AI に業務の意味を教える——対話型データ分析を曖昧にしない「軽量オントロジー」の実装

データ分析の効率化を謳うAIツールは多い。だが自然文でデータを扱えるようになっても、AIには「その会社固有の言葉や判断基準」までは分からない。『今すぐ連絡すべき顧客は？』という一見シンプルな質問でも、前提次第で答えは変わる。法人顧客に限るのか、新規か既存か、契約更新の時期は関係するのか、障害の重大度をどう定義するのか。AIの鬼の視点は冷徹だ：「プロンプトだけで全部解決」というアプローチは、開発の後半で保守性の地獄を招く。

MBK Digitalが Google Cloudで実装した「軽量オントロジー」はこの問題を構造的に解く。業務用語の定義、データ間の関係、判断ルール—これらを別々の構成要素として管理する。SQLの WHERE 句に「B2B顧客かつ有効契約かつ契約更新まで60日以内かつ P1障害かつ OPEN」といった条件を固定し、BigQuery Graph で多段の影響経路を宣言的に記述する。エージェントは用語集と検証済みクエリを参照するだけだ。業務ルールが変わった際に影響範囲を限定でき、『なぜその答えか』を説明しやすくなる。これは建て増しの泥沼ではなく、初めから設計を組む覚悟である。

中小製造業が業務データ分析をAIに任せるなら、先にルール全体を言語化・文書化すること。「AIなら曖昧でいい」は幻想だ。定義が曖昧なまま運用すると、半年後には誰も『その数字の意味』を信用していない状態になる。