オントロジーシステム

オントロジーは、Palantir のアーキテクチャの中核をなすシステムです。オントロジーは、単にデータを表現するのではなく、企業における複雑で相互につながった意思決定を表現するように設計されています。これにより、現実世界と連動する必要がある業務ワークフロー全体で、人間と AI エージェントが協働できます。

• 航空会社であれば、フライト、航空機、乗務員名簿、スケジューリングの最適化ツール、その他の分散した企業資産をオントロジーでモデル化し、当日の運航業務や中長期的な計画に活用できます。

• 医療機関であれば、患者、看護師の勤務スケジュール、医療用品、病床数など、リアルタイムで変化することが多く、患者のライフサイクルを支えるうえで不可欠な要素をモデル化できます。

• 軍事分野では、前方展開部隊全体の即応態勢に関する情報を、偵察や目標選定を支える作戦プロセスとオントロジーで統合し、多国籍チームが共有できる作戦環境を提供できます。

オントロジーが意思決定をモデル化する仕組み

オントロジーは、データ、ロジック、アクション、セキュリティという4つの要素を統合することで、意思決定をモデル化します。

データは、分散した ERP システム群、独自開発の記録システム、CRM、産業用データベース、地理空間リポジトリ、リアルタイムセンサー、ドキュメントストアなど、考えられるあらゆるソースから流入します。実質的には、デジタル情報が存在するほぼすべての場所がソースとなりえます。オントロジーは、こうした異種のデータソースを、整合性のあるオブジェクト、プロパティ、リンクに統合します。これらの意味的な概念により、あらゆる関係者が情報にアクセスし、操作できます。

ただし、意思決定をモデル化するには、データオブジェクト、つまり「名詞」を「動詞」で補う必要があります。意味を表す要素と、動きを表す要素を組み合わせる必要があるのです。オントロジーは、単純なトランザクションから、業務システムやエッジシステムにリアルタイムで書き戻す必要がある複雑な多段階の更新まで、あらゆるアクションをモデル化するように設計されています。

それぞれのアクションを支えるロジックは、意思決定を支える計算や推論の多様性を反映して、モジュール化し、時間とともに進化させることができます。あるアクションを支えるロジック（または特定のオブジェクトを拡張するロジック）は、単純なビジネスルール、従来型の機械学習モデル、LLM を活用した関数、あるいは複数の計算エンジンを含む複雑な多段階のオーケストレーションなどです。

セキュリティが果たす重要なロールと、セキュリティがデータ、ロジック、アクションにどのように組み込まれているかを説明するため、オントロジーを活用する架空の医療関連製造企業を例に挙げます。

オントロジーの例：医療関連製造業

仕入先とのやり取り、生産ライン、物流活動、顧客のライフサイクルが複雑に絡み合う状況を管理しなければならない、医療関連の製造企業を想像してください。

この企業のオントロジーでは、製造プラント、作業指示、顧客情報、入荷する荷物、出荷するシップメントなどの重要な意味的概念をモデル化し、その背後にある数百個のデータソースを統合しています。

オントロジーを操作するサプライチェーンアナリスト、生産エンジニア、倉庫担当者、その他のチームメンバーには、それぞれ異なるアクセス範囲が必要です。

• 生産チームは、機械や完成品のライフサイクルに関する世界各地のテレメトリを閲覧するためのアクセスを必要とする場合があります。
• 倉庫担当者には、チームメンバーが所在する地域に基づいて、よりきめ細かな制限が適用される場合があります。
• サプライチェーンアナリストには、さらにきめ細かな Granular Permissions が適用され、特定のユーザーに応じて機密データ要素に行レベルや列レベルの制限が課される場合があります。

こうしたチームが AI を活用したエージェントを構築する際には、人間のユーザー、または定義済みプロジェクトの権限構造のいずれかから継承されるセキュリティスコープが必要です。オントロジーに接続され、ワークフローの実行に不可欠なアクションやロジックのプリミティブを考慮すると、これははるかに複雑になります。

購買発注を開始する機能には Granular Permissions が適用される一方、提案された再配分の影響を測定するシナリオを実行する機能は、より広く許可される場合があります。その背後にある最適化ツールや LLM の呼び出し機能は、アクションを通じて対話的にオーケストレーションされる関数として実装され、まったく異なるセキュリティスコープを持つ場合があります。オントロジーのセキュリティシステムは、数万人の人間と数万個のエージェントにわたり、インタラクションの時点でこれらすべての Granular Policy の整合性を確保する必要があります。

オントロジーの言語、エンジン、ツールチェーン

オントロジーは「セマンティックレイヤー」ではありません。データ、ロジック、アクション、セキュリティという4つの要素を統合し、業務に活用することは、薄いセマンティックレイヤーやモノリシックな設計では実現できません。

むしろ、オントロジーは数十個の基盤コンポーネントで構成されるマルチモーダルシステムであり、概念的には言語、エンジン、ツールチェーンに分類できます。

• 言語は、意味を表すオブジェクト、リンク、プロパティと、動きを表すアクションや自動化をモデル化します。また、アクションの動作や他のシステムとの連携方法を定義する具体的なロジックもモデル化します。

• エンジンは、言語のすべてのコンポーネントを実際に機能させます。大規模な SQL クエリ、状態変化のリアルタイム購読、人間と AI が混在するチームに必要なあらゆる実体化を可能にする、モジュール式の読み取りアーキテクチャを提供します。同様に、スケーラブルな書き込みアーキテクチャも提供し、原子性と永続性を備えたトランザクション更新、大規模なバッチ変更、大規模なストリーム、他の業務システムと極めて低遅延でミラーリングするための Change Data Capture などの仕組みを実現します。

• ツールチェーンは、言語の表現力全体とエンジンの能力を包含し、開発者がオントロジーをバックエンドとして利用できるようにします。山火事への対応、海軍の兵站、自動車の組み立てなど、数え切れないほどのユースケースに対応する、豊富な機能を備えた AI 対応アプリケーションは、すべてオントロジー SDK（OSDK）と、本番ユースケースの大規模なガバナンス向けに設計された豊富な DevOps ツール群を基盤としています。

業務世界のデジタル表現

オントロジーは、サイバネティックな企業における、動的で価値を積み重ねる中核として機能します。

データ統合の1つひとつが、業務世界を忠実に表現し、人間と AI 対応エージェントが共有できるようにすることに貢献します。

単純なビジネスルールであれ、多段階のオーケストレーションであれ、あらゆるロジックを、従来は分断されていたプロセスをつなぐ意思決定グラフの中で、あらゆるアクションに接続できます。

ワークフロー内で収集されたフィードバックは、すべて継続的な学習ループに安全に組み込むことができ、人間の能力の拡張から自動化へと進む過程を支えるために活用できます。

実戦で鍛えられたセキュリティシステムと監査システムにより、人間と機械のワーカー全体にわたって、あらゆる活動を正確に統制できます。オントロジーは Palantir の顧客が抱く大きな目標を反映しており、その絶え間ない進化は、顧客の最も重要なミッションによって推進されています。