オントロジーとは何か。Palantirが語る業務AIの考え方

最初に見るべき結論

Palantirの製品文脈でいうOntologyは、組織のデジタルな業務モデルです。データセットやモデルを、業務上のオブジェクト、プロパティ、関係、アクション、ロール、ワークフローへ対応づけます。

これは、単なるデータカタログやDBスキーマとは違います。DBは顧客、注文、資産、イベントを保存できます。一方でOntologyは、それらが業務上何を意味し、どう関係し、誰が何を操作できるかまで扱います。

AI導入で重要なのは、AIエージェントに作業させる前に、扱う対象、参照してよいデータ、実行してよい操作、守るべき権限、残すべき証跡を定義することです。

• Palantir: Ontology core concepts ↗
• Palantir: Why create an Ontology? ↗

PalantirがいうOntologyとは何か

Palantir Foundryの公式docsでは、Ontologyは統合されたデータセットやモデルの上に置かれるセマンティックレイヤー、または組織のデジタルツインとして説明されています。構成要素には、object type、property、link type、action typeがあります。

object typeは、航空機、サプライヤー、注文、患者、契約、設備、問い合わせなど、業務上の実体やイベントを表します。propertyは特徴、link typeは関係、action typeはユーザーやシステムが変更できる操作を表します。

Palantir AIPの文脈では、このOntologyの上にAIワークフロー、AIエージェント、関数、アプリケーションを構築し、セキュリティ、監査、ガバナンス、業務文脈を接続する考え方になっています。

• Palantir: AIP overview ↗
• Palantir: Ontology-aware applications ↗

既存のデータ概念との違い

一般的なDBスキーマは、保存と検索のために設計されます。データカタログは、データセットを探すための仕組みです。ダッシュボードは、選ばれた指標を表示します。RAGは、モデルに渡す文書やチャンクを検索します。

Ontologyは、より業務そのものに近い場所にあります。実体、関係、操作、権限、アプリケーションをつなぎ、人やAIエージェントが情報から管理された業務操作へ進めるようにします。

これは、すべての企業がPalantirや大規模基盤を導入すべきという意味ではありません。エンタープライズAIには、文書とAPIを集めるだけでなく、業務を共有モデルとして定義する必要がある、という示唆です。

AIエージェントで重要になる理由

AIエージェントは、明確な業務モデルなしにデータ参照やツール実行ができる状態になると危険です。誤った情報源を参照する、似た対象を混同する、文脈の違う操作を実行する、後から検証できない出力を作る、といった問題が起きます。

Ontology的なレイヤーがあると、エージェントが扱う対象を絞れます。定義済みのオブジェクト、承認済みの関係、許可されたアクション、ロールベースのアクセス、何が起きたかを説明するログの上で動かせます。

これは人間にも効きます。サポート、営業、運用、経営、AIエージェントが同じ顧客、契約、資産、インシデント、エスカレーション状態を見ていると、レビューと改善が進めやすくなります。

大規模基盤を真似せず、考え方を使う

小さな会社でも、Ontologyの考え方は使えます。まず、問い合わせエスカレーション、営業準備、フィールドサービス、契約レビュー、社内ナレッジ検索など、1つの業務を選びます。

次に、その業務に必要なオブジェクト、プロパティ、関係、操作、ロール、証跡を定義します。問い合わせ対応なら、顧客、製品、問い合わせ、規程、回答案、エスカレーション理由、レビュー判断が候補になります。営業なら、アカウント、商談、会議、提案、ステークホルダー、リスク、次アクションが候補です。

最初の実装は小さくて構いません。DB、CRM、文書ストア、ワークフローツール、AIアシスタントの組み合わせでも、実体、権限、許可操作、監査イベントを明確にすれば、Ontology的な設計になります。

次の一歩

AIエージェントを検討するなら、まず1つの業務のOntologyを描きます。モデルや自動化を選ぶ前に、対象、関係、操作、権限、レビュー点を名前付きで整理します。

これにより、AIプロジェクトの範囲が決めやすくなります。また、AIが何を知り、何を実行でき、人間がどこで責任を持つかが見えるため、リスクも話し合いやすくなります。