拓海先生、お忙しいところ失礼します。最近、社内で「オントロジー」という言葉が出てきて困っております。これ、うちの業務に関係ありますか。
素晴らしい着眼点ですね！オントロジーとは業務で使う用語集を“コンピュータが理解できる形”で整理したものですよ。大丈夫、難しく聞こえますが、基礎は意外と単純です。
用語集なら分かりますが、今は大量の専門用語と定義が必要だと言われています。それをAIが作れるという話を聞きましたが、本当ですか。
はい。論文で紹介されているDRAGON-AIは、大きな言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）と検索を組み合わせて、用語名から定義や論理関係を自動生成する支援法です。人の手を完全に置き換えるのではなく、編集者の作業を効率化する道具です。
なるほど。で、これって要するに「AIに定義を書かせて、人が手直しする」ということですか？投資対効果はどう見ればいいでしょう。
素晴らしい整理ですね！その理解で正しいです。ROIを見るときは3点にまとめましょう。1) 時間削減、2) ヒューマンエラー低減、3) 専門家の高度タスクへのシフトです。これらが改善されれば十分に投資効果が見込めますよ。
具体的にはどんなデータや仕組みが必要になるのですか。うちの現場では紙の仕様書や古いExcelが中心で、標準化されていません。
心配はいりません。DRAGON-AIは検索を強化する仕組み（RAG: Retrieval Augmented Generation、検索増強生成）を使い、既存の文書や既存オントロジーから情報を引き出して補助します。まずは代表的な文書をデジタル化して、検索可能にすることから始めればよいのです。
検索に頼るということは、元データの品質次第で結果が変わるという懸念があります。間違った定義を作られたら怖いのですが。
その通りです。だからこそDRAGON-AIは人のレビューを前提に設計されています。道具として使い、重要な決定や公式定義は必ず専門家が確認するワークフローを組めば、安全に導入できますよ。
導入の初期投資や学習コストはどの程度見ればよいですか。現場の反発を抑えるポイントがあれば教えてください。
要点を3つにします。1) 初期は代表文書のデジタル化と小さなパイロットに集中すること、2) 専門家のレビュー工程を明確にして人の価値を示すこと、3) 成果が出やすい「定型業務」から適用して成功体験を作ることです。これで現場の不安はかなり和らぎますよ。
分かりました。最後に要点を一度、私の言葉でまとめてもよろしいですか。間違っていたら直してください。
ぜひお願いします。要点を自分の言葉で整理するのは理解の王道ですよ。聴かせてください。
要するに、DRAGON-AIは既存の文書をうまく探してきてAIが定義や関係性を提案し、その提案を我々の専門家が点検して承認する仕組みということで、まずは現場の代表データを整備して小さく試して効果を示す、ということですね。
その通りです！素晴らしい着眼点ですね。大丈夫、一緒にやれば必ずできますよ。
1.概要と位置づけ
結論から述べると、DRAGON-AIは「大規模言語モデル（LLM: Large Language Model、大規模言語モデル）の暗黙知」と「既存知識の検索結果」を組み合わせることで、オントロジーの用語補完（term completion）を自動化支援する手法である。これは単なる自動生成にとどまらず、人間の編集作業を効率化し、専門家が本質的な判断に集中できるようにする点で従来のツールと一線を画す。オントロジーは業務データの整合性や検索精度、システム間連携に直結するため、その作成負荷を下げることは現場の生産性を大きく改善する可能性がある。DRAGON-AIの重要性は、単に定義を書く速さを上げる点ではなく、既存の複数オントロジーや非構造化テキストなど多様な情報源を統合して一貫性のある候補を提示できる点にある。ゆえに、企業の知識資産を整理し再利用するインフラとして戦略的価値を持ちうる。
2.先行研究との差別化ポイント
先行の自動オントロジー生成や用語抽出は、多くが単一のコーパスに依存し、生成結果の整合性確認や論理的関係の構築は手作業に頼ることが多かった。DRAGON-AIはここを埋めるために、検索増強生成（RAG: Retrieval Augmented Generation、検索増強生成）という枠組みを採用している。RAGは、まず外部知識を検索して参照し、その文脈をもとに生成を行うため、生成内容がより根拠に基づく傾向にある。さらに本手法は、テキスト定義だけでなく記述論理（Description Logic、DL）で表現される論理関係の候補も提示できる点で差別化されている。このため、単なる説明文の自動化だけでなく、システム間の推論や整合性チェックに使える形式知の補助が期待できる。結果として、従来は専門家が行っていた細かな論理関係の設定作業を、補助的に自動化できる点が最大の違いである。
3.中核となる技術的要素
DRAGON-AIの核は二つの要素である。第一に、大規模言語モデル（LLM）を利用してラベルや部分的な説明から欠けている要件を埋める生成能力を活かすこと。第二に、検索増強（RAG）により既存のオントロジーや非構造化テキストから根拠となる断片を取得し、生成に事実的裏付けを与えることだ。この組合せにより、生成は単なる言語的な推測に留まらず、既存知識との整合性を取りながら行われる。さらに評価面では、OBOコミュニティなど既存のオントロジー編集者による順位付け評価を用いて、生成定義の妥当性を人手で検証している。実務導入では、元データの整備、検索インデックスの構築、生成候補のレビュー工程を設計することが技術的準備になる。
4.有効性の検証方法と成果
著者らは十個の多様なオントロジーを対象に、DRAGON-AIの「新規用語の生成（de novo term construction）」能力を評価した。評価は大規模な人手によるランキング方式で行われ、編集者が生成された定義や関係を品質基準で評価する方法が採られている。このアプローチにより、単なる自動生成の自然さではなく、実務的に使える定義かどうかを重点的に検証できた。結果として、関係性候補の精度や定義の有用性において高い評価を得ており、特に既存知識を参照した場合の精度向上が示された。重要なのは、完全自動化ではなく、編集者の作業負担を減らしつつ正確性を担保する半自動ワークフローの有効性が示された点である。
5.研究を巡る議論と課題
議論の中心は二つある。第一に、生成モデルが示す候補は元データの偏りや不整合を反映するため、根拠の品質が重要となる点だ。第二に、形式知（論理関係）とテキスト定義の両方を扱う際の評価指標の整備がまだ不十分である点だ。これらは実務導入に際して、データガバナンスやレビュー体制の整備が不可欠であることを意味する。さらにプライバシーやライセンス問題、外部知識ソースの選定といった運用面の課題も無視できない。結局、技術的可能性は高くても、組織的な仕組み作りが追いつかなければ効果は限定的になりうる。
6.今後の調査・学習の方向性
今後の研究は、まず評価指標のさらなる標準化と、自動生成結果の説明可能性（explainability）を高める方向に進むべきである。次に、業種別の代表コーパスを整備して現場固有の語彙や関係を学習させる作業が実務への橋渡しとなる。最後に、編集者と生成モデルの共同作業を最適化するワークフロー設計やUI/UXの改善が必要だ。組織としては、小さなパイロットで成功体験を作り、レビュー体制と効果測定を回しながら段階的に展開するのが現実的である。検索用語の提案や自動ドラフトを活用し、専門家の判断を補助する形での定着を目指すべきである。
検索に使える英語キーワード
DRAGON-AI, ontology generation, retrieval augmented generation, RAG, large language model, ontology term completion, description logic
会議で使えるフレーズ集
「この提案は既存文書から根拠を取り出し、AIがドラフトを作る補助ツールです。我々の役割は最終判断と品質担保に集中することです。」
「まずは代表的な仕様書をデジタル化し、小さな範囲でRAGを試して効果と工数削減を測定しましょう。」
「導入効果は時間短縮、エラー低減、専門家の高度業務へのシフトの三点で評価します。」
