Laboro.AI、国際会議ISWC 2026で主著論文の採択を達成

東京都中央区に本社を構える株式会社Laboro.AIは、最新技術や研究成果が集まる国際会議「ISWC 2026 Challenge Track」において、自社のエンジニアリングチームによる主著論文が採択されたことを報告しています。この採択は、知識グラフとAI技術に関連する重要な国際会議であり、Laboro.AIにとって大きな成果となりました。

ISWC 2026 Challenge Trackは、2026年10月25日から29日にかけてイタリアのバーリで開催される第25回国際セマンティックウェブ会議内の一部で行われるコンペティションです。このトラックでは、共通のデータを使用して知識処理やAI・セマンティック技術のパフォーマンスを評価し、競い合います。今回採択された論文は、会議で発表される予定です。

研究概要

Laboro.AIは、ISWC 2026 Challenge Trackの「LLMs4OL」と呼ばれる国際的なコンペティションに参加しました。このイベントでは、大規模言語モデル（LLM）を活用し、非構造化テキストから知識を整理した「オントロジー」を構築する技術が求められます。本年のチャレンジでは、主に以下の2つのタスクに取り組みました。

1. Flagship（フラッグシップ）: 1つの文書から重要な用語やその分類、用語同士の関係を含むオントロジーを一括で構築すること。
2. Reuse（リユース）: 既存のオントロジーに新たな知識を加え、拡張していくこと。

両タスクは、Laboro.AIが2025年に「LLMs4OL」で1位を獲得した軽量システムを基にしています。このシステムは、本年の難しい課題にも関わらず、高いパフォーマンスを維持しました。これを通じて、段階分けせずに一元的に処理することがより良い結果を導くことを確認しました。本論文は、国際会議の基準に沿って「Laboro.AI at LLMs4OL 2026 Tasks Flagship and Reuse: Less is More for LLM-based Ontology Learning」というタイトルが付けられています。これは、シンプルさの重要性を強調した内容です。

競争の激化

本年は昨年に比べて難易度が大幅に上がり、Flagshipタスクでは、完成したオントロジーの全体構造が評価の基準となりました。参加チームも増え、Laboro.AIはFlagshipタスクにおいて3位に入賞し、2年連続での論文採択を果たしました。

研究背景と課題

企業では文書やマニュアル、報告書に膨大な知識が蓄積されていますが、多くは整理されずに存在しています。これが情報の検索やAIによる活用を難しくしています。既製のAIは文書を読めても、用語の同義や相違点、企業特有の知識を理解することはできません。こうした課題を解決するために、オントロジーが求められます。オントロジーは情報を整理し、理解しやすい形に構造化することを目指します。

独自の知識体系を効率的に構築し、人とAIの双方が活用することは、企業がAIを上手に活用するための重要な要素であり、Laboro.AIはそのためのカスタムAI開発に注力しています。本研究により、大規模言語モデルを用いて自動的にオントロジーを構築する技術が進展し、企業内の知識を有効活用する手助けになります。

今後の展望

Laboro.AIが世界基準の国際会議で3位に入賞し、2年連続で論文が採択されたことは、同社の技術が国際的に高く評価されている証です。今後はこの技術を実務に応用し、実際の業務における複雑な情報を効果的に構造化できる仕組みを整えます。さらに、この知識基盤はAIエージェントの高度化や機密情報の取り扱いにも寄与するものとなります。すべての産業の知識産業化に向けて、Laboro.AIは全力で取り組んでいきます。