■ **概要** エンタープライズデータから Context Graph / Knowledge Graph を構築し、AI エージェントの決定過程を完全トレース可能にする、グラフネイティブな決定知能基盤。 ■ **特徴・用途** - **Provenance 統合設計**：全推論ステップが因果関係付きで記録され、「なぜその判断に至ったか」を監査者・規制当局に提示可能。ブラックボックスな LLM 出力をグラフ上の明示的な推論チェーンに変換する点が核。 - **ポリグロット + W3C 標準**：RDF/LPG 両対応で既存知識基盤（Wikidata、企業本体OWL）との相互運用性が高く、ベンダーロックインを避けられる。 - **規制ドメイン・高リスク意思決定向け**：金融/医療/法務など監査頻度が高い領域で「何が入力か、何が推論か、なぜその出力か」を端から端まで証跡にできる。 ■ **結論** LLM の説明責任を求める時代に、単なる RAG ではなく **意味的・因果的に正確な推論グラフを制度的要求として具現化する選択肢**。ただし採用前に既存グラフシステム(Neo4j等)との統合コストと学習曲線を検証すべき。