なかむら

AIエージェントには本当にオントロジーレイヤーが必要なのか、それともより優れたスキーマだけで十分なのか？ という記事です。 AIエージェントのためにOntologyを導入する前に、そもそもデータモデルやスキーマの設計が適切なのかを疑えと主張しています。 medium.com/intellyticssoluti… 例えば、顧客情報がPostgreSQL、取引情報がSalesforce、検索データがElasticsearchに存在するとします。 AIに顧客別の売上を問い合わせても、システム間の関係やビジネス上の定義が分からず間違ったクエリを生成してしまうことがあった場合に、そこでOntologyやKnowledge Graphを導入しようという話になりがちだが、 著者はその前に、きちんと設計されたスキーマを用意すれば解決する問題が多いと指摘します。 記事ではSchema、Semantic Layer、Ontologyを区別し、通常の分析やText-to-SQLなら、適切なスキーマとSemantic Layerで十分なことが多い。 一方、医薬品の分類や複雑な関係の推論などではOntologyが有効になる、と整理しています。 ただ、技術的には少し雑な部分もあり、たとえばスキーマの妥当性と、問い合わせ結果の意味的な正しさは別問題で この記事はその違いをもう少し掘り下げたりしたらよかったかなと思います。