Knowledge Minerは、要求工学において重要な役割を果たすKnowledge Factoryの不可欠な部分です。要求工学が要求を包括的にフォローアップして実装するエンジニアリングアプローチであるのに対し、ナレッジマイナーは大規模な言語モデルから重要な知識を抽出するためのツールです。
ナレッジマイナーの主なタスクは、さまざまな大規模言語モデルから、特定のビジネス問題に役立つ知識を抽出することである。この知識は、ビジネスの意思決定者が問題をよりよく理解し、解決策を見つけ、将来のビジネストレンドを予測するのに役立ちます。例えば、ナレッジマイナーは、ニューラルネットワークアルゴリズムのソースコードや顧客ライフサイクル価値計算に関連するプログラムを抽出することができ、企業が顧客の価値をより正確に評価するのに役立ちます。
ナレッジマイナーの重要性は、組織の意思決定の効率と精度を向上させる能力にある。第一に、ナレッジマイナーは、大規模な言語モデルから関連知識を迅速かつ効率的に抽出できるため、手作業による調査と分析の時間を大幅に節約できる。第二に、ナレッジマイナーは、一つの解決策だけでなく、異なる頭脳から複数の答えを抽出することができるため、より多くの解決策の選択肢を提供することができる。最後に、ナレッジマイナーは、ビッグデータと機械学習に基づいて知識を抽出するため、従来の手作業による分析よりも正確で包括的であるため、意思決定の精度を向上させることができる。
ナレッジマイナーは、マイニングシナリオとソリューション構造を定義することで動作する。マイニングシナリオは具体的な目標と目的を定義し、ソリューション構造はマイニングされた知識を首尾一貫した読みやすいソリューションに整理する質問構造である。各解決構造は、懸念事項に関するヒントノードのセットで構成され、各ヒントノードは、質問の文脈的背景と質問された具体的な質問で構成される。