Ontology（オントロジー） 学習メモ (2026-07-22)
オントロジーに関する情報を整理・記録するためのメモです。後から振り返りやすいよう、いただいたリンクとその概要をまとめています。
参考資料一覧
1. ChatGPTによる解説（Google Docs）
2. 開発が速く安くなった後の話 AI時代のソフトウェアエンジニアリング組織論
- URL: Speakerdeckリンク
- 概要: Developers Summit 2026 Summerでの発表資料。AIによる開発速度の劇的な向上に伴う組織的ボトルネックの解消や、ナレッジ・オントロジーの活用など、これからのソフトウェアエンジニアリングのあり方について言及されています。
3. 「コードレビューは人間がやるべき」 という、最後の幻想
- URL: NewsPicks記事（広木大地氏）
- 概要: AIのコード生成速度が人間のレビュー速度を上回る中で、「レビューの観点」をどうやって言語化し、仕組み化していくかについて語られた記事です。知識を構造化（オントロジー化）して機械に委ねる重要性が示唆されています。
4. Geminiとの会話記録
5. オントロジー：セマンティックWebからFDEのその先まで
- URL: めもおきば（ブログ記事）
- 概要: オントロジーの位置付けについて整理された記事。IoTデータの処理（データの形、意味、文脈の定義）での経験から、昨今話題のオントロジーを「現実世界の対象や出来事について、その型・性質・関係・制約・操作を、人と機械が共有できる形にしたもの」とわかりやすく定義しています。
📝 学習のポイント・キーワード（まとめ）
これらの資料から見えてくる、現代のシステム開発やAI活用における「オントロジー」の重要なポイントです。
- 人と機械の共通認識: オントロジーとは、単なる用語集ではなく、現実世界の概念や関係性を「人と機械の両方が理解・共有できる形（構造）」に落とし込んだもの。
- 暗黙知の言語化: コードレビューの観点や、ドメイン特有の知識など、これまで人間が暗黙的に持っていた知識体系を言語化・構造化することが、AI時代のボトルネック解消（レビューの自動化等）に直結する。
- データに意味を持たせる: セマンティックWebやIoTの文脈でも語られるように、「数字やデータが何を示しているのか（単位・文脈・制約など）」を明示することで、AIやシステムが自律的にデータを活用できるようになる。