概要
AIエージェントの判断ロジックを、プロンプトによる推論だけでなく、機械的に検証可能な「概念・関係・制約」の知識モデル（オントロジー）で堅牢にする手法と実装例を紹介しています。
詳細内容
本記事では、AI駆動開発における「オントロジー」の定義と重要性を詳しく解説しています。オントロジーとは、特定のデータドメインにおける概念や関係、ルールを形式的に記述した知識モデルです。著者は、LLMの推論（プロンプトベースの指示）だけでは限界がある組織固有のルールや複雑な制約を、グラフデータやSPARQLクエリ、あるいはコードベースの実行条件（Preconditions）として永続化する利点を強調しています。記事内ではTypeScriptを用いた軽量な実装例「operational-ontology」を通じ、AIエージェントが「出荷済みの注文をキャンセルする」といった不適切な操作を試みた際に、ビジネスルールによって物理的にブロックされる様子がデモされています。また、AWSが公開している「context-ontology-accelerator」についても触れ、Amazon NeptuneやMCPを活用した大規模運用のアーキテクチャやコスト面についても言及しています。