AIに売上を聞いたら数が合わない理由 —— 言葉の意味をそろえる「オントロジー」入門

AIが売上を数え間違える

お店のAIに聞いた例（イメージ）

お店のAIに「先月、抹茶大福はいくつ売れたか」と聞くと、AIはレジの表をもとに「120個」と答えました（イメージ）。ところが、売上の表はレジだけでなく、ネットショップと物産展にもあります。

3つの売上の表（イメージ）

しかも、表ごとに商品の名前が違い、ネットショップは個数ではなく箱で数えていました。AIは「抹茶大福」と書かれたレジの表しか数えなかったのです。誰も、3つが同じ商品だとAIに教えていなかったからです。こうした言葉の意味を、AIにも分かる形で決めておく方法が「オントロジー」です。いわば、AIに言葉の意味を教える「意味の地図」です。

AIが言葉を取り違える3つのパターン

AIが言葉を取り違えるパターンは3つあります。1つ目は、先ほどのように、同じものに表ごとに別の名前が付いているパターン。2つ目は、名前は似ているのに、実は別のものというパターンで、たとえば「抹茶大福」と「抹茶シェイク」です。3つ目は数え方の違いで、ネットショップは6個入りの箱で数えています。

人は事情を知っているので読み替えられますが、AIが見るのは表の文字だけです。AIが「たぶん同じ商品だろう」と気づくこともありますが、それは推測であり、聞き方しだいで答えが変わることもあります。お店の数字に使うには、「この3つは同じ」とはっきり決めて渡す必要があります。

オントロジーとは何か

オントロジーは、もともと哲学の言葉で「存在論」、つまり「何が存在するか」を考える学問を指します。コンピューターの分野では、1993年に研究者のグルーバーが「概念化の明示的な仕様」と定義したことが広く知られています。[s1]ある分野に「どんなものがあって、どうつながるか」を決めて書いたもの、と考えると分かりやすいでしょう。

売上の表に意味を付ける（イメージ）

オントロジーの部品は4つです。1つ目は「種類」で、抹茶大福・和菓子・お菓子のような、ものの種類です。種類どうしは「抹茶大福は和菓子の一種」のように上下でつながります。2つ目は「もの」で、種類ではなく、具体的な1つの対象です。3つ目は「つながり」で、「お客様は和菓子を買う」のような関係です。4つ目は「ルール」で、たとえば「和菓子と飲み物の両方にはなれない」といった決まりです。[s2]

書き方の標準（W3C）

これらを書くための世界共通の標準もあります。つながりを3つ組で書くRDF、種類とルールと推論のためのOWL、用語集や分類のためのSKOS、データの形を確かめるためのSHACLです。[s2][s3][s4][s5]名前を覚える必要はありませんが、書き方が共通なので、別の会社やシステムとも意味を共有できます。[s2]

書いていないことまで分かる「推論」

オントロジーの大きな強みが「推論」です。意味の地図のどこにも「抹茶大福はお菓子」とは書いていなくても、「抹茶大福は和菓子」「和菓子はお菓子」という2つの定義から、コンピューターが自動で導けます。[s2]そのため「お菓子の売上は？」と聞かれても、抹茶大福がきちんと含まれます。

冒頭の売上の表も、オントロジーで直せます。まず、3つの表の書き方を「抹茶大福」という1つの種類に結びつけます。名前が似ている抹茶シェイクは飲み物で、抹茶大福とは別のものだと決めておきます。そして「ネットショップの1箱は6個」という数え方のルールを書きます。すると、レジの120個、ネットショップの30箱（180個）、物産展の100個を合わせて、400個という正しい答えになります（イメージ）。

売上の例を振り返ると（イメージ）

数が正しければ、来月の仕込みの量も決めやすくなります。大事なのは、AIの推測に任せるのではなく、言葉の意味を人が決めて渡していることです。

実は身近な存在 —— 検索・病院・金融・自動車

文字列ではなく「もの」（Googleの例）

この考え方は、すでに身近なところで使われています。有名な人や場所を検索すると、結果の横に表示される情報の枠がその一例で、Googleが2012年に発表した「知識グラフ」という仕組みです。[s6][s7]合言葉は「文字列ではなく、もの」で、言葉を、人や場所といった「もの」として扱います。たとえば「タージ・マハル」が、建物なのか、同じ名前の音楽家やカジノなのかを見分けます。[s6]

発表の時点で、知識グラフには5億以上のものと、35億以上の事実やつながりが含まれていたそうです。[s6]

さまざまな分野の「意味の地図」

ほかの分野でも使われています。医療では、病名や症状など36万以上の概念を持つ医療用語の体系「SNOMED CT」が80か国以上で使われています。[s8]金融では「FIBO」、自動車では部品やCO2のデータの意味をそろえる「Catena-X」があります。[s9][s10]日本でもデジタル庁が、氏名や住所などの共通の語彙やデータの形を公開しています。[s11]

AIとオントロジーの組み合わせ方

得意なことが反対

比べる

得意なことが反対

生成AI

• 文章を読み書きするのが得意
• 答えは「たぶん」

VS

オントロジー

• 意味とルールがはっきり
• 作るのに手間がかかる

生成AIは文章の読み書きが得意ですが、答えは確率で選んだ「たぶん」です。オントロジーは意味とルールがはっきりしていますが、作るのに手間がかかります。得意なことが反対なので、組み合わせると強くなります。組み合わせ方は3つあります。

① 言葉をそろえてから答える

流れ

言葉をそろえてから答える

質問「抹茶大福は何個？」

→

意味の地図で言葉をそろえる

→

3つの表を数えて答える

1つ目は、AIが答える前に、オントロジーで言葉をそろえる方法です。先ほどの売上の例がこれにあたり、AIに表と一緒に意味の地図も渡します。AIは地図で、抹茶大福の3つの書き方と、箱の数え方を確かめてから表を数えて答えるため、聞くたびに答えがぶれにくくなります。

② AIの答えをルールで確かめる（イメージ）

2つ目は、AIが出した答えをルールで確かめる方法です。たとえば新商品の「抹茶シェイク」をAIに分類させると、名前に「抹茶」が付いているので「和菓子」と答えたとします。しかし、メニューの表では「飲み物」で、ルールは「和菓子と飲み物は別」です。すると推論の道具が矛盾を見つけ、人に確認を回します。[s2]

読み取った注文の形を確かめる（イメージ）

データの形を確かめることもできます。メールで「抹茶大福を10個と、あと、いつものを」という注文が来たとき、AIが「いつもの」を商品として読み取っても、商品は地図の種類から選ぶ決まりなので、チェックで引っかかり、人に確認が回ります。[s4]

③ オントロジーづくりをAIに手伝ってもらう

3つ目は、オントロジーを作る作業をAIに手伝ってもらう方法です。2025年12月の研究「OntoAxiom」は、12種類のAIにオントロジーのルールを見つけさせ、成績を比べました。満点を1とする成績で、人と交友関係の分野では上下関係を見つける成績が0.64でしたが、音楽の分野では0.22と、分野によって大きく変わりました。[s17]研究者は、完全な自動化には性能が足りないものの、専門家を助ける候補としては価値があるとまとめています。[s17]AIに候補を出させ、人が確かめて決める、というのがいまのおすすめの形です。

AIエージェントとオントロジー

会社の世界でも、AIのためにオントロジーを使う動きが広がっています。[s1][s6][s16]Microsoftは2025年11月に、会社向けのオントロジー機能をプレビューとして発表しました。顧客や注文などの意味を決め、人もAIエージェントも同じ言葉で使えるようにするものです。[s13][s19]Palantirも、AIが読めるデータや、実行できる操作をオントロジーで決めています。[s14][s15]2026年4月には、情報の「出どころ」を書きやすくする標準（RDF 1.2）づくりも進みました。[s3]AIが会社の中で働く時代だからこそ、意味の地図が見直されているのです。

用語集や文章検索との違い

言葉の意味を扱う3つの方法

言葉の意味を扱う方法には、用語集や文章検索もあります。用語集は言葉の説明を書いたもの、文章検索は社内の文書から似た文章を探してAIに渡す方法、オントロジーは意味とつながりを決めたものです。用語集は人が読みやすく、文章検索はすぐに始められます。一方で、用語集は機械がたどれず、文章検索は似ている文章は探せても、同じものか別のものかは決められません。

オントロジーは、同じか別かをはっきりさせ、ルールで確かめられる代わりに、作る手間がかかります。目的に応じて使い分けることが大切です。

注意点 —— ルールが間違うと答えも間違う

オントロジーにも注意点があります。推論はルールどおりに正しく進むため、ルールが間違っていれば、答えも間違います。たとえば「野菜でできたものは野菜」というルールを書くと、にんじんケーキまで野菜に分類されてしまいます。ルールは、人が確かめてから使う必要があります。

オントロジーの3つの注意点

ほかにも、気をつけたいことが3つあります。1つ目は、いきなり会社全体の地図を作ろうとしないことです。大きすぎる地図は、作るのも直すのも大変なので、答えたい質問から小さく始めます。2つ目は、AIとの会話から地図を勝手に書き換えさせないことです。間違った言葉が地図に入ると、それを使うすべての答えに広がってしまいます。変更は提案として出し、人が確かめて記録を残すのが基本です。[s13]

3つ目は、オントロジーで説明できるのは「どの知識とルールを使ったか」までだということです。AIの頭の中で、なぜその言葉を選んだのかまでは説明できません。

オントロジーの始め方

始めるときは、まずAIに答えてほしい質問を20〜50個ほど書き出します。次に、その質問に答えるのに必要な言葉・つながり・ルールだけを決めます。そして、AIに候補を出させ、人が確かめて決め、変更は記録に残します。

編集の道具 Protégé

作るための道具として、スタンフォード大学が開発した無料・オープンソースの編集ツール「Protégé」があり、WHOの病気の分類（ICD-11）の作成にも、これをもとにした環境が使われました。[s12]

まとめ

オントロジーは、言葉の種類・つながり・ルールを決めた「意味の地図」です。[s1][s2]生成AIは推測が得意で、オントロジーは意味とルールが得意なので、組み合わせることで、AIの答えのぶれや取り違えを減らせます。

ただし、ルールが間違えば答えも間違います。AIに候補を出させて人が確かめて決め、答えたい質問から小さく始めて、変更の記録を残していくことが大切です。[s17]