論文の概要: Knowledge Graphs and Explainable AI as Complementary Resources for Urban Mining
- arxiv url: http://arxiv.org/abs/2607.09578v1
- Date: Fri, 10 Jul 2026 16:27:29 GMT
- ステータス: 翻訳完了
- システム内更新日: 2026-07-13 14:47:12.904616
- Title: Knowledge Graphs and Explainable AI as Complementary Resources for Urban Mining
- Title（参考訳）: 都市鉱業の補助資源としての知識グラフと説明可能なAI
- Abstract要約: 我々は,4つの統合KG-XAI統合モード(リフティング,制約,タイピング,リビジョン)を提案する。
それぞれのモードは、防御性の異なる特性を解き放ち、規制アーチファクトの事前劣化評価要求の種類に寄与する。
都市マイニングプロセスのファイアドアの例は、W3C Linked Building Dataスタックとバリュエーション拡張を使用したモードを示しています。
- 参考スコア（独自算出の注目度）: 0.6372261626436676
- License: http://creativecommons.org/licenses/by/4.0/
- Abstract: Pre-demolition assessment, the regulated audit process at the heart of urban mining, is an information process in which AI support must serve qualified auditors who remain accountable for the decisions taken. The relevant unit of value is not prediction accuracy alone, but the defensibility of the supported decisions: their legibility, plausibility, sourcing, and contestability. Explainable AI techniques and domain knowledge graphs each address parts of this requirement, and existing taxonomies have catalogued their integration. The literature is descriptively rich but structurally under-specified: what remains less developed is a structural account of why specific integrations produce artefacts neither resource can provide alone. This paper offers a complementarity-theoretic interpretation grounded in the IS resource-based tradition. We propose four consolidated KG-XAI integration modes (Lifting, Constraining, Typing, and Revising), each defined as a typed operation over XAI artefacts and knowledge-graph substrate structures. Each mode unlocks a distinct property of defensibility and contributes to the kind of regulatory artefact pre-demolition assessment demands. A fire-door example from the urban-mining process illustrates the modes using the W3C Linked Building Data stack and valuation extensions.
- Abstract（参考訳）: プレ・デモルション・アセスメント(Pre-Demolition Assessment)とは、都市鉱業の中心にある規制された監査プロセスであり、AI支援が意思決定に責任を負う資格のある監査人に仕えなければならない情報プロセスである。
関連する価値の単位は、予測精度のみではなく、その正当性、妥当性、ソーシング性、競争性といった、支持された決定の正当性である。
説明可能なAI技術とドメイン知識グラフは、この要件のそれぞれに対処し、既存の分類体系はその統合をカタログ化した。
文献は記述的に豊かだが構造的に不明確である: 未開発のままのものは、特定の統合がどの資源も提供できない人工物を作り出す理由の構造的説明である。
本稿は、ISリソースに基づく伝統に根ざした相補的理論的解釈を提供する。
我々は,4つの統合KG-XAI統合モード (Lifting, Constraining, Typing, Revising) を提案する。
それぞれのモードは、防御性の異なる特性を解き放ち、規制アーチファクトの事前劣化評価要求の種類に寄与する。
都市マイニングプロセスのファイアドアの例は、W3C Linked Building Dataスタックとバリュエーション拡張を使用したモードを示しています。
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