[D13] ドメイン専門家とLLMの協調による知識グラフの段階的構築手法：美術館展示コンテンツ「働正をめぐるダイアグラム」制作を通して

項目	内容
論文ID	P60
区分・分類	論文・知識グラフ構築
著者・所属	松野仁志、楠見清（東京都立大学大学院システムデザイン研究科インダストリアルアート学域）
発表先	デジタルアーカイブ学会誌（研究大会発表）
発表日	2025
引用数	未取得（OpenAlex 2026-10-06時点）
言語	日本語
URL	https://cir.nii.ac.jp/crid/1390588048782626304
PDF	論文/pdf/P60.pdf
読んだ範囲	全文

論文タイプ

応用：専門家とLLMの協調によるKG拡張手法を実装し、美術館の企画展コンテンツ制作という実践事例に適用して報告しているため。

背景：デジタル・ヒューマニティーズ分野でLLMによるKG自動構築が進むが正確性に限界があり、専門家の監督が必要。また学芸員の知識は図録・展示解説など非構造的形式に留まり、構造化データとして蓄積されにくい
到達点：(1) 専門家の注釈からLLMがKGを再拡張する対話的プロセスで専門家固有の知識をKGに組み込む手法の提案と実証、(2) 展示企画業務とKG構築のギャップを埋める

適用先は宇城市不知火美術館の企画展「海にねむる龍──働正がのこしたもの」のインタラクティブなダイアグラム。コンテンツ管理は筆者開発のアーカイブシステム ArsTraverse が担う。

段階	担い手	内容
1. ベースKG構築	専門家→LLM	専門家がテキスト（PDFまたはプレーンテキスト）をアップロードし、LLMがエンティティと関係性を抽出してJSON形式のKGを出力
2. 注釈文の付与	専門家	各エンティティに専門的知見に基づく注釈文を付与（当初はダイアグラム内の解説表示用だった機能を転用）
3. 追加構築	LLM	注釈文を新たな情報源として追加のエンティティ・関係性を抽出し、プレビュー画面に表示
4. 統合	専門家	追加KGのプレビュー上でドラッグ&ドロップにより編集・削除・統合（表記統一など）し、ベースKGに統合

2〜4をエンティティごとに繰り返す。プレビュー段階で特定エンティティに関連する範囲に限定して修正させることで、専門家の認知負荷を低く保つことを狙う。使用したLLMのモデル名は論文に記載なし。

入力データ：関連文献の網羅的投入は不要な情報が多かったため、学芸員が準備した展示の章解説と働正の年譜に絞った。

数値なし。定性的な知見のみ：

注釈による拡張の例：当初資料には「働正」が「内科画廊」で個展を開いたことのみ記載。学芸員が「内科画廊」の注釈に「ハイレッド・センター」との関わりを、さらに「ハイレッド・センター」の注釈に中心メンバー（高松次郎、赤瀬川原平、中西夏之）を記述した結果、「働正」と3人との間接的な関係が構築された
展示終了後の学芸員ヒアリング：九州派のようにネット上の情報が少ない領域ではAIに知識を「教える」感覚があった。関係性の意味づけ・最終判断・新たな関係の発見は専門家が担うべき領域との認識

LLMが作ったKGに学芸員が注釈文を書き、その注釈文をLLMが再度KG化し、専門家が修正して統合するループで、文献にない専門家固有の知識をKGに取り込む手法。美術館の企画展ダイアグラム制作で実践したが、KG品質の定量評価は未実施。