オントロジーは「先に決める」か「データから起こす」か

概要

AIエージェントの精度向上に不可欠なオントロジー構築において、人間が設計する「明示型」とAIが生成する「推論型」を組み合わせたハイブリッド戦略の重要性を説く記事。

詳細内容

AIエージェントを業務利用する際、部署間の用語定義のズレやハルシネーションを防ぐためのオントロジー設計手法を解説しています。事前に型を定義する「明示型」は信頼性が高い一方で設計負荷が重く、データから構造を抽出する「推論型」は迅速ですが精度の管理が課題となります。実務的な解として、システムの「コア」となる重要なエンティティは人間が設計し、データの追加に伴う「周辺」部分はAIに起案させて人間が承認するハイブリッドアプローチを推奨。AWSの「Context Ontology Accelerator」などの具体例を挙げつつ、GraphRAGとの違いや索引時点でのハルシネーションリスクについても深く考察しています。

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