オントロジーとは？AI のプロジェクトでよく聞く理由

オントロジーとは何か

スタンフォード大学で Natalya Noy と Deborah McGuinness が書いた「Ontology Development 101」は、オントロジーをクラス（領域の概念）、スロット（それを説明する属性）、ファセット（値の型や数などスロットへの制約）に分けて説明します。クラスの個々の事例を加えると知識ベースになります。2 人は「領域をモデル化する正しいやり方は 1 つではない」とはっきり書いていて、正しいオントロジーは何に使うかで決まります。

最初の実務的な一歩として、2 人はコンピテンシー・クエスチョンを書くよう勧めています。そのオントロジーの上につくった知識ベースが答えられるべき質問です。「来四半期に更新する顧客と、それぞれの担当は？」と書けば、顧客、更新日つきの契約、担当という関係が要るとわかります。この質問が、最後に行うテストになります。

W3C の標準には正式な形があります。RDF は事実を主語・述語・目的語のトリプルで表し、OWL 2 はソフトウェアが推論できる形でオントロジーを書く言語です。小さなチームが初日から OWL を使う必要はほとんどありません。必要なのは、定義について合意することです。

小さなチームにとっての意味

• AI はあなたたちの言葉で分ける。「アカウント」「クライアント」「顧客」がチームの中で 3 つの別の意味を持っていたら、AI の抜き出しも検索も混ざります。
• ナレッジグラフの設計図になる。GraphRAG のような方法は、人や物と関係を抜き出すところから始まります。オントロジーが、どれを抜き出すかを決めます。
• もめごとを早く片づける。無料トライアル中の人は顧客か。一度定義を書けば、毎月ダッシュボードを直さなくて済みます。

具体例

例として架空の会社を使います。顧客企業のためにユーザー調査を行う 10 人の会社フィールドワーク社は、インタビューのメモを AI に調査データベースへ整理させたい。合意した型がないため、AI は「参加者」「インタビュイー」「ユーザー」を 3 つの別の種類としてつくり、あるメモでは発見をプロジェクトに、別のメモでは顧客企業にひもづけました。

チームはコンピテンシー・クエスチョンを 4 つ書き（「3 人以上の参加者から出た発見は？」「オンボーディングを調べた顧客企業のプロジェクトは？」）、1 ページのオントロジーをつくりました。顧客企業、プロジェクト、セッション、参加者、発見、テーマ。セッションは 1 つのプロジェクトに属し、発見は 1 つ以上のセッションから出て、参加者は 1 つ以上のセッションに出る。各クラスに 1 行の定義と例を添えます。次の実行で AI は 30 件のメモを同じ形で整理し、4 つの質問すべてにデータベースから答えられるようになりました。

書き方

1. オントロジーが答えるべき質問を 3〜6 個書く。
2. その質問と実際の資料に出てくる名詞を書き出す。クラスの候補です。
3. クラスごとに 1 文の定義と実例を 1 つつけ、同じ意味の言葉はまとめる。
4. 属性と関係を、許される数とともに加える。契約の顧客は 1 社、顧客の契約は複数、など。
5. 確かめる。例を使って各質問に答え、合わないところを直してから、使う人と AI に共有する。

よくある誤解

• 「オントロジーは巨大な分類表」分類表（タクソノミー）は「〜の一種」の木だけです。オントロジーは関係と制約も持ちます。
• 「全部をモデル化する」質問に必要な分だけ。新しい質問が出たらクラスを足します。
• 「哲学の言葉では？」もとはそうで、AI の分野が借りました。プロジェクトでは、合意した型のことです。その型に沿った事実の集まりがナレッジグラフです。

よくある質問

オントロジーをひとことで言うと？

仕事で扱うものの種類（顧客、契約、製品、問い合わせ）と、それぞれの意味、持つ事実、関係（顧客が契約を結ぶ、問い合わせは製品についてのもの）について合意した一覧です。ナレッジグラフが従う設計図にあたります。

オントロジーとナレッジグラフの違いは？

オントロジーは、ものと関係の種類を決めます。ナレッジグラフは実際の事実を持ちます。「顧客は契約を結べる」はオントロジー、「Acme が契約 42 番を結んだ」はグラフの中の事実です。

OWL や専用のソフトが要る？

最初は要りません。クラス、やさしい定義、属性、例を 1 ページにまとめれば、チームにも AI にも伝わります。W3C の OWL は、機械に推論させたいときの正式な言語です。