意味のズレは小さくない問題です

AIが判断を下す現場で厄介なのは、データの「意味」が揺らぐことです。投資は数十億ドル規模で進んでいますが、エージェントが企業固有のデータやルールを正しく解釈できない事例は後を絶ちません。言葉の食い違いは、人間同士でも起きます。AIの世界でも同じです。

オントロジーとは何か

オントロジーとは、概念とその関係を定義する枠組みです。つまり、用語の辞書とルールブックを組み合わせたようなものです。これがあると「顧客」「契約」「取引」といった語の意味が部門を超えて一致します。

なぜ今オントロジーが必要なのか

企業データは構造化・非構造化に分かれ、複数の部門に散らばっています。API管理やモデルのコンテキスト設計（モデルが参照する文脈情報の仕組み）は整いつつありますが、データそのものの意味を横断的に統一する仕組みはまだ不十分です。意味のズレは、誤った判断や無駄なコストにつながります。

実務でのイメージ例

例えば「顧客」の定義一つで結果が変わります。営業は個人を重視し、法務は法人契約を重視する。AIにとってはどちらが正しいのかわかりません。オントロジーがあれば、どの状況でどの定義を使うかが明確になります。これを地図に例えると、縮尺や凡例が統一された地図を全員で使うようなものです。

まず何をすればいいか

  1. キー概念を洗い出す。まずは業務で頻出する用語から手をつけます。
  2. 意味と関係を定義する。誰が見ても解釈が揺らがないように定義します。
  3. メタデータと運用ルールを整備する。管理方法まで決めると実用的です。
  4. 継続的なレビューを組み込む。現場の変化に合わせて更新します。

これらを段階的に進めることで、APIやモデル統合だけでは届かない意味の一貫性が得られます。

まとめ

言葉のズレは小さなことに見えて、意思決定の精度に大きく影響します。オントロジーはそのズレを埋める共通言語です。実務では定義作りと運用ルールの両輪が肝心です。少しの手間で、AIの解釈力と信頼性はぐっと高まります。ぜひ最初の一歩を踏み出してみてください。応援しています。