識が構造化され，RDFを用いた多数の知識グラフ（KG）で表現されている．その内容は非常に多様で，様々な組織が様々な観点から構築している．DBCLSが提供するRDFポータルは国内外の公共KGを収集し，SPARQLクエリによりワンストップでアクセス可能としている．KGの数は現時点で75あり，総トリプル数は1700億を超える．生命科学の発展によりKGの種類及び容量は増加しており，適宜新たなKGの追加と更新がなされている．SPARQLクエリを用いることでこれらのKGから所望のサブセットを取得できるが，そのために必要なSPARQLの習得やKG構造の把握は敷居が高い．そこで我々はLLMを介した自然言語による問い合わせを実現すべく，リモートMCPサーバーであるTogoMCPを開発している．LLMエージェントにTogoMCPを接続することで，SPARQLやKGの技術的知識なしで，自然言語による問い合わせによって，上記の膨大なKGから所望のデータを取り出し，必要な形式で取得することが可能になる．本論文では，これまでに得られているTogoMCPの特徴，応用例，および課題を議論する．