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Knowledge Flow実践ガイド — 企業知識をAIが利用できる知識基盤へ変換する
Books: Knowledge Flow実践ガイド: 企業知識をAIが利用できる知識基盤へ変換する
Knowledge Extractionによって、企業文書からエンティティ、関係、制約、イベント、意図などの知識が抽出されました。
しかし、この段階では知識はまだバラバラな断片です。
同じ概念が異なる名前で表現されていたり、部署ごとに異なる用語が使われていたり、同じ言葉が異なる意味で利用されていたりします。
Knowledge FlowのOntology Constructionでは、これらの知識を統合し、
企業全体で共通に利用できる概念モデル（Ontology）
へ変換します。
Ontologyは単なる辞書ではありません。
企業が「何を知っているのか」と「それらがどのような関係にあるのか」を表現する知識モデルです。
なぜオントロジーが必要なのか
企業では、
営業部門は
Customer
と呼び、
経理部門では
Client
サポート部門では
Account Holder
と呼んでいることがあります。
人間なら同じ意味だと理解できます。
しかしAIは、
Customer
と
Client
を別物として扱ってしまいます。
Knowledge Flowでは、
まず概念を統合します。
Customer
Client
Account Holder
│
▼
Customer
この処理をConcept Resolutionと呼びます。
Concept Resolution
Knowledge Flowでは、
複数の情報を利用して同一概念を判定します。
例えば、
- 名前の類似度
- Embedding類似度
- 定義文
- 利用される文脈
- Knowledge Graph上の近傍
- 人間レビュー
などです。
例えば、
Customer
顧客
取引先
Customer Account
という概念があった場合、
Embeddingだけではなく、
利用文脈まで比較します。
これにより、
単純な文字列一致では判断できない概念も統合できます。
Concept Canonicalization
統合された概念には、
正式名称（Canonical Name）を設定します。
例えば、
{
"id":"C001",
"canonical_name":"Customer",
"aliases":[
"Client",
"Account Holder",
"顧客",
"取引先"
]
}
このCanonical Nameが、
企業全体の共通語彙になります。
Knowledge Flowでは、
すべてのDSL、
Knowledge Graph、
Decision Trace
がこのCanonical Nameを利用します。
概念階層の構築
オントロジーでは、
概念の親子関係も構築します。
例えば、
Customer
├── Premium
├── Gold
└── Silver
あるいは、
Product
├── Hardware
├── Software
└── Service
というように、
is-a（継承）関係
を生成します。
これにより、
AIは
Gold Customer
↓
Customer
であることを理解できます。
属性の統合
Knowledge Flowでは、
概念ごとに属性も抽出します。
例えば、
Customer
なら、
{
"attributes":[
"CustomerID",
"Company",
"Industry",
"Country",
"Status"
]
}
を保持します。
これにより、
DSL生成やGraph検索が容易になります。
Relationshipの統合
Knowledge Extractionで抽出されたRelationも統合します。
例えば、
Customer
↓
Purchase
↓
Product
あるいは、
Product
↓
Manufactured At
↓
Factory
さらに、
Factory
↓
Performs
↓
Inspection
という関係を追加すると、
企業知識全体が一つのネットワークになります。
Knowledge Flowでは、
これらを
Ontology
↓
Knowledge Graph
へ変換します。
制約との統合
Conceptだけでは、
意思決定はできません。
例えば、
Customer.Status == Gold
なら
Discount = 10%
というルールがあります。
このConstraintもOntologyへ紐付けます。
例えば、
{
"concept":"Customer",
"constraints":[
"Status == Gold"
]
}
になります。
これにより、
DSL生成時に
Constraintが利用できます。
イベントとの統合
Conceptには、
イベントも紐付きます。
例えば、
Inspection
↓
Notify
↓
Quality Assurance
は、
InspectionというConceptのイベントになります。
Ontologyでは、
{
"concept":"Inspection",
"events":[
"Notify QA"
]
}
のように保持します。
これによって、
WorkflowやAgent実行へ接続できます。
オントロジーの継続的な進化
企業知識は毎日変化します。
新しいマニュアルが追加されれば、
新しい概念も追加されます。
例えば、
AI Agent
という概念が現れた場合、
Knowledge Flowは
AI Agent
↓
Software
↓
Digital Worker
のような位置付けを推定します。
既存Ontologyとの整合性も評価します。
つまり、
Ontologyは一度作って終わりではありません。
Knowledge Flowでは、
継続的に進化します。
人間によるレビュー
もちろん、
LLMは誤った概念統合を行うことがあります。
例えば、
Customer
Supplier
を同じ概念と判断してしまう可能性もあります。
そのため、
Knowledge Flowでは、
Ontology Candidate
↓
Human Review
↓
Approve
↓
Ontology Repository
というレビュープロセスを設けます。
レビュー対象は、
- 新しい概念
- 新しい親子関係
- 同義語の統合
- 属性の追加
- Relationshipの追加
だけです。
既存Ontology全体を見直す必要はありません。
Ontology Repository
最終的なOntologyは、
専用リポジトリへ保存されます。
例えば、
{
"concept":"Customer",
"aliases":[
"Client",
"Account Holder"
],
"parent":"Business Partner",
"children":[
"Premium",
"Gold",
"Silver"
],
"attributes":[
"CustomerID",
"Status"
],
"relations":[
"Purchase",
"Invoice"
]
}
このRepositoryは、
Knowledge Graph、
DSL Generator、
Decision Trace Model、
Runtime OS
から共通利用されます。
Ontologyは企業知識の共通言語
Knowledge FlowにおけるOntology Constructionは、単に概念を一覧化する作業ではありません。
企業内に散在する異なる用語や表現を統合し、共通の意味体系を構築するプロセスです。
Concept Resolutionによって同義語を統合し、Canonical Nameを定義し、階層構造や属性、関係、制約、イベントを組み合わせることで、企業固有の知識モデルが形成されます。
このOntologyは、Knowledge Graphの骨格となり、DSL Generatorの入力となり、Decision Trace Modelの意味解釈を支え、Runtime OSが意思決定を行うための基盤となります。
つまりOntologyは、Knowledge Flow全体を支える「企業知識の共通言語」です。
LLMが企業を理解するためには、単に文書を読むだけでは十分ではありません。
企業固有の概念体系を理解し、その意味を一貫して扱えるようにすることが重要です。
Ontology Constructionは、そのための中核となるプロセスなのです。
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この記事は Chinoba Knowledge Base の一部です。
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