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 ― - Qiita

同じ質問を投げたのに、部署ごとに違う数字が返ってくる。しかも、どちらのAIも間違ってない。 生成AIを業務に入れた組織で、いま静かに起きている現象です。この記事では、その正体を解きほぐしたうえで、2025年くらいから主要ベンダーが揃って使い始めた「オントロジー」という言葉が、いま何を指し、技術的に何を作る話なのかを整理します。 この記事の立ち位置 オントロジーの技術スタック――URI から RDF、RDFS / OWL、推論、SPARQL、トリプルストアへと積み上がっていく話――は、すでに良質な解説がたくさんあります。この記事では、構文の書き方までは踏み込みません（用語が何を指すかだけ、2章で一度まとめて整理します）。 扱うのはその手前です。「なぜ今この言葉が戻ってきたのか」「業務のどこで効くのか」「そして誰がそれを書くのか」。コードは出てきますが、動かすためではなく、話を具体にするために

[l_etranger]

DBからデータを取り出す際の条件の定義が違った、だけのことをよくこれだけ長くできるものだ。AI 100%の文章すぎて長いだけでなく個人的には読みづらい。

[sgo2]

AIでPG/SEは要らなくなるとか言ってる人達はこの辺の問題(人間の指示はAIを正しく動作させるには曖昧過ぎる)が見えてない。

[ouj3]

オントロジー!! お前、生きていたのか...! 粒度の話はマジ同意。やり過ぎればやり過ぎるほどあらゆる物事が重くなる(処理もそうだし、しばらく放置した時の思い出し、引き継ぎも困難...

[kojikoji75]

AIの回答精度を上げる話かと思ったら、その前段にある「そもそも言葉の意味を定義できているか」という話だった。AI時代のデータ整備は、実は組織の曖昧さをあぶり出す作業なのかもしれない。

[toro-chan]

XMLスキーマ再びってやつだな。HTMLやJSONが流行しているのを見てもスキーマ派が勝ったことがないが、生成AIで再び脚光を浴びた。そして歴史は繰り返す気がする。いい加減な人間が見る以上、スキーマは勝てない

[secseek]

あいまいだとAIが間違えるという話ですけど、実は人間も間違えるというのは覚えておくべきですね。補完できると書かれていますが、せいぜい「補完できることもある」くらいが正確です

[sds-page]

面白い。現場に分け入って生データを見てデータを腑分けする作業が当面のIT技術者の仕事になる

[peempoom]

全く意味わかってなくて笑った。業務上同じデータでも意味が違うっていうレイヤーでセマンティックなデータがぁーって話とも違う。　＞DBからデータを取り出す際の条件の定義が違った、だけのこと

[natu3kan]

部署や業界を跨ぐと、同じ言葉でも専門用語になってたりで意味が全く違ったりするから、すり合わせって大事だよな。

[uehaj]

要件を聞き出して矛盾や過不足なく整理する。あとはAIがやる。つまり要求工学の話だな／最初はポジショントークかと思ったが言ってることは正しい。今をときめくパランティアの背景

[Helfard]

高級AIなら定義を聞いてくるのでは？

[door-s-dev]

流石に雑に読みすぎてた。内容はちゃんとしてそう

[strawberryhunter]

アクティブ顧客とは何かも定義せずにAIをこんなプリミティブなことに使うのも間違いな気がする。いくら電力があっても足りないだろ。

[hiroyuki1983]

そういうクソ怠くてクソ面白くない仕事は引き続き人間がやるから大丈夫だよ

[mohno]

まあ、文脈に依存するような質問文、出力を確認せずに使う気はしないけどなあ。/確認したり修正したりするような過程が入るような開発は保守・修正が大変そうだけど。

[password1234]

チャッピー構文だらけだ！

[nemoba]

DDDで境界付けられたコンテキストで意図的に疎結合にした部分が、データレイヤーだとずれてしまう可能性があるという話。直感UIDは何度も失敗してるのでコンテキストは分けてドメイン間でマッピングしたほうが筋いい

[tohnishi]

「同じ会社が別のIDで管理されている」って、それ会社マスターとか無いんかい、AI以前の問題だろって突っ込まざるを得ない。後はお察し。

[wordi]

どっちが正しいってなると一次情報に近い方がより疎結合

[nekomura]

とは言え、同じAIに同じ音声データの文字起こしをさせると、全く同じにはならない事をどう説明するのだろうか。

[ET777]

各部署に慣れ親しんでいくAIかわいい、そのうち営業と制作でケンカするようになる「結論からいいますね、」。議論とDCは過熱し周囲は干上がる。そうなる前に人間が運動し汗をかくやっぱ暑熱順化って大事だわ

[cyph]

客先に随意契約で入って現状調査と要件定義するSESのSIerみたいだなと前から思ってるけどどうなんかね

[hiroomi]

会社の中で「そのデータが何を意味するのか」を、AIが参照可能な形にする必要がある。

[lenore]

重要な話。サイロ状態のデータを放置している企業は多いのに、AIを入れたから何でもできると思わないように。一番コストも時間もかかるところ。パッケージを導入してもそれまでのデータはどう移行されるんですか

[aalpaca375]

カーゴカルトプログラミングを再発明されつつある。

[solidstatesociety]

トントロ美味しいからね

[FreeCatWork]

部署で数字が違うなんてボク困っちゃうにゃ。みんなで仲良く揃えるにゃ！

[r-west]

今をときめくって？パランティアは女子小学生150人爆殺したり https://x.gd/UWdTO 、弱小国の人間を殺して大儲けしてる会社で、唾棄すべき連中と思うが／これもAIが書き、人間の仕事は頼んだり謝ったり人のお守りになりそう

[s17er]

アレやっといてみたいなプロンプトで何もかも出来ると思ってる人いるのかな、怖いんだけど

[hatest]

最初のAIへの指示、「先月の～」と指示しているのに「 >= '2026-07-01'」って今月も入ってるので両部署とも誤った数字が出ると思う。終了日の指定はしないんか？

[gonai]

オンドゥル？

[lycolia]

オントロジーというのは共通認識のことでそこが違うが為にAIの動きが変わる。要は人間における認識の相違。事例ではデータクレンジング不足が挙げられている

[pecan_fudge]

オントロジーとグラフDBの違い、あまりよくわかっていなかったが整理できた。有用。

[kazu111]

部署内部限定『ベテラン補助AI』でいいよ！！属人化したノウハウ·対応履歴·QAを「部署AI」に蓄積⇒『①判断は人·対応も人·AIは表に出さない②AIは補助·裏方』。違ってもいいのよ、まずこれで今すぐ実装して欲しいのです

[Fluss_kawa]

セマンティックなデータにしましょうとか、自己説明的なデータにしましょうとか。もう何周目の議論なんだろう。最直近だとビックデータ分析ブームでデータ基盤を作ろうという話。昔だとHTMLとか。

[mobanama]

なんか変な言葉遣い多すぎてイヤ。特にartifactは最悪。こっちはその言葉はネガティブな意識が強すぎて敏感に反応しちゃうんだよ。(ontologyは由来経緯を理解したら少なくとももとはうまい使い方だったとも思えてきた)

[napsucks]

AIがもっと賢くなっていい感じに会社の全データ漁って意味付けも整理してくれるようにならんかな(投げやり

[ytRino]

参照できるデータが違うならそりゃ結果が違うしAI以前の話でしょとなって読むのをやめた