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Ontology

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Definition

オントロジーは、対象領域の概念、関係、属性、制約を明示的に記述し、共有可能な意味構造として扱うための枠組みです。

Background

哲学では存在論を意味しますが、情報科学では Gruber や Noy/McGuinness 以降、知識表現や Semantic Web のための明示的な概念仕様として使われてきました。

Position

Knowledge Graph、RDF、OWL、企業データの意味づけを支える上位概念です。単なる用語集ではなく、関係、制約、推論可能性を含む点が中心です。

Distinctions

  • 哲学の ontology は存在一般を問う領域であり、情報科学の ontology とは目的が異なります。
  • Glossary は用語説明に寄りますが、Ontology は概念間の関係や制約まで扱います。
外部参照 OWL 2 Web Ontology Language Overview Standard

この概念に対して、一次情報または外部出典を優先して参照先にしています。

Sources

Ontology の概念マップ。

ページ内関連

  • AI・LLM・オントロジー・組織記憶
    6. PalantirのOntologyは、従来のRDF/OWL的な意味論だけでなく、データ、ロジック、アクション、セキュリティを統合する operational ontology として捉えるべきである。
    引用: AI・LLM・オントロジー・組織記憶

    ai-systems

  • オントロジー概念の基礎と実務活用
    5. 実務では巨大な全社オントロジーから始めるべきではない。最初は特定ユースケースに対して、competency questions、主要オブジェクト、関係、制約、出典、更新責任を定義する ontology lite から始めるのが現実的である。
    引用: オントロジー概念の基礎と実務活用

    knowledge-systems

  • Palantir: Operational AI Platform の深層構造
    第五の洞察は、Palantirの最大の価値と最大の危険は同じ場所にある、という点である。Ontology、Action、AIP、Apolloは、ばらばらの組織を一つの行為可能なシステムにする。これは、病院の待機リスト、工場の制約、軍の状況認識、金融犯罪対策では強力である。しかし同じ仕組みは、監視、移民執行、標的選定、公共データの目的外利用にも転用できる...
    引用: Palantir: Operational AI Platform の深層構造

    enterprise-ai-platforms

  • 調査プロセス: AI・LLM・オントロジー・組織記憶
    利用環境 - model: gpt-5.4-mini - skill: .codex/skills/research-report/SKILL.md - prompt source: ops/codex/prompts/daily-issue-research.md 調査命令 - 調査対象: AI・LLM・オントロジー・組織記憶 - 依頼内容: AIの...
    引用: 調査プロセス: AI・LLM・オントロジー・組織記憶

    ai-systems

  • 調査プロセス: オントロジー概念の基礎と実務活用
    - 指定カテゴリ・slug: knowledge-systems / ontology-concept - 関連タグ: Ontology, Knowledge Graph, Semantic Web, AI - 主要な制約: 一次情報または信頼できる公開情報を優先し、主張、根拠、限界、実務含意を分けて書く。
    引用: 調査プロセス: オントロジー概念の基礎と実務活用

    knowledge-systems

  • 調査プロセス: Palantir: Operational AI Platform の深層構造
    利用環境 - model: gpt-5.4-mini - skill: .codex/skills/research-report/SKILL.md - prompt source: ops/codex/prompts/daily-issue-research.md 調査命令 - 調査対象: Palantir: Operational AI Platf...
    引用: 調査プロセス: Palantir: Operational AI Platform の深層構造

    enterprise-ai-platforms

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