Knowledge Graphs & GraphRAG
Designing knowledge structures that keep context, relationships, and provenance visible.
Speaking & Community
Selected highlights first, followed by the full speaking archive.

Speaking Themes
Talks focus on making relationships, provenance, and knowledge changes visible in practical systems.
Designing knowledge structures that keep context, relationships, and provenance visible.
Connecting graph thinking with practical query languages, databases, and open standards.
Connecting communities, tools, and workflows for sustainable data systems.
Using graph models to clarify dependencies, migration risks, and business relationships.
Upcoming Talks
Confirmed upcoming sessions and appearances.
From Map Layers to Knowledge Models: Extending Open GIS
LLMs Change — Where Should Knowledge Live? (Lessons from SBOM)
From SPY×FAMILY to Evolving Knowledge Graph: Analysis of Wikipedia with Neo4j and LLMs
Underwater Heritage as an Open Knowledge Graph with Neo4j
From JOINs to Graph Thinking: Practical SQL/PGQ in PostgreSQL
Featured Talks
Fair Coffee, Fair Data: Practical Bias Detection in Coffee Supply Chains with PostgreSQL
Fair Coffee, Fair Data: Bias Detection in Coffee Supply Chains with PostgreSQL SQL/PGQ and GQL
From Sushi to Semantics: A GraphRAG-Powered Japanese Food Explorer with Neo4j and MCP
Japanese Food Knowledge Graph for Taiwanese
Apache Hop: Integrating LLMs, Graph Databases & Spreadsheets
PostgreSQL and SQL:2023 Property Graph Queries の話題と各RDBの実装。
Earthquake Knowledge Graph in Japan
Yearly Archive
Handling Business Card Connections with LibreOffice(Base + PostgreSQL + SQL/PGQ)
Graph Database Developer Meeting
Fair Coffee, Fair Data: Practical Bias Detection in Coffee Supply Chains with PostgreSQL
Fair Coffee, Fair Data: Bias Detection in Coffee Supply Chains with PostgreSQL SQL/PGQ and GQL
From the Ocean Floor to the Future — Underwater Heritage and Knowledge Integrity in the Age of AI
PGConf India 2026 参加報告
Beginner-Friendly Introduction to Cypher and Practical Usage: From Fundamental Concepts to Performance and RDB Integration (Cypher 5 / 25)
LLMs Change. Knowledge Shouldn’t. So Where Should Knowledge Live?
LLMs Change — So Where Should Knowledge Live?
Dana Language in LibreOffice: Intent-Driven Automation
Neo4jで強化する生成AI ― 検索から推論・計画へ
From Sushi to Semantics: A GraphRAG-Powered Japanese Food Explorer with Neo4j and MCP
Neo4j Desktop 2 ではじめる!Neo4j グラフデータベース 2025 入門
Creating University-Specific Thesis Templates in LibreOffice: A Step Toward Wider Use in Japan and Asia
Japanese Food Knowledge Graph for Taiwanese.
Apache Hop: Integrating LLMs, Graph Databases & Spreadsheets
LLMの誤回答にお困りですか?VectorRAGとGraphRAGで精度向上!
GraphRAG and Neo4j
LLMの誤回答にお困りですか?VectorRAGとGraphRAGで精度向上!
Vector Impact on Similarity Extraction: Movie Data Analysis
GraphRAG: Neo4jグラフデータベースを生成AIに使いましょう。
グラフデータベースNeo4jの基礎と知識グラフのワークショップ。
Neo4j: RAGとグラフDB
データ取得変換(ETL)が簡単なApache Hopワークショップ。 - グラフデータベースNeo4jワークショップ。
Earthquake Knowledge Graph in Japan
Analyzing the Relationship Between Open Source Communities and Books Using Vector and Graph Theory
グラフデータベースNeo4jの基礎と知識グラフのワークショップ。
Implementing Vector Search in LibreOffice
グラフデータベースNeo4jワークショップ。 - データ取得変換(ETL)が簡単なApache Hopワークショップ。
GQL Graph Query Language
グラフデータベースNeo4jワークショップ。 - データ取得変換(ETL)が簡単なApache Hopワークショップ。
Enhancing Comic Search with Vector Index
GQL Graph Query Language
WeblateのLibreOffice日本語翻訳を解析する
LLMをNeo4jで使った知識グラフ(Knowledge Graph)の使い方。 - LibreOffice + Apache Hop + ChatGPT / Gemini
Mastering Web Application Configurations
Neo4j入門と最近の話題 - Apache Hopを使ったデータオーケストレーション:とにかくデータ収集を自動化してみよう。
Neo4jで広がる知識の世界:ナレッジグラフと大規模言語モデル(LLM)で遊んでみよう。
PostgreSQL and SQL:2023 Property Graph Queries の話題と各RDBの実装。
Neo4jで広がる知識の世界:ナレッジグラフと大規模言語モデル(LLM)で遊んでみよう。 - Apache Hopを使ったデータオーケストレーション:とにかくデータ収集を自動化してみよう。
LOUCA23からGraphQL Summit参加。インドネシアからサンディエゴへの旅。
Unleashing the Power of Data Science with Python Macros in LibreOffice
Let's create a family tree of SPY×FAMILY using a graph database!
Pythonマクロの実用的な使い方
ETL made easy with Apache Hop
API連携でRESTに変わって広まっているGraphQL
Apache Hopデータオーケストレーション入門(データ収集を自動化しよう) - Neo4jグラフデータベースに日本全国の駅データを取り込んでみよう)
Coffee Knowledge Graph
Apache Hopデータオーケストレーション入門(データ収集を自動化しよう) - Neo4jグラフデータベース入門(Neo4j 5.1を使って入門してみよう)
LibreOffice Conference 2022 トラブル続きの参加報告
データ統合プラットフォーム Apache Hop 2.0のご紹介 - Neo4jグラフデータベースのNeoDash 2.0でOpenStreetMapを使ったダッシュボードを作ろう。
Let's try NLP of Klingon language using LibreOffice!
Using graph theory, let's look at the addition, modification, and removal of features in all versions of LibreOffice. - Let's calculate with Math using MathType and Mathematica
LDBC FinBench
LDBC FinBench
Exploring the Secrets of Star Trek "Stardate" with Apache Hop and Neo4j - Importing data from multiple resources into Spreadsheet is easy with Apache Hop
データ統合プラットフォーム Apache Hop 2.0のご紹介 - グラフデータベース Neo4j、新しいツール、問い合わせ言語GQLの話
CalcにApache Hopを使ってさまざまなデータを簡単に取り込もう
Graph Connect 2022で発表された新機能の紹介 - Apache Hop を CI/CDで使ってみよう
Small Talk of GraphConnect 2022
Javaのビルドやバージョンの違いをグラフデータベースで理解する。
グラフデータベース「Neo4j」でRDFを使ってみる。 - Apache Hop 使って Neo4j、PostgreSQLを相互接続してみる。
データ収集・加工を楽にするApache Hopとは
NLP made easy w/ Apache Hop and Neo4j
「RDB/CSVからNeo4jへのバッチ移行をいろいろ試してみる」Data Importer, Apache Hopの紹介
グラフデータベース Neo4j AuraDB Free の入門ワークショップ - Apache HOP の入門ワークショップ
明日から使える「Apache Hop」
Neo4jを使ったグラフネイティブの機械学習 - 明日から使える「Apache Hop」
Neo4jでOpenStreetMapを使って経路を見つけよう。(福岡編) - Apache HOP (Incubating) の入門ワークショップ
Neo4jのKeyMakerを使ってデータ分析をしてみよう。
GRANDstackを使ってハリーポッターの人物相関図を見てみよう - Apache HOP (Incubating) の入門ワークショップ
Apache KafkaとNeo4jグラフデータベース
GraphQL Extension for LibreOffice
Neo4jでOpenStreetMapを使って経路を見つけよう。(広島編) - データ統合プラットフォーム「Apache Hop」入門
グラフデータベース「Neo4j」入門ワークショップ
The Klingon Language and Graph-Powered NLP
Neo4jでGDS(グラフデータサイエンス)を体験してみよう
Neo4j GraphQL and GRANDstack
GraphQLで使うNeo4j
Controlling Cypher Queries with Voice
LibreOfficeのNeo4jネイティブドライバを作ってみる
Neo4jのグラフデータサイエンス
Neo4jのグラフデータサイエンスライブラリ
BloodHoundでActive Directoryを探索する
Neo4jのグラフデータサイエンスライブラリ
Neo4jを使ったクリンゴン語の自然言語解析
クリンゴン語の自然言語処理
クリンゴン語の自然言語処理
クリンゴン語の自然言語処理
Neo4jとPythonでグラフデータベースのハンズオン
ストリームデータ処理 Apache KafkaにNeo4jデータベースを使った統合システム
Full Stack Application Dev w/ GRANDstack
Neo4jでJapanのCOVID-19データを管理し解析する
COVID-19とマーケッティング 経験や勘を超えたデータ分析
Neo4j入門
Neo4jでHiroshimaのCOVID-19データを管理し解析する
Graph Powered COVID-19 Japan Tracker
Graph Powered COVID-19 Japan Tracker
Neo4jを使った日本のCOVID-19データの可視化と解析
Hands-On Neo4j
Network Service Management using Native Graph
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
Graph AI Graphを使ったAIとは今までのAIとどう違うのか
Neo4j Ninjaで分かるNeo4jの使い方
世界はグラフでできている
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
データ分析をNeo4jで知識にする
Neo4j Desktop入門
Knowledge Graphs
グラフデータベースは如何に自然言語を理解するか?
How to find "fluctuation translation" for better localization by Graph Theory
グラフDBは文章をどうやって理解するか? Graph-Powered Translation Model
Graph-Powered Translation Model
Neo4j ワークショップ
GQL(Graph Query Language)の今
GQL(Graph Query Language)の今
翻訳ゆらぎや関連用語をグラフで視覚化し翻訳範囲を共有する
Neo4j ワークショップ
Graph Query Languageの今
Neo4j ワークショップ
Neo4j超入門ワークショップ
学校成績と環境をグラフにして傾向を知る
Graph Based AI/ML
GraphConnect 2018の報告とデモ。グラフデーターベースNeo4jの今後。
Neo4j ワークショップ
Neo4j Graph Database - w/Wikipedia and Twitter
GraphConnect 2018の報告
Neo4jと日本語
Fourth openCypher Implementers Meeting報告
APOC、GRAPH ALGORITHMの使い方
Neo4j Cypher応用
Neo4j Cypher入門
Graph Connect Europe 2017報告
Neo4j Sandboxの概要
Neo4jユーザグループからのお知らせ
RDBユーザーのためのNeo4j入門
Neo4j Sandboxの概要
Neo4jユーザグループの直近の活動報告
Neo4jユーザグループからのお知らせ
Neo4jユーザグループからのお知らせ
OmegaT 3.0とLibreOfficeで翻訳しましょう
Neo4jを使ったトレーサビリティ
LibreOffice CalcでグラフデータベースNeo4jを使ってみよう
Neo4jのデモ