ハーディス株式会社

プロジェクトデザイン コンピュータ・システム構築のシステム化戦略立案、業務分析から運用開始まで、全てのフェーズでのコンサルティングとシステム設計・プロジェクト管理において、豊富な経験と技術に基づいた卓越しシステムリスク評価ノウハウとリスクマネジメント技術が、洗練されたバリュー・エフェクティブなシステムを皆様にご提供します。

システムデザイン どこのベンダー系列にも属さない独立で中間的な立場でシステム化の支援をおこなうことができます。

プロジェクトマネジメントリスクレビュー プロトタイピングを含めた実践的な技術をご提供します。

　　グラフ理論とグラフ・データベース

グラフはノードとエッジから成っており、グラフ・データベースはノード・データとエッジ・データ（リンク・データ）から成っています。ノード・データは従来のリスト型データベースであり、リスト型データベースのテーブル間の関連を定義できるデータベースがRDBです。それが、さらに進化したものがオブジェクト・データベース（ODB）で従来のRDBと異なるのはインヘリタンス（データのリンク）がRDBに比べてより自由に定義できることにあります。 RDBはデータの関係性に関連する操作は複数のルックアップテーブルを必要とします。グラフ・データベースは、関連を表すモデリングにおいてはるかに効率的です。複雑なデータ相互接続を伴う問題の処理のパフォーマンスが大幅に向上します。

　　トポロジカルソート　　　　　　　　

一般的なグラフ理論は無向巡回グラフを基礎としています。ただし、一般的なアルゴリズムで解を求めようとするとNP問題となります。多くの問題は無向巡回グラフを有向非巡回グラフ（DAG：Directed Acyclic Graph）に変換（トポロジカルソート）することで解（近似解）を求めることが出来ます。近似解となる一つの要因はトポロジカルソートの時点でループが発見された場合の処理になります。例えば、一般的な道路網は両側通行のできる道を含んでいて一廻りすると元の地点に戻ってきます。これはグラフで分類すると無向巡回グラフになりますから、A地点からB地点までのルートは数多く存在しますが、命題がA地点からB地点までの最短のルートを求めることである場合は、道路網をトポロジカルソートして有向非巡回グラフにすれば解を求めることができます。

　　グラフ・データベース検索　　　　　

グラフ・データベース検索は、ノードの検索に加えてエッジ（リンク）のパス（ルート）の検索を効率よく行えることが大きなメリットとなります。パスの検索はグラフ理論に基づく様々なアルゴリズムが存在します。例えば、サプライチェーンの問題で複数のエンティティを検索キーとして、それらに同時に関連する供給パスを得ようとするような場合に効率良く解を求めることが出来ます。さらにDAG型のグラフデータベースへ置き換えることによって、ブロックチェーンのいくつかの問題点を解決することができるようになってきています。

　　リンク予測　　　　　　　　　　　　　

リンク予測は、グラフの構造情報からノード間のミッシングリンクの存在を予測したり、誤ったリンクを特定したり、グラフ・ネットワークの進化メカニズムの評価などに役立ちます。グラフにエッジ（リンク）を追加することで、より期待される結果を得ることが出来れば、ミッシングリンクが発見されたことになります。リンク予測のアルゴリズムには、トポロジカルな手法と非トポロジカルな手法があります。トポロジカルな手法は、グラフの形状や接続性だけに基づいてリンク予測を行います。例えば、グラフ・データベース検索で検索開始→結果およびその逆の双方向から確率の最大となるパスの組み合わせを探すことよってミッシングリンクの候補を見つける方法などです。非トポロジカルな手法は、ノードやリンクに付随する属性やメタデータなど、ネットワーク以外の情報も利用し、属性やメタデータの類似性に基づいてユークリッド距離、余弦相似などのアルゴリズムを用いてリンクの存在を予測します。リンク予測の例には、ソーシャルネットワーク内のユーザー間の友達リンクの予測、引用ネットワーク内の共著リンクの予測、生物学的ネットワーク内の遺伝子とタンパク質間の相互作用の予測などが含まれます。電子商取引では、ユーザーにアイテムを推奨するために使用します。引用データベースのキュレーションでは、レコードの重複排除に使用できます。バイオ・インフォマティクスでは、タンパク質間相互作用(PPI)の予測に使用されています。また、セキュリティ関連のアプリケーションではテロリストや犯罪者の隠れたグループを識別するためにも使用されます。リンク予測は、時間的な側面を持つこともできます。

TOPICS

2022.07.27: ■ 2022/7/27 ハーディスはDAGのデータ構造を生成する自然言語処理・構文解析システムについて日本国内特許（特許第7095875）を取得しました。特許の概要

このシステムは技術文書などの自然言語で記述した文章を解析して、先に特許を取得した検索システムのデータ構造を自動的に生成することが出来ます。データ構造はグラフ理論での（Directed Acyclic Graph, DAG）で、全結合していない順伝播型ニューラルネットワークの一種でもあります。

DAGはグラフ理論としては古くから研究されており、様々な分野で応用されています。近年は例えばサプライチェーンにブロックチェーンの技術を応用した実績も増えており、さらにDAG型のグラフデータベースへ置き換えることによって、ブロックチェーンのいくつかの問題点を解決することができるようになってきています。
DAGのデータ構造を生成する自然言語処理・構文解析システムは先の検索エンジンと組合わせて学習エンジンとしてシステム化することが出来ます。
2022.07.01: 東京オフィスを本社所在地の埼玉県上尾市に移転しました。
2017.01.19: ■ 2017/1/17 ハーディスは2017年1月17日に日本国内で取得した特許について米国での特許も取得しました。"SEARCH SYSTEM, DISPLAY UNIT, RECORDING MEDIUM, APPARATUS, AND PROCESSING METHOD OF THE SEARCH SYSTEM" This invention relates to the search technology of a search system using a database that has a forward network structure(Large Scale DAG).
(Patent No.:US 9,547,700 B2)
特許の概要
2015.08.01: ■ 2015/7/2 ハーディスは、DAG（有向非巡回グラフ理論）を応用したフォワードネットワーク構造を持つグラフデータベースを用いた従来には無かった検索アルゴリズムについてに日本国内特許（特許第5768136）を取得しました。特許の概要

この検索アルゴリズムは大規模なDAGのデータ構造の検索時間を大幅に短縮することが出来、推論、ルート検索や関連度合いの評価エンジンなどとして応用することができます。

例えば、複数の事象から共通する原因を一度の検索で割り出すことができます。

また、企業の取引関係をグラフデータベースとすることで、注目する企業の他企業に対する関係度を日本国内数百万の数の企業規模で検索することなどに応用できます。

セマンティックWEB、CBRやビッグデータのデータの関連検索などをさらに進める上で有効な技術になると考えています。

また、合わせて一般的な無向巡回グラフをDAGに自動的、高速に変換するトポロジカル・ソート・アルゴリズムも開発しました。これはKahnとTarjanのアルゴリズムを組み合わせてさらに改良したものです。; この特許をライセンスしたライブラリ群はインフォセステクノロジー株式会社が製造・販売します。
2019.03.01: ハーディス株式会社とD-WAVE社と営業支援の窓口としての提携は2019/3/31で終了しました。
2011.12.01: 東京オフィスが新橋に移転しました。
2011.07.06: ハーディス株式会社へ社名変更を行いました。