オントロジーは「先に決める」か「データから起こす」かオントロジーで AI に業務知識を渡す — AWS の OSS「Context Ontology Accelerator」を試してみた が話題になっています。オントロジーをテーブルや文書から起こして提案を人が確認して使うという話です。 現場では部署ごとに「売上」の意味が違いエージェントが誤った数字をすぐ拡散します。原因の一つはオントロジーの作り方の違いです。実務の答えはコアを人が設計し周辺は AI に起案させることです。 同じ「オントロジー」でも作り方は大きく二つあります。 一つはデータが来る前に実体と関係の型を決めておくやり方です。この記事では明示型（事前定義）と呼びます。 もう一つはすでにあるスキーマや文書から意味の構造を起こすやり方です。この記事では推論型と呼びます。 オントロジーを自動で作成するというのは推論型を指すことが多いです。 実務では二つを混ぜることも多いです。ポイントは正
