生成AIの次のステージ　オントロジーの構築

オントロジー、知識グラフ、生成AIの相互連携が次世代AIの基盤となる

なぜ今、オントロジーなのか？

2025年2月、生成AIをめぐる状況は大きな転換点を迎えている。ChatGPTやGeminiといった大規模言語モデルが日常業務に浸透する一方で、深刻な課題が浮き彫りになってきた。それが「ハルシネーション（幻覚）」——AIが事実に基づかない情報を、あたかも真実であるかのように生成してしまう現象だ。

現状の技術では、ウェブ検索機能を活用する生成AIであっても、約30%のケースで誤認を起こすという研究結果が示されている。医療、法律、金融といった正確性が求められる分野では、この誤差は致命的だ。企業の信頼性喪失、法的リスク、業務ミス——その影響は計り知れない。

この課題を解決する鍵として浮上しているのが、「オントロジー」と「知識グラフ」だ。これらは単なる技術トレンドではない。組織がAIを「使う」段階から、自社のノウハウを学習させて「作る・育てる」段階へと移行するための必須基盤なのである。

生成AIの限界とハルシネーション問題

ハルシネーションとは何か

ハルシネーション（幻覚）とは、生成AIが存在しない情報を創作し、もっともらしく出力してしまう現象を指す。単なる「間違い」とは異なり、文法的に正しく、専門用語も適切に使用するため、利用者が誤りに気づきにくいという特徴がある。

図1：ハルシネーション発生のメカニズム

具体的なリスク

なぜハルシネーションが発生するのか

生成AIは、大量のデータからパターンを学習し、次に続く単語や表現を確率的に予測して文章を生成する。つまり、内容の正しさや事実性を判断しているわけではない。この仕組み上の限界が、ハルシネーションの根本原因だ。

オントロジーと知識グラフ：AIに「意味」を教える技術

オントロジーとは何か？：ビジネスの「意味の地図」

オントロジー（Ontology）は、特定の領域における概念、それらの関係性、およびルールを体系的に定義する構造モデルです。AIに「自社のビジネスの世界」や「業界のモデル」を理解させるための「意味の地図」として機能します。

図6：オントロジーの3つの構成要素

製薬業界であれば、「疾患」「治療法」「遺伝子」「臨床試験」といった概念と、「治療法Aは疾患Bに有効」「遺伝子Cは疾患Bのリスク要因」といった関係性、そして「特定の遺伝子変異を持つ患者には治療法Xが推奨される」といったルールを定義します。

このように、オントロジーは単なるデータベース設計ではなく、「意味」と「推論」を含む構造化された知識体系なのです。

知識グラフとは：データに「関係性」を持たせる

知識グラフ（Knowledge Graph）は、実世界のエンティティ（物体、イベント、概念など）とその関係性をネットワーク状に表現したものです。

• ノード：エンティティ（人、場所、企業、製品など）を表現
• エッジ：エンティティ間の関係性（「所属している」「製造した」など）を表現
• セマンティック：データに「意味」を持たせることで、単なる情報を「知識」へと変換

Googleナレッジグラフは、Wikipedia、Wikidata、CIA World
FactBookなどから情報を集約し、検索結果を強化する代表例です。企業内でも、顧客データ、製品情報、業務プロセスを統合した独自の知識グラフを構築できます。

オントロジーと知識グラフの関係

相互補完的な関係：オントロジーは知識グラフの構造を定義し、知識グラフは生成AIに意味豊かなコンテキストを提供します。そして生成AIは、これらの知識構造の構築と進化を支援します。

図3：データベース、オントロジー、知識グラフの比較

W3C標準規格：RDFとOWL

オントロジーと知識グラフは、World Wide Web Consortium（W3C）が定めた国際標準規格に基づいています：

製薬業界の事例：知識グラフで創薬を加速

中外製薬：ターゲット遺伝子の探索

中外製薬は、ナレッジグラフと機械学習を活用して、創薬ターゲット遺伝子の探索を行っています。遺伝子データと疾患情報を知識グラフで統合することで、これまで見逃されていた関連性を発見し、ターゲット特定を迅速化しています。

さらに、がん治療レジメンの予測においても、患者データ、臨床試験データ、治療結果を関連付けることで、より効果的な治療法の発見に貢献しています。

富士通：因果関係知識グラフ

富士通が開発した「Fujitsu Causal Knowledge
Graph」は、単なる相関関係ではなく、因果関係を明示する点で画期的です。従来は大量のデータが必要だった因果推論を、少量データから実現できるようになりました。

ヘルスケア分野では、疾患と治療法の因果関係を分析し、予防医療におけるリスク要因の特定に活用されています。因果関係を明示することで、AIの「なぜそうなるのか」という推論能力が大幅に向上します。

武田薬品：需要予測と創薬支援

武田薬品は、AI・ナレッジグラフによる新薬候補の探索と、国内製造・供給部門での需要予測を本格運用しています。これにより、創薬プロセスの加速化とサプライチェーンの最適化を同時に実現しています。

金融業界の事例：年間15億ドルの価値創出

JPモルガン・チェース：圧倒的な成果

JPモルガン・チェースは、AI・機械学習の活用により、年間15億ドルのビジネス価値を創出しています。特に注目すべきは、文書分析の自動化により年間36万時間の労働時間を削減した点です。

Bank of America：年間6億件の顧客対応

Bank of AmericaのAIアシスタント「Erica」は、年間6億件以上の顧客対応を処理し、収益増加に直接貢献しています。

主な機能は、残高照会や取引履歴の確認だけでなく、パーソナライズされた金融アドバイス、支出パターンの分析とアラートなど多岐にわたります。顧客の行動データと金融商品情報を知識グラフで統合することで、文脈を理解した対話を実現しています。

三菱UFJ銀行：営業提案の高度化

三菱UFJ銀行は、デジタル戦略統括部を設置し、全社横断的にAIプロジェクトを推進しています。顧客データと金融商品情報をナレッジグラフで統合し、最適な提案を生成することで、営業担当者の提案品質を向上させています。

また、報告書や稟議書などの社内文書の自動生成により、業務時間の大幅削減も実現しています。

三井住友信託銀行：成約率予測モデル

三井住友信託銀行は、顧客属性、取引履歴、市場動向を統合分析する金融商品の成約率予測モデルを構築しました。成約可能性の高い顧客を自動的に抽出することで、営業効率を大幅に向上させ、同時に顧客満足度も高めています。

GraphRAG：次世代の検索拡張生成

GraphRAGとは何か

GraphRAG (Graph-based Retrieval-Augmented
Generation)は、従来のRAGが直面する課題を克服するために、知識グラフを活用するアプローチです。

GraphRAGは、以下の4層構造で動作します：

1. 生成AI (LLM)層：質問への回答生成と推論を担当
2. GraphRAG層：質問理解、検索計画、統合、コンテキスト生成
3. ベクトルDB + グラフDB層：セマンティック検索（類似度）とグラフ検索（関係性）、知識グラフの格納
4. データソース層：非構造化データ（文書、Web）、構造化データ（DB）、リアルタイムデータ

この構造により、従来のRAGでは実現できなかった深い文脈理解と高精度な回答を実現しています。

図4：GraphRAGの4層アーキテクチャ

主要プラットフォームの統合

Gartnerの予測通り、2025年には主要なクラウドプラットフォームがGraphRAG機能を統合しています：

オントロジー構築を主導する企業たち

Palantir（パランティア）：オントロジーを武器にする巨人

オントロジー技術の商用化において最も成功している企業の一つが、Palantir Technologiesです。政府機関、軍事組織、そして Fortune 500
企業向けにデータ統合・分析プラットフォームを提供しており、その中核技術が「Palantir Ontology」です。

その他の主要オントロジープラットフォーム

これらの企業に共通するのは、W3C標準規格（RDF、OWL、SPARQL）への準拠と、企業の既存システムとの統合を重視している点です。オントロジーは学術的な概念ではなく、実ビジネスで測定可能な価値を生み出す技術として確立されています。

2025年以降のトレンド：「使う」から「作る・育てる」へ

AI活用のフェーズシフト

組織におけるAI活用は、2025年を境に大きな転換期を迎えます：

図5：AI活用のフェーズシフト（2022-2027年以降）

オントロジー設計が競争優位性の鍵

2025年から2026年にかけて、ビジネスドメインにおけるオントロジーの定義が以下の要素において重要性を増します：

• 競争優位性：自社独自のドメイン知識を構造化し、AIに学習させることで差別化を実現
• デジタル主権：自社のビジネスモデルを定義する「権利」を保持

オントロジーは、Data Mesh（分散型データ管理）、Data Fabric（データ統合）、知識グラフを統合する「意味の糊（Semantic Glue）」として機能します。

静的から動的へ：スキーマの進化

従来の知識グラフ構築は、専門家が事前にスキーマ（構造）を定義する「静的なアプローチ」でした。2025年以降は、大規模言語モデル（LLM）を活用した動的なスキーマ適応が主流になります：

ハイブリッドデータベースの台頭

2025年以降、ベクトルデータベース + グラフデータベースの組み合わせが標準となります：

• ベクトルデータベース（Qdrant, Pinecone, Milvus）：セマンティック検索（意味的類似性の検索）を担当
• グラフデータベース（Neo4j, Amazon Neptune, TigerGraph）：関係性の管理と推論を担当

この2つを組み合わせることで、「意味的に類似した情報を探す」と「関係性をたどって推論する」の両方を実現できます。

日本企業が今すぐ取るべきアクション

1. オントロジー設計能力の獲得

自社のビジネスドメインを体系的に定義できる人材の育成が急務です。特に、既存のドメイン専門家に対して、AI/知識グラフの基礎教育を行うことが重要です。また、外部の標準規格（OWL,
RDFなど）への準拠も忘れてはなりません。

2. GraphRAGパイロットプロジェクトの開始

いきなり全社導入ではなく、まず特定の部門や業務プロセスでパイロットプロジェクトを開始しましょう。製薬業界であれば創薬支援、金融業界であれば不正検出など、明確なROIが測定できる領域を選ぶことが成功の鍵です。

3. データ戦略の根本的見直し

単なる「データ収集」から「知識の構造化」へとシフトします。部門横断的なデータ統合（Data Mesh, Data Fabric）を実現し、オントロジーを「意味の糊」として活用しましょう。

4. AI人材の確保と育成

データサイエンティストだけでなく、「オントロジーエンジニア」という新しい役割が必要になります。この専門家は、ビジネスドメインの理解とAI技術の両方に精通している必要があります。

結論：遅れは許されない

2025年は、生成AIが「単なるツール」から「組織の知的資産」へと変容する転換点です。

ハルシネーション問題を解決し、真に信頼できるAIを実現するための鍵が、オントロジーと知識グラフです。製薬業界ではJPモルガン・チェースが年間15億ドルの価値を創出し、Bank of
Americaは年間6億件の顧客対応を自動化しています。これらの成功事例は、知識グラフが「実験段階」を超え、「実ビジネスで測定可能な成果」を生み出していることを証明しています。

重要なポイント：

• オントロジー設計が競争優位性の鍵
• GraphRAGが主要プラットフォームに統合
• 「使う」から「作る・育てる」へのフェーズシフト
• データの構造化（知識グラフ化）が必須条件
• ハイブリッドデータベース（ベクトル + グラフ）が標準

オントロジー構築は「やるべきこと」ではなく、「やらなければならないこと」です。遅れは許されません。2025年のトレンドは、すでに始まっています。