■ 概要（1行） 多種多様な非構造化データ（コード、画像、PDFなど）から概念と関係性を抽出・構造化し、永続的なナレッジグラフを構築するAI駆動型ツール。 ■ 特徴・用途（2〜3行） マルチモーダル入力（コード、画像、テキスト）から概念を抽出し、関連性マップとして可視化できる点が最大の強みです。単なる検索エンジンではなく、関連性の「構造」自体をアウトプットするため、大規模な研究や複雑なコードベースの理解に極めて有効です。グラフ、Obsidian形式、JSONなど、用途に応じた多様な構造化出力を提供します。 ■ 結論（1行） 知識の断片化という根本的な課題に対し、AIのマルチモーダルな理解力を活用してデータサイエンス的な「構造化プロセス」を提供する、先進的なユーティリティです。