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SUMMARY:Neo4j ユーザー勉強会 #42
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DESCRIPTION:イベント詳細はこちら\nhttps://techplay.jp/event/86034
 7?utm_medium=referral&utm_source=ics&utm_campaign=ics\n\nオンライン(
 Zoom)\n42回目ののMeetupを開催させていただきます。\n\nSix
 ing Huangさんのヘルスケア向け多言語チャットボット「D
 octor.ai」の紹介\nNeo4jからは、我妻さんと日向寺さんの
 日本人社員の発表\n李さんのIPO分析(Input→Process→Output
 ）の可視化\n最後に案浦からApache HopとGQLの動向につい
 て\n\n今回は盛りだくさんな内容でお送りいたします。
 \n参加者の皆様へ（当日の注意）\nZoomのURLは参加者に
 は確認できるようになっています。\n会場のご案内\nZoo
 mで開催します。\n1. Doctor.ai: a medical chatbot powered by a Neo4
 j Knowledge Graph (Lang:English)\n概要\nナレッジグラフは、医
 療分野でますます一般的になっています。\nそれでも
 、それを操作できるのは、プログラミング技術の専門
 家だけになっています。\n世界の多くの人達は、Cypher
 やGremlinでのプログラミングもできません。\n医療用ナ
 レッジグラフにアクセスできない彼らは、ヘルスケア
 において不利な立場に立たされているのです。 \nこの
 ような背景から、私たちはヘルスケア向け多言語チャ
 ットボット「Doctor.ai」を開発しました。\nDoctor.aiのバ
 ックエンドでは、医療記録の大規模なコレクションが
 クラウド上のNeo4jグラフに構成されています。\n次に、
 それをKEGG、Hetionet、STRINGの3つの公開されているナレッ
 ジグラフに接続します。\nこれらのグラフは、遺伝子
 、疾患、薬剤、およびそれらの相互作用に関するコン
 テキスト情報を提供します。\n患者と医師は、非常に
 正確なAlan AIを使用して、Webから多言語の質問を口述ま
 たは入力します。\nOpenAIのGPT-3は、日本語をはじめとす
 る様々な言語を英語に翻訳します。\nまた、英語の質
 問をCypherクエリに変換します。\n最後に、GPT-3が元の言
 語で回答を作成します。\n患者も医師も、Doctor.aiに蓄
 積された膨大な知識のネットワークから恩恵を受ける
 ことができます。\n患者は自分の病歴、生物医学用語
 、健康上の推奨事項などを問い合わせることができ、
 医師は病気のパターン、診断、治療法などの知識を得
 ることができます。\nそれは最新の研究結果を広め、
 医師がより良い決定を下すのを助け、患者に選択肢を
 知らせることができます。\n\nKnowledge graphs have become more
  and more common in the medical field. And yet only experts with the requ
 ired programming skills can operate them. A substantial proportion of the
  world population can neither read nor write\, let alone program in Cyphe
 r or Gremlin. Without access to medical knowledge graphs\, they are at a 
 disadvantage in healthcare.  This realization has motivated us to develop
  Doctor.ai–a multilingual voice chatbot for healthcare. In its backend\
 , a large collection of medical records are organized into a Neo4j graph 
 hosted on the cloud. We then connect it with three public knowledge graph
 s: KEGG\, Hetionet and STRING. They offer contextual information about ge
 nes\, disease\, drugs and their interactions. Patients and doctors dictat
 e or type the multilingual questions at the web frontend with the highly 
 accurate Alan AI. GPT-3 from OpenAI translates various languages such as 
 Japanese into English. It also converts the English questions into Cypher
  queries. Finally\, GPT-3 formulates the answers back in the original lan
 guage. Both patients and doctors can benefit from the vast network of kno
 wledge stored in Doctor.ai. Patients can inquire about their own medical 
 histories\, biomedical terms and health recommendations\, while the docto
 rs can gain knowledge about the disease patterns\, diagnoses and treatmen
 ts. It spreads the newest research results\, helps the doctor to make bet
 ter decisions and informs the patients of their options.\n\n発表者 (Sp
 eaker)\n黄 思行 (Sixing Huang) (Neo4j Ninja)\n https://dgg32.medium.co
 m\nMGI Tech Co.\, Ltd.: https://en.mgi-tech.com\n2. Introduction to Neo4j
  AuraDB (Lang:Japanese)\n概要\nNeo4j AuraDB のプロダクトロード
 マップ、現況、最新の機能や現在のプラン体系につい
 て紹介します。Graph Data Science (GDS) も AuraDS としてリリ
 ースされました。AuraDS についても軽く紹介します。最
 後に、Aura SRE として内部開発に携わっているため、内
 部アーキテクチャや選定技術についても簡単に触れま
 す。\n\n発表者 (Speaker)\n我妻　謙樹　(Ken Wagatsuma\, SRE\, A
 ura\, Neo4j）\n日向寺　正之 (Masayuki Hyugaji\, SE\, APAC\, Neo4j
 ）\njapan@neo4j.com\n3. IPO分析(Input→Process→Output）の可視
 化 (Lang:Japanese)\n概要\n古いシステムのメンテナンス又
 はリニュアルのプロジェクトで、担当者からトキュメ
 ントが殆ど存在しないと言われた経験がありませんか
 。システム概要図、プログラムや帳票リスト、テーブ
 ルリストなどは存在するが、仕様書らしきものはほと
 んど存在しない、ER図も存在しない。そのようなケー
 スでは、開発者がソースを読み込み仕様を理解して開
 発を進めるしかありません。当然、コストに跳ね返っ
 てきますが、それはさておき、数百本までは開発者の
 戦意が何とか保ちますが、数千本を超えると、戦意を
 保つことさえも難しくなります。私は、仕様書らしき
 ものが何もない、帳票3000本というDWHのリニュアルプロ
 ジェクトに参加したことがあります。プログラムソー
 スを見ながら、3000本の帳票を一人で１日に１本ずつ分
 析し概仕様書を起こそうとすると、3000日。人数を10倍
 にしたら、300日。ヒアリングが必要など1日では終わら
 ないものも存在する。困ったな～。この話は、もう、1
 4年ぐらい前にさかのぼりますが、当時、帳票の項目や
 参照しているテーブルの類似性の分析などで数百パタ
 ーンに絞り、「Input(Table)→プロセス概要→帳票(View tabl
 e&CSV)」をプログラムソースとテーブル一覧などから機
 械的に起こすなど、仕様把握作業の効率化を図ってい
 ました。苦労している内に、プロジェクト自体が頓挫
 し、内心ではホットした記憶があります（笑）。\n今
 回、あるプロジェクトで仕様書が存在しないという側
 面では、似たようなシチュエーションに置かれており
 、今回は、Neo4jを使ってみようと考えております。私
 が理解しているグラフモデルにおける抽象化は、一般
 的な抽象化とは異なり、実体の輪郭が残っています。
 明らかに分かりやすいわけです。Neo4jを利用すること
 で、一般的なドキュメント一覧管理は勿論、IPOのよう
 なフローをそのままグラフに持たせることができます
 。グラフ化されたIPOでは、GDSを利用し、中心性の分析
 、コミュニティ分析、類似性分析などを行うことでシ
 ステムの実体（輪郭）がより解明になると期待してい
 ます。詳細は、当日に！\n発表者 (Speaker)\n李 昌桓 (Lee C
 hanghwan)\nhttps://www.creationline.com/\n4. Small Talk of GraphConnect 2
 022 (Lang:Japanese)\n概要\n6月6日から8日まで、テキサスの
 オースチンでGraph Connectが開催されました。\n今回は短
 めに様子を少し紹介したいと思います。\n\n発表者 (Spea
 ker)\n案浦浩二 (Koji Annoura) (Neo4j Ninja)\nhttps://annoura.com\n日
 本Apache Hop ユーザーグループ\n書籍の告知 (Books)\namazon
 で販売中のユーザーグループの書籍です。\n『グラフ
 型データベース入門 Neo4jを使う』\nAMAZONサイトへ
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