AIに同じ質問をしたら、部署ごとに違う数字が返ってきた　― いま「オントロジー」と呼ばれているもの ―

概要

生成AI時代において、部署間での言葉の定義の食い違いを解消し、AIが正確な判断を行うための基盤として再注目されている「オントロジー（意味の層）」の重要性と実装の勘所を解説した記事。

詳細内容

この記事は、生成AIを導入した組織で発生する「部署ごとにAIの回答（集計値等）が異なる」という問題の本質を解き明かしています。この食い違いはAIの精度の問題ではなく、「アクティブ顧客」といった言葉の定義が明示的に管理されていないという構造的な問題に起因します。かつてセマンティック・ウェブとして提唱された「オントロジー」の技術スタック（RDF、RDFS、OWL等）が、2025年以降、主要ベンダーによって「意味の層（セマンティックレイヤー）」として再び脚光を浴びています。かつては記述コストの高さから普及が難しかったものの、LLMが定義の下書きを書けるようになったこと、そして曖昧さを受け入れられないAIエージェントの台頭という二つの変化により、実用性が高まっています。著者は、製品を導入する（器を用意する）だけでは解決せず、業務を理解し、モデルに落とし込み、関係者の合意を形成して維持し続ける「中身」を定義する人間の力量こそが、今後のエンジニアにとって重要な資質になると強調しています。

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