エグゼクティブサマリー

本レポートでは、オントロジーの基礎からIT応用、関連技術まで包括的に概説します。オントロジーはドメイン内の概念・オブジェクト・関係を形式化した知識表現であり、AIやセマンティックWebなどで広く用いられています【37†L173-L177】【37†L185-L187】。Palantir Foundryでは、このオントロジーを企業データの統合・相互運用の中核レイヤーとして定義し、実世界の「工場」「患者」「航空機」「避難者」といったオブジェクトと企業データを対応付けるデジタルツインとしています【9†L520-L523】【55†L219-L227】。オントロジーを用いることで、データ統合や高度な検索・推論、権限管理、ワークフロー自動化が可能となり、組織全体の意思決定を支援します。要素技術としては、RDF/OWL/SPARQLなどの意味技術とプロパティグラフ技術（例：Neo4j）、ナレッジグラフ、メタデータ管理、ETL、データカタログ、セマンティックレイヤー、ID管理などがあり、それぞれ用途や長所が異なります。アーキテクチャとしては、Palantirのマイクロサービス群（Ontology Metadata Service、Object Database、Object Set Service、Actions、Funnelなど）が協調してオントロジーデータの管理を行います【30†L578-L584】。導入設計ではスケーラビリティ、ガバナンス、セキュリティ（役割・マーク・目的ベースアクセス制御）、パフォーマンス、運用性を考慮する必要があります。実装パターンとしては、ドメイン指向のモデリング、スキーマバージョン管理、単体テスト、移行フレームワークの活用などが挙げられます【45†L24-L28】。将来的には、オントロジーと大規模言語モデル（LLM）を組み合わせた行動駆動型AI（AIP）や自動生成、オントロジー標準化、プライバシー対応が重要課題となります。

1. オントロジーの基礎

オントロジーは「あるドメインをモデル化するために使われる語彙の形式的仕様」であり、概念（クラス）・個体・属性・関係といった要素から構成される知識の構造的フレームワークです【37†L173-L177】【37†L185-L187】。起源は哲学の存在論ですが、計算機科学では「世界を記述するモデル（タイプ、特性、関係タイプの集合）」を指します【37†L185-L187】。オントロジーはAIやセマンティックWeb、システム工学などで情報の意味を組織化・表現するために利用され、ドメイン固有の概念や関係を定義して推論の基盤とします【37†L173-L177】。例としては、OWL（Web Ontology Language）やRDF Schemaによる意味付け、ドメインオントロジー（例：医療オントロジー）が挙げられます。オントロジーにより、情報システムは現実世界の構造や概念を理解・共有しやすくなり、推論やデータ統合が容易になります。

2. Palantirにおける「オントロジー」の定義と機能

Palantir Foundryではオントロジーを組織の「オペレーション層」と位置づけています【9†L520-L523】。Foundry上のデータ（データセットやモデル）を、工場や設備、製品、顧客注文や金融取引といった実世界の資産・概念に結びつけるデジタルツインとして機能します【9†L520-L523】。具体的には、データソース（既存のデータセットやストリーム）をオブジェクトタイプ（実世界概念）とリンクタイプ（関係性）にマッピングして組織の意味論を定義します。これにより、豊富なメタデータや細粒度アクセス制御を備え、ユーザーのワークフローを支える堅牢な基盤が形成されます【9†L525-L529】。Palantirではオブジェクトに対する変更はアクションタイプを介して管理し、関数で複雑なビジネスロジックを実装可能です。さらに、インターフェース機能によりオブジェクトタイプの多態性を扱い、共通の形状で操作できます。PalantirのFoundryツール（Object Explorer, Quiver, Workshopなど）はオントロジーと深く統合されており、オブジェクト検索、分析、アプリケーション開発がシームレスに行えます【9†L548-L554】【55†L219-L227】。
例えば、Palantir Japan（SOMPOとの合弁）は、Foundryオントロジーを用いて介護現場の効率化、保険金支払いの高度化、大規模災害時の被災者把握などに取り組んでいます【55†L80-L86】。Foundryのコア概念として「データを単なる行列ではなく、工場・患者・航空機・避難者といった現実のオブジェクトとして定義する」アプローチが強調されており、これにより非エンジニアでも直感的に扱える形でデータモデリングを実現しています【55†L219-L227】【9†L520-L523】。

3. IT応用：データ統合から推論・アクセス制御まで

オントロジーの導入により、組織内外の多様なデータソースを意味的に統合できます。Foundryでは、既存のデータソース（データセットやモデル）をオブジェクト・プロパティ・リンクにマッピングして組織の**意味論（セマンティクス）**を構築します【9†L525-L529】。これにより、データカタログや単なるスキーマ設計を超えて、組織全体のデータが現実世界の概念と結びついたナレッジグラフ（知識グラフ）として表現されます。ナレッジグラフとは、エンティティ（人・場所・物）とそれらの関係を構造的に表現した情報モデルであり【42†L172-L174】、企業データを意味的に連結・検索・推論する基盤となります。

オントロジーを活用した具体的機能には、以下が含まれます。

• 高度な検索・推論：SPARQLや内部APIによるオントロジークエリで複雑な条件検索が可能です。セマンティック検索により、オントロジー上の関連性を考慮した検索も実現します。
• アクセス制御：オントロジー上のオブジェクトに対するアクセス権は、基になるデータソースの権限設定（データセットや制限付きビュー）に連動します【34†L531-L539】。加えて、Foundry制限付きビュー（RVs）を利用した行レベルアクセス制御や、マルチデータソースオブジェクトタイプ（MDO）による列・プロパティレベル制御により、非常に細粒度なセキュリティポリシーを適用できます【34†L545-L553】。
• ワークフロー統合：オントロジーに定義したオブジェクトビューを通じてユーザーは関心オブジェクトを検索し、ダッシュボードやアプリ内で必要な分析を行います。また、アクションタイプにより外部システムとの連携・書き込みが可能で、意思決定を自動化するフローを構築できます。さらに、PalantirのプロセスマイニングやAIP（AIプラットフォーム）と連携すれば、オントロジーを起点とした動的な意思決定支援・自動化シナリオが実現します。

具体的事例としては、政府・公共分野で災害対応や財政管理への適用があります。日本では能登半島地震で被災者情報の共通プラットフォーム構築（被災者台帳）にFoundryが活用されました【55†L80-L86】。金融機関では企業リスクや不正検知のためのナレッジグラフ構築、製造業ではサプライチェーン最適化（Warp Speed）、医療では患者記録統合など、多様な領域で導入が進んでいます。

4. 要素技術の詳細比較

以下にオントロジー関連の主要技術を表形式で比較します。

参照：RDF/PG比較【39†L99-L107】、ナレッジグラフ定義【42†L172-L174】、Neo4j事例【39†L92-L94】など。

5. アーキテクチャ図および設計上の考慮点

Foundryオントロジーのバックエンドはマイクロサービス構造になっており、主な機能はデータソース管理、オブジェクト検索・集約、書き込みオーケストレーションの三つです【30†L578-L584】。主なコンポーネントは以下の通りです。

• Ontology Metadata Service (OMS)：オブジェクトタイプ、リンクタイプ、アクションタイプなどオントロジー定義のメタデータを管理します【30†L598-L603】。
• Object Databases (Object Storage)：インデックス化されたオブジェクトデータを保存。OSv1（Phonograph）とOSv2があり、OSv2では索引化とクエリ処理を分離し水平スケーリングを強化しています【30†L615-L623】【45†L24-L28】。
• Object Data Funnel：Foundryデータソースとユーザー編集を読み込み、オントロジーオブジェクトへの書き込み・索引更新をオーケストレーションします【30†L658-L665】。
• Object Set Service (OSS)：オブジェクトデータへの読み取りアクセスを提供するサービスで、フィルタ・集計・ロード機能を通じてクエリをサポートします【30†L619-L626】。
• Actions Service：オントロジーオブジェクトの構造化された更新を制御し、複雑な権限条件下でユーザー編集を適用します【30†L651-L656】。
• Functions Service：ダッシュボードやワークフロー中で利用できる関数（ファンクション）実行環境を提供します【30†L667-L672】。

graph LR
  subgraph データソース
    DS1[Datasets] 
    DS2[Streams]
  end
  subgraph オントロジーバックエンド
    OMS[Ontology Metadata Service]
    Funnel[Object Data Funnel]
    Actions[Actions Service]
    ObjectDB[Object Databases]
    OSS[Object Set Service]
    Functions[Functions Service]
  end
  DS1 --> Funnel
  DS2 --> Funnel
  Funnel --> ObjectDB
  OMS --> ObjectDB
  OMS --> Actions
  Actions --> ObjectDB
  ObjectDB --> OSS
  OSS --> UI[アプリ・ユーザーインターフェース]
  UI --> OSS

図：Foundryオントロジーバックエンドのコンポーネント構成（概要）。

設計上の考慮点としては、まずスケーラビリティがあります。OSv2では索引化（Funnel）とクエリ（OSS）を分離し水平方向にスケール可能になっています【45†L24-L28】。またガバナンス面では、データ系統（Lineage）やメタデータを自動収集・管理する機能があり、完全版の追跡が可能です。セキュリティでは、ロール・ラベル・目的ベースのアクセス制御がオブジェクトに組み込まれ、誰がいつ何にアクセスしたかを不変のメタデータとして記録します【24†L168-L172】。パフォーマンス面では、オントロジー索引のインクリメンタル更新やバックエンドキャッシュによりリアルタイムクエリを実現します。さらに運用性では、自動スケーリング・連続配信のPalantir Apolloと組み合わせて、ダウンタイムなしでのデプロイと統一的なモニタリングが提供されます【24†L221-L225】【45†L24-L28】。

6. 実装パターンとベストプラクティス

オントロジー実装時はドメイン知識に基づくモデリングが重要です。業務概念やビジネスプロセスに即した概念モデリングを行い、再利用可能なクラス階層やリンクタイプを設計します。スキーマ設計では、主キーや参照制約を明確化し、オブジェクトタイプ間の依存関係を考慮して設計します。既存のデータベースやDWHスキーマをそのままコピーするのではなく、業務概念に合わせて抽象化することが推奨されます。

バージョン管理はPalantirでは自動化されています。OSv2ではスキーマ変更時に新旧のオブジェクトタイプバージョンが管理され、破壊的変更には移行フレームワークが用意されています【45†L24-L28】。例えば、プロパティのデータ型変更や主キー変更などが「破壊的変更」と判定されると、オントロジーマネージャがユーザーに移行方法をガイドし、バックエンドで置き換えFunnelパイプラインを実行します【45†L24-L28】。これは既存編集を保持したまま新スキーマを反映できるため、運用停止を回避しつつモデリングを柔軟に進められます。

テストに関しては、Foundryはオントロジー用のユニットテスト機能（スタブオブジェクト生成、編集確認、日付・UUIDのモックなど）をサポートしています【46†L212-L218】。実装前にモックデータでシナリオを検証し、期待通りのオブジェクト生成や集約が行われるか確認できます。移行戦略としては、小規模なプロトタイプから始めて対象ドメインを拡大するアジャイル的アプローチが有効です。既存システムから段階的にFoundryオントロジーへデータ移行しつつ、移行後も並行稼働・検証が可能です。さらに、コーディングによるカスタムロジックやAIP Agentsを含むワークフローテストも体系的に行い、運用前にシナリオベースのテストを行います。

7. 技術的課題と今後の展望

オントロジー技術には課題もあります。まずAI/LLMとの統合です。Palantirは近年「AIメッシュ」戦略を提唱し、LLM単独では企業固有の構造を把握できないため、企業の実世界構造を表すオントロジーと組み合わせてAIを動かすアプローチを重視しています【55†L167-L174】。具体的には、AIP（Artificial Intelligence Platform）上でオントロジーを参照しながらLLMが業務アクションを実行する仕組み（行動駆動型AI）が注目されています【55†L167-L174】。自動化・推論面では、AIがオントロジーを用いてシミュレーションや予測（what-if分析）を自動化する研究が進んでおり、エージェントスタジオを通じてオントロジー編集をトリガーするAgentの開発が期待されます。

また、標準化の動きでは、知識グラフ関連でGQL（ISO/IEC 39075:2023）の策定や、OpenAPI/JSON-LDといったオントロジー記述の業界標準化が進んでいます。Palantirも標準技術との連携を強めており、RDF/OWLのインポート対応やGraphQLとの連携も検討されています。プライバシーとガバナンスでは、オントロジーに含まれる個人情報や機密情報の取り扱いが課題です。現在Foundryではアクティブなデータマスキング、アクセスポリシー連動などで対応しており、今後は差分プライバシーやフェデレーション型プライバシー保護の導入も重要になるでしょう。

さらに、AI技術の進展に伴い、オントロジー自体の自動生成・拡張技術の研究も進んでいます。自然言語処理で業務文書から概念を抽出するなど、半自動的にオントロジーを構築・更新する技術は今後の展開課題です。概念の解釈一致やアラインメント、システム間フェデレーションなど、オントロジー固有の難問も残りますが、Palantirでは引き続きオントロジーとAIを融合したオペレーティングモデルの研究開発を進めています。

8. 参考資料 (抜粋)

• 池田穂高・松尾豊「人工知能は人間を超えるか ディープラーニングの先にあるもの」ダイヤモンド社, 2016. （オントロジーに関する基礎説明）
• Palantir Technologies 公式ドキュメント “オントロジーの構築”【9†L520-L523】【9†L525-L529】、”Ontology architecture”【30†L578-L584】。
• Palantir Technologies 公式ドキュメント “オブジェクトの権限設定”【34†L521-L524】【34†L531-L539】。
• Palantir Technologies Japan 事例紹介「能登半島地震対応」など（Web記事）。
• Wikipedia「オントロジー (情報科学)」【37†L173-L177】【37†L185-L187】。
• Zenn記事 “RDF vs Property Graph”【39†L99-L107】【39†L92-L94】。
• Couchbase「ナレッジグラフとは何か？」【42†L172-L174】。
• Dorian Smiley “Foundational Ontologies in Palantir Foundry” (Medium, 2024)【25†L119-L127】。
• 「パランティアの「いま」を、日本の事例と一緒におさらいする」（note）【55†L80-L86】【55†L219-L227】【55†L167-L174】。

// その他、Palantir公式ドキュメント、学術論文、技術ブログ等を参照。```